基于SPSS Modeler的数据挖掘（第二版）（统计数据分析与应用丛书） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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薛薇 著

图书标签:

• 数据挖掘
• SPSS Modeler
• 统计分析
• 机器学习
• 数据分析
• 商业智能
• 预测模型
• 数据预处理
• 分类
• 聚类

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300200699

版次：2

商品编码：11565655

包装：平装

丛书名： 统计数据分析与应用丛书

开本：16开

出版时间：2014-10-01

用纸：胶版纸

页数：404

内容简介

　　数据挖掘具有广阔的应用领域和发展前景。SPSS Modeler因界面友好且操作简捷，成为公认的数据挖掘实战的软件。
　　基于多年的教学和科研经验，作者深知数据挖掘理论和软件操作相结合的重要性，努力在本书中突出以下特点：
　　?以数据挖掘过程为线索讲解Modeler软件操作。本书以数据挖掘实践过程为主线，从Modeler数据管理入手，说明问题由浅入深，讲解方法从易到难，旨在使读者在较短时间内掌握Modeler的基本功能和一般方法，并迅速运用到数据挖掘实战中。
　　?数据挖掘理论的讲解通俗易懂，避免数学公式的罗列。本书对Modeler中的经典数据挖掘算法娓娓道来，旨在使读者知其然更知其所以然，加深对数据挖掘分析结论的理解和应用。
　　?将数据挖掘方法、软件操作、案例分析有机结合。本书在论述数据挖掘方法核心思想和基本原理的同时，配合案例数据展示实战过程，旨在使读者直观理解理论，正确应用方法。

作者简介

薛薇，工学硕士，经济学博士，中国人民大学应用统计科学研究中心副主任，中国人民大学统计学院副教授。关注数据挖掘及统计建模、统计和数据挖掘软件应用、统计数据库系统研发等方面。涉足网络新媒体舆论传播和互动建模、政府和官方微博分析、电商数据分析、学科学术热点跟踪等文本挖掘，以及社会网络分析和以数据挖掘为依托的客户关系管理等领域。

目录

第1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

1．3Modeler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

2．3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数据准备的其他工作


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性的研究

5．3两总体的均值比较

5．4RFM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

7．2Modeler的C5��0算法及应用

7．3Modeler的分类回归树及应用

7．4Modeler的CHAID算法及应用

7．5Modeler的QUEST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

8．2Modeler的B�睵反向传播网络

8．3Modeler的B�睵反向传播网络的应用

8．4Modeler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


第10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

10．3TAN贝叶斯网络

10．4马尔科夫毯网络

10．5贝叶斯网络的应用


第11章探索内部结构：Modeler的聚类分析

11．1聚类分析的一般问题

11．2Modeler的K�睲eans聚类及应用

11．3Modeler的两步聚类及应用

11．4Modeler的Kohonen网络聚类及应用

11．5基于聚类分析的离群点探索


第12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性

12．2Modeler的Apriori算法及应用

12．3Modeler的序列关联及应用



参考文献

精彩书摘

数据挖掘技术具有广阔的应用领域和发展前景，众多有识之士纷纷选择SPSS Modeler作为数据挖掘的工具软件，因此SPSS Modeler软件已经连续多年雄踞数据挖掘应用软件之首。

