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  • 正版新书]基于SPSS Modeler的数据挖掘(第2版)薛薇97873002006
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    • 作者: 薛薇著 | 薛薇编 | 薛薇译 | 薛薇绘
    • 出版社: 中国人民大学出版社
    • 出版时间:2014-10-01
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    • 作者: 薛薇著| 薛薇编| 薛薇译| 薛薇绘
    • 出版社:中国人民大学出版社
    • 出版时间:2014-10-01
    • 版次:2
    • 印次:1
    • 印刷时间:2014-10-01
    • 字数:592.00千字
    • 页数:399
    • 开本:16开
    • ISBN:9787300200699
    • 版权提供:中国人民大学出版社
    • 作者:薛薇
    • 著:薛薇
    • 装帧:暂无
    • 印次:1
    • 定价:49
    • ISBN:9787300200699
    • 出版社:中国人民大学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:2014-10-01
    • 语种:中文
    • 出版时间:2014-10-01
    • 页数:399
    • 外部编号:涿仝西I47655
    • 版次:2
    • 成品尺寸:暂无

    章 数据挖掘和Modeler使用概述
    1.1 数据挖掘的产生背景
    1.2 什么是数据挖掘
    1.3 Modeler软件概述
    第2章 Modeler的数据读入和数据集成
    2.1 变量类型
    2.2 读入数据
    . 生成实验方案
    2.4 数据集成
    第3章 Modeler的数据理解
    3.1 变量说明
    3.2 数据质量的评估和调整
    3.3 数据的排序
    3.4 数据的分类汇总
    第4章 Modeler的数据准备
    4.1 变量变换
    4.2 变量派生
    4.3 数据精简
    4.4 数据筛选
    4.5 数据准备的工作
    第5章 Modeler的基本分析
    5.1 数值型变量的基本分析
    5.2 两分类型变量相关的研究
    5.3 两总体的均值比较
    5.4 RFM分析
    第6章 Modeler的数据精简
    6.1 变量值的离散化处理
    6.2 特征选择
    6.3 因子分析
    第7章 分类预测:Modeler的决策树
    7.1 决策树算法概述
    7.2 Modeler的C5.0算法及应用
    7.3 Modeler的分类回归树及应用
    7.4 Modeler的CHA算法及应用
    7.5 Modeler的UEST算法及应用
    7.6 模型的对比分析
    第8章 分类预测:Modeler的人工神经网络
    8.1 人工神经网络算法概述
    8.2 Modeler的B-P反向传播网络
    8.3 Modeler的B-P反向传播网络的应用
    8.4 Modeler的径向基函数网络及应用
    第9章 分类预测:Modeler的支持向量机
    9.1 支持向量分类的基本思路
    9.2 支持向量分类的基本原理
    9.3 支持向量回归
    9.4 支持向量机的应用
    0章 分类预测:Modeler的贝叶斯网络
    10.1 贝叶斯方法基础
    10.2 贝叶斯网络概述
    10.3 TAN贝叶斯网络
    10.4 马尔科夫毯网络
    10.5 贝叶斯网络的应用
    1章 探索内部结构:Modeler的聚类分析
    11.1 聚类分析的一般问题
    11.2 Modeler的K-Means聚类及应用
    11.3 Modeler的两步聚类及应用
    11.4 Modeler的Kohonen网络聚类及应用
    11.5 基于聚类分析的离群点探索
    2章 探索内部结构:Modeler的关联分析
    12.1 简单关联规则及其有效
    12.2 Modeler的Apriori算法及应用
    1. Modeler的序列关联及应用
    参考文献

    薛薇,工学硕士、经济学博士,*国人民大学统计学院副教授,人文社会科学重点研究基地:*国人民大学应用统计学科研究中心副主任。关注数据挖掘及统计分析方法,统和据挖掘软件应用,统据库系统研发等方面,涉足网络新媒体传播和互动模式建模、和官方微博分析、学科学术热点跟踪等文本挖掘和统计应用领域,以及以数据挖掘为依托的客户关系管理等。主要代表作:《SPSS统计分析方法及应用》、《Clementine数据挖掘方法及应用》、《基于信息技术的统计信息系统》。

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