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SPSS Modeler的数据挖掘方法与应用

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简介：
《SPSS Modeler的数据挖掘方法与应用》一书深入浅出地讲解了如何利用SPSS Modeler进行数据预处理、模式识别及预测建模等技术，适用于数据分析人员和统计学爱好者。 SPSS Modeler 数据挖掘方法及应用

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  • SPSS Modeler的数据挖掘方法与应用
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    《SPSS Modeler的数据挖掘方法与应用》一书深入浅出地讲解了如何利用SPSS Modeler进行数据预处理、模式识别及预测建模等技术，适用于数据分析人员和统计学爱好者。 SPSS Modeler 数据挖掘方法及应用
     
  • SPSS Modeler数据挖掘方法与应用_网盘下载85.25M
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    《SPSS Modeler数据挖掘方法与应用》是一本关于使用IBM SPSS Modeler进行数据分析和预测建模的技术书籍，内容涵盖多种实用的数据挖掘技术及案例分析。文件大小为85.25MB。 《SPSS Modeler数据挖掘方法及应用》一书的主要特点包括： 1. 按照数据挖掘过程介绍SPSS Modeler软件。 2. 结合数据挖掘方法、软件操作以及案例分析进行讲解，使读者能够更好地理解和掌握相关知识。 3. 数据挖掘理论的解释通俗易懂，并且详细说明了各种操作步骤。 本书的主要内容如下： 1. 数据挖掘和SPSS Modeler的基本概念介绍 2. 如何使用SPSS Modeler读入数据 3. SPSS Modeler中变量管理的方法与技巧 4. 用SPSS Modeler进行样本的管理和分析 5. 运用SPSS Modeler对原始数据执行基本的数据分析任务。 6. 利用决策树技术在SPSS Modeler上实现分类预测功能； 7. 应用人造神经网络模型，使用SPSS Modeler完成更复杂的分类预测工作； 8. 通过统计方法进行分类预测的实践指导 9. 使用关联规则发现数据中的内部结构关系 10. 利用聚类分析技术在SPSS Modeler中探索不同类别之间的相似性。
     
  • [电子课件] SPSS Modeler 数据挖掘方法与应用（第2版）.7z
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    本资料为《SPSS Modeler数据挖掘方法与应用（第2版）》配套电子课件，涵盖数据挖掘技术、模型构建及实际应用案例解析。 电子课件：SPSS Modeler数据挖掘方法及应用（第2版）.7z
     
  • 《SPSS Modeler》数据挖掘方法与应用（第3版）第二部分第14单元实验报告
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    本实验报告为《SPSS Modeler》数据挖掘方法与应用（第3版）第二部分第14单元的学习成果总结，深入探讨了数据预处理、模型构建及评估技术。 《SPSS Modeler》是IBM公司推出的一款强大且广泛应用于商业智能领域的数据挖掘工具。本实验报告主要基于《SPSS Modeler》的第三版，由薛薇编著，并由电子工业出版社出版，旨在深入讲解数据挖掘的方法并提供实际操作案例。 在进行数据挖掘时，《SPSS Modeler》扮演着至关重要的角色。它通过直观的图形用户界面（GUI），使得不具备编程背景的用户也能轻松完成从数据预处理、特征选择到建模和模型评估等一系列复杂的数据挖掘流程。本实验报告中的2-14单元可能涵盖了以下关键知识点： 1. **数据预处理**：这是数据挖掘的基础，包括清理缺失值、异常值和重复值；转换数值（如标准化、归一化）；以及集成不同来源的数据等步骤。SPSS Modeler提供了多种工具来完成这些任务，例如“数据源”节点用于导入数据，“字段选择”节点用于筛选变量，“数据转换”节点支持对数值的计算及变换。 2. **特征工程**：通过创建新的或改进现有特征以提高模型性能。“衍生”节点允许用户根据函数运算或逻辑判断来生成新预测变量，从而增强模型效果。 3. **模型构建**：SPSS Modeler提供多种数据挖掘技术的支持，如分类（决策树、随机森林、支持向量机等）、回归分析、聚类及关联规则发现。每种方法都有其特定的应用场景和优缺点，用户可根据需求选择合适的建模方式。 4. **流图设计**：SPSS Modeler的核心是通过拖拽不同的节点来构建数据处理流程的“流图”。一个典型的流程可能包括从导入原始数据到模型评估与结果输出等多个环节。 5. **模型评估与优化**：“交叉验证”节点用于评价模型的泛化能力，而使用“网格搜索”或“提升迭代”的方法可以进一步调整参数以提高性能。 6. **结果可视化**：SPSS Modeler提供了丰富的图表和报告功能来帮助用户直观理解分析成果。例如混淆矩阵、ROC曲线以及变量重要性等都是常见的展示形式。 7. **实时部署**：除了实验环境外，训练完成的模型还可以被部署到生产环境中进行数据的即时处理与分析。 本实验报告中的2-14单元可能深入探讨了上述一个或多个方面，并通过具体实例来讲解《SPSS Modeler》的实际应用技巧。这不仅有助于读者掌握理论知识，还能增强实际操作能力以提升整体的数据挖掘技能水平。
     