Modeler的前身名为Clementine，2009年IBM公司收购了SPSS数据分析软件公司，并将其广受赞誉的SPSS统计分析软件和Clementine数据挖掘软件进行整合，将Clementine更名为
SPSS Modeler（简称Modeler）后再次推向全球市场。
Modeler充分利用计算机系统的运算处理能力和图形展现能力，将方法、应用与工具有机地融为一体，是解决数据挖掘问题的最理想工具。
Modeler不但集成了诸多计算机科学中机器学习的优秀算法，同时也综合了一些行之有效的统计分析方法，成为内容最为全面、功能最为强大、使用最为方便的数据挖掘软件产品。
Modeler继续保持了SPSS产品的一贯风格：界面友好且操作简捷。原因在于Modeler始终把自己的操作者定位于实际工作部门的一线人员，而不是数据分析专家。这种所谓“傻瓜型”软件成为Modeler不断开拓市场的利器。
本书作者一直从事计算机数据分析的教学与科研工作，并长期跟踪研究SPSS公司的数据分析系列产品，具有相当丰富的数据分析软件开发经验。因此深知，一个基础相对薄弱的读者应该从哪些方面入手，才能很快地使用Modeler开始数据分析工作，并逐步成长为一名有经验的多面手。
我们认为读者掌握Modeler软件应体现三个层面：首先是软件操作层面，读者通过实际操作，尽快掌握软件的使用方法和处理步骤；其次是结果分析层面，读者通过案例演示，基本明白软件的输出结果，从而得出正确的分析结论；最后是方法论层面，读者通过对某个算法基本思路的了解，进一步提高方法应用和分析水平，升华对数据挖掘方法的认识。所以，注重对每种方法的操作使用、结果分析和算法基本思路的讲解是本书最重要的特征。
本书适用于从事数据分析的各应用领域的读者，尤其是商业销售、财会金融、证券保险、经济管理、社会研究、人文教育等行业的相关人员。同时，也能够作为高等院校计算机类、财经类、管理类专业本科生和研究生的数据挖掘教材。
针对上述读者群，在全书的编写中我们努力体现以下特色：
1.以数据挖掘过程为线索介绍Modeler
目前，具备基本的计算机操作能力已经不是读者的主要障碍，数据挖掘的过程与方法才是读者关心的主题和应用的难点。所以，本书以数据挖掘的实践过程为主线，从Modeler数据管理入手，说明问题从浅至深，讲解方法从易到难。这样，能使读者在较短时间内掌握Modeler的基本功能和一般方法，并可迅速运用到实际工作中去。
2.将数据挖掘方法、软件操作、案例分析有机结合
目前，经过消化的中文图书和资料相对短缺，Modeler相关图书一般都比较侧重对其英文手册的翻译介绍，侧重于对计算机操作过程的描述。而对数据挖掘方法则较多地罗列数学公式，输出结果也缺少恰当的解释。本书则结合实际案例，侧重数据挖掘方法核心思想和基本原理的阐述，以使读者直观理解方法，正确掌握方法的应用范围。
3. 数据挖掘方法讲解全面，语言通俗
本书对Modeler的数据挖掘算法进行了全面的分析和应用，内容力求丰富翔实。同时使用通俗的语言和示例讲述算法，尽量避免使用公式和推导堆砌算法。
请读者到人大经管图书在线(http://www�眗djg�眂om�眂n)下载本书案例数据和数据流文件。数据流文件需使用Modeler 14.2以上版本打开，执行时只需修改数据源节点中的数据文件所在目录项，即可正确执行流文件。
在此特别感谢中国人民大学出版社对本书出版的大力支持和各位编辑热情细致的工作。由于水平所限，书中难免出现问题和错误，敬请各位读者批评指正。

前言/序言

探寻数据深处的智慧：一场从基础到实战的数据挖掘之旅 在这个信息爆炸的时代，数据已成为企业决策、科学研究乃至日常生活的重要驱动力。然而，海量数据本身并不能直接转化为有价值的洞察。真正赋予数据生命力的是“数据挖掘”——一种从庞杂数据中发现隐藏模式、趋势和关联，从而辅助决策、预测未来的强大技术。本书（《基于SPSS Modeler的数据挖掘（第二版）（统计数据分析与应用丛书）》）并非直接解读其内容，而是旨在为您勾勒出数据挖掘这一精彩领域的全貌，以及它如何在实际应用中展现出非凡的力量，让您深刻理解这一领域的重要性和发展潜力。 数据挖掘：揭示隐藏在数字背后的商业秘密与科研真理 数据挖掘，顾名思义，便是如同淘金者从泥沙中提取黄金一样，从海量原始数据中“挖掘”出有价值的信息和知识。它融合了统计学、机器学习、人工智能、数据库技术等多个学科的精华，提供了一套系统性的方法和工具，帮助我们理解复杂现象，预测未来走向，优化业务流程，甚至发现全新的科学规律。 想象一下，一家零售商如何知道哪些商品应该搭配在一起销售？一个金融机构如何识别潜在的欺诈交易？一个医疗研究团队如何发现新的疾病预测因子？这些问题的答案，都离不开数据挖掘的身影。它能够： 发现客户行为模式： 通过分析客户的购买历史、浏览记录、社交互动等，企业可以精准地了解客户偏好，进行个性化推荐，提高客户满意度和忠诚度。例如，在电商平台上，当您购买了某一类书籍后，系统会推荐您可能感兴趣的其他书籍，这便是数据挖掘的应用。 预测市场趋势： 通过对历史销售数据、经济指标、新闻舆情等进行分析，企业可以预测未来的市场需求，调整生产计划，规避风险。例如，分析天气数据与服装销售量之间的关系，可以帮助服装企业更好地备货。 识别风险与异常： 在金融领域，数据挖掘可以帮助银行识别信用卡盗刷、贷款违约等风险行为；在网络安全领域，它可以检测出恶意攻击和异常流量。 优化运营效率： 通过分析生产流程中的各项数据，企业可以找出瓶颈，优化资源配置，降低生产成本，提高运营效率。例如，在物流领域，通过分析运输路线和时间数据，可以找到最优的配送方案。 推动科学研究： 在生物医学领域，数据挖掘可以帮助科学家分析基因序列数据，寻找与疾病相关的基因；在天文学领域，它可以分析天文望远镜观测到的海量数据，发现新的天体。 数据挖掘的旅程：从数据准备到模型评估的系统性过程 数据挖掘并非一蹴而就，它是一个严谨且多阶段的过程，每一个环节都至关重要。 1. 业务理解与目标设定： 这是数据挖掘的起点。首先需要深入理解业务需求，明确要解决的问题是什么，期望通过数据挖掘达到什么样的目标。例如，是想提高产品销量？降低客户流失率？还是发现新的市场机会？清晰的目标是后续所有工作的基础。 2. 数据理解与准备： 原始数据往往是杂乱无章、充满噪音的，可能包含缺失值、异常值、重复项，格式也不统一。因此，数据准备是数据挖掘过程中耗时最长但又最为关键的环节。这包括： 数据收集： 从各种数据源（数据库、文件、API等）获取相关数据。 数据探索： 通过统计分析和可视化手段，初步了解数据的特征、分布和潜在关系。 数据清洗： 处理缺失值（填充、删除）、纠正错误、去除重复记录、识别和处理异常值。 数据转换： 将数据转换为适合模型使用的格式，例如，将分类变量进行编码，对数值变量进行标准化或归一化。 特征工程： 根据业务理解，创建新的、更有意义的特征，以提高模型的性能。例如，从“购买日期”中提取“星期几”、“月份”等特征。 3. 模型选择与构建： 数据挖掘涉及多种算法，每种算法都有其适用的场景和优缺点。根据业务目标和数据特性，选择合适的挖掘技术。常用的技术包括： 分类（Classification）： 预测一个离散的类别标签。例如，预测一个客户是否会购买某种产品。常用的算法有决策树、支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯等。 回归（Regression）： 预测一个连续的数值。例如，预测房屋的价格，预测股票的走势。常用的算法有线性回归、多项式回归、岭回归等。 聚类（Clustering）： 将数据分成若干个组（簇），使得同一组内的数据相似度高，不同组之间的数据相似度低。例如，将客户分成不同的细分市场。常用的算法有K-Means、层次聚类等。 关联规则挖掘（Association Rule Mining）： 发现数据项之间的有趣关系。例如，“购买啤酒的顾客往往也会购买尿布”。这是超市货架摆放和促销策略的重要依据。 异常检测（Anomaly Detection）： 识别与大多数数据模式显著不同的数据点，常用于欺诈检测和故障诊断。 