  • 基于SPSS Modeler的数据挖掘与分析_网盘链接下载108.40M
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    本资源提供基于SPSS Modeler的数据挖掘与分析课程的网盘下载，大小为108.40MB。包含数据处理、模型建立及预测等核心内容，适合数据分析初学者和进阶用户学习使用。 本段落基于SPSS Modeler的数据挖掘与数据分析技术进行讲解，并从三个方面展开：首先是软件操作层面的实践指导，帮助使用者快速掌握使用方法及处理步骤；其次是结果分析层面的教学，通过案例演示使用户理解输出结果并得出正确的结论；最后是理论方法层面的学习，提升算法应用和数据解析能力。具体内容包括： 1. 数据挖掘与SPSS Modeler的基本介绍 2. SPSS Modeler中的数据导入和整合技术 3. 使用SPSS Modeler进行数据分析的理解阶段 4. 利用SPSS Modeler的数据准备过程 5. 基础分析在Modeler上的应用实例 6. 如何利用Modeler实现数据精简操作 7. 分类预测：决策树模型的应用实践（使用SPSS Modeler） 8. 分类预测：人工神经网络的运用详解（基于SPSS Modeler） 9. 支持向量机在分类任务中的应用案例分析（通过Modeler平台完成） 10. 贝叶斯网络用于分类问题解决的方法介绍 11. 利用聚类技术探索数据内部结构：以SPSS Modeler为例的实例分享 12. 关联规则学习与发现：基于模型器进行关联性挖掘的策略和技巧
     
  • SPSS数据集的数据挖掘
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    本简介聚焦于使用SPSS软件进行数据挖掘的技术与方法，涵盖数据预处理、模式识别及结果解释等环节，旨在帮助用户深入探索和分析复杂数据集。 在数据挖掘中，很多数据集都是在外文网站上才能找到。现在我提供一个中文的、较为简单的多重线性回归数据集。
     
  • 利用SPSS Modeler进行电商重购买家特征的数据挖掘与分析
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    本研究运用SPSS Modeler工具深入分析电商平台中消费者的购物行为数据，聚焦于识别和理解高价值顾客的重购模式及特征。通过复杂的数据挖掘技术，我们能够精准地描绘出那些更有可能进行重复购买的消费者画像，并据此为企业提供定制化的营销策略建议。这项工作不仅有助于增强客户忠诚度，还为电商企业优化资源分配、提高用户转化率提供了科学依据。 电商重购源数据.zip
     
  • 数据挖掘中的回归分析及SPSS Clementine的应用原理
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    本课程探讨了数据挖掘中回归分析的核心理论与实践技巧，并深入讲解了如何利用SPSS Clementine工具进行高效的数据建模和预测分析。 回归分析的基本原理包括一元线性回归分析、多元线性回归分析以及非线性回归分析。
     
  • ID3算法在数据挖掘中的应用
    优质
    本文探讨了ID3算法在数据挖掘领域的应用，通过分析其原理和流程，展示了该算法如何有效处理分类问题，并应用于实际案例中。 本段落由@Joe Chael贡献，介绍了使用ID3算法进行配眼镜决策分类所需的数据集。数据集中包含五个属性。详情可参考相关文献或资料。
     
  • Apriori算法在数据挖掘中的应用
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    简介：本文介绍了Apriori算法的基本原理及其在数据挖掘领域的广泛应用，重点探讨了该算法如何用于频繁项集与关联规则的发现。 Java编写的Apriori算法，并带有可视化界面。