序列模式挖掘（Sequential Pattern Mining）： 发现数据项发生的顺序模式，例如，用户在浏览网页时的点击路径。 在选择好算法后，需要使用准备好的数据来训练模型。这个过程就是“模型构建”。 4. 模型评估与优化： 构建好的模型需要进行严格的评估，以判断其性能是否满足业务需求。评估指标取决于具体的任务类型，例如，对于分类任务，常用的有准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线等。如果模型性能不理想，则需要返回前面的步骤，重新进行数据准备、选择其他算法或调整模型参数，直至达到满意的结果。 5. 模型部署与应用： 当模型经过充分评估并达到预期目标后，就可以将其部署到实际业务环境中，用于实际的预测、决策或自动化任务。例如，将推荐系统模型部署到电商网站，将欺诈检测模型集成到支付系统中。 6. 模型监控与维护： 随着时间的推移，数据的分布可能会发生变化，业务环境也会更新，这可能导致模型的性能下降。因此，需要对部署的模型进行持续的监控，并根据需要进行更新和维护，以确保其长期有效性。 数据挖掘的应用领域：无处不在的智慧 数据挖掘的应用已经渗透到各行各业，深刻地改变着我们的工作和生活方式。 商业与营销： 客户细分、精准营销、个性化推荐、销售预测、促销效果评估、流失客户预警。 金融服务： 信用评分、欺诈检测、风险管理、投资组合优化、市场趋势预测。 医疗保健： 疾病诊断与预测、药物研发、流行病学研究、个性化治疗方案制定。 零售业： 购物篮分析、库存管理、价格优化、顾客行为分析。 制造业： 生产过程优化、质量控制、设备故障预测、供应链管理。 电信业： 客户流失预测、网络优化、欺诈检测、增值业务开发。 互联网与媒体： 内容推荐、用户行为分析、广告投放优化、舆情监控。 政府与公共部门： 犯罪预测、交通管理、城市规划、资源分配。 拥抱数据驱动的未来 数据挖掘不再是少数专家才能掌握的神秘技术，它正日益成为现代企业和研究机构必备的核心能力。通过掌握数据挖掘的理念和方法，您将能够更深入地理解数据背后的逻辑，更有效地从数据中提取价值，从而在激烈的竞争环境中脱颖而出，抓住新的机遇。 无论您是希望提升业务绩效的商业人士，还是致力于科学探索的研究者，抑或是对数据充满好奇的学习者，理解并掌握数据挖掘的能力，都将为您打开一扇通往更智能、更高效未来的大门。这是一场发现智慧、赋能决策的激动人心的旅程，等待着您去探索和实践。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值在于它不仅仅提供了一个工具的使用指南，更重要的是它提供了一种思考问题、解决问题的方法论。我之前对数据挖掘的理解，可能停留在一些零散的技术点上，不知道如何将它们串联起来形成一个完整的数据分析流程。但《基于SPSS Modeler的数据挖掘（第二版）》让我看到了一个系统性的数据挖掘过程，从数据的准备、数据探索，到模型构建、模型评估，再到模型部署。每一个环节都讲解得非常到位，并且提供了相应的SPSS Modeler操作技巧。我尤其欣赏的是，书中非常强调数据预处理的重要性，这往往是数据挖掘过程中最耗时但也最关键的一步。作者通过各种生动的案例，展示了如何处理缺失值、异常值，如何进行特征工程，以及这些步骤对模型性能的影响。这种注重细节和实操的讲解方式，让我深刻体会到“垃圾进，垃圾出”的道理，也让我对如何构建一个高质量的数据挖掘项目有了更清晰的认识。这本书不只教会了我“怎么做”，更教会了我“为什么这么做”，这是它最让我觉得物超所值的地方。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始买这本书的初衷，更多的是想了解一些数据分析的统计学原理，因为我发现很多时候，我虽然能用Excel处理一些简单的数据，但面对更复杂的情况时，总觉得力不从心，缺乏更深层次的洞察。这本书恰好填补了我的这个空白。《基于SPSS Modeler的数据挖掘（第二版）》虽然名字里有“数据挖掘”，但它在讲解SPSS Modeler的各种节点和流程时，非常注重背后的统计学逻辑。比如，在讲到分类算法时，它会详细解释决策树是如何构建的，背后涉及哪些熵、信息增益的概念；在讲到聚类分析时，它也会深入讲解 K-Means 的原理以及如何评估聚类结果的质量。这种由浅入深的讲解方式，让我不仅学会了如何操作软件，更重要的是理解了数据挖掘的“为什么”。我之前看的一些书，要么就是纯粹的理论，要么就是软件操作手册，很难找到像这本书这样，将理论与实践完美结合的。通过书中的案例，我能看到这些统计学原理是如何在实际的数据分析场景中发挥作用的，这让我对数据分析有了更深刻的认识，也更有信心去探索更复杂的数据集。

评分☆☆☆☆☆

我是一名市场研究员，一直以来都在努力提升自己的数据分析能力，以便能够更精准地理解消费者行为，为营销决策提供更强有力的支持。《基于SPSS Modeler的数据挖掘（第二版）》这本书，恰好满足了我的这一需求。它没有像一些过于学术的书籍那样，充斥着复杂的数学公式和抽象的概念，而是从实际应用的角度出发，将SPSS Modeler这一强大的数据挖掘工具与具体的商业场景相结合。书中大量的案例，覆盖了从客户画像构建到销售预测，从渠道优化到个性化推荐等多个方面，都与我的日常工作息息相关。我通过阅读和实践，学会了如何利用SPSS Modeler的各种节点来探索数据间的潜在关联，如何构建预测模型来评估营销活动的效果，以及如何识别出具有高价值的客户群体。这本书最让我惊喜的是，它并没有将SPSS Modeler仅仅作为一个黑箱工具来介绍，而是深入浅出地解释了各种算法背后的逻辑，这使得我能够更好地理解模型输出的结果，并将其转化为具有 actionable insights 的商业建议。这让我感觉自己的工作效率和决策质量都有了显著的提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直让我大开眼界！我之前对数据挖掘这块儿一直有点朦胧的概念，总觉得它离我这个普通用户有点远。但拿到这本《基于SPSS Modeler的数据挖掘（第二版）》后，我才发现原来它如此贴近实际，而且完全不是我想象中的那种枯燥的理论堆砌。书里的例子非常生动，从零售行业的客户细分到金融行业的风险预测，每一步都讲解得非常细致。我最喜欢的是它对SPSS Modeler这个工具的深入解析。以前光听过这个名字，觉得肯定很复杂，但书里从最基础的操作开始，一步一步地教你如何构建模型，如何选择合适的算法，以及如何解读那些图表化的结果。它不是简单地罗列菜单项，而是从原理上解释了为什么这样做，这样做有什么好处，以及在实际应用中可能会遇到哪些问题。我尝试跟着书里的步骤做了一个小项目，虽然数据量不大，但感觉自己真的掌握了一些实用的技巧，可以直接用到我的工作中去。这本书真的让我觉得数据挖掘不再是遥不可及的学术概念，而是可以实实在在地帮助我解决问题的利器。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据科学领域抱有浓厚兴趣的学生，我一直在寻找一本能够系统性地介绍数据挖掘技术，并且能够快速上手实践的书籍。《基于SPSS Modeler的数据挖掘（第二版）》无疑是我的不二之选。它不仅仅是一本关于SPSS Modeler的教程，更像是一本数据挖掘的入门指南。书中对于各种主流的数据挖掘算法，如回归、分类、聚类、关联规则等，都进行了详尽的介绍。让我印象深刻的是，它并没有将算法的讲解停留在理论层面，而是紧密结合SPSS Modeler中的具体实现。书中提供了大量的操作截图和详细的步骤说明，使得我这个初学者也能够轻松地跟着书中的例子进行实践。更重要的是，作者在讲解算法的同时，还会强调其应用场景和优缺点，这让我能够根据不同的问题选择最合适的算法。读完这本书，我感觉自己已经掌握了数据挖掘的基本流程和常用技术，并且能够运用SPSS Modeler来解决一些实际的数据分析问题。这本书对于想要进入数据挖掘领域的人来说，绝对是打下坚实基础的绝佳教材。

评分☆☆☆☆☆

纠结了一段时间再下手的，总觉得Excel的教科书太多太千篇一律了，最后看了目录狠心买了，到手发现非常值，绝对不后悔，这两天就看个一遍了，一雪我储备一族的耻辱，光买书，买了不看，从这本书开始破除吧！

评分☆☆☆☆☆

非常好，专业必备，帮助很大

评分☆☆☆☆☆

?以数据挖掘过程为线索讲解Modeler软件操作。本书以数据挖掘实践过程为主线，从Modeler数据管理入手，说明问题由浅入深，讲解方法从易到难，旨在使读者在较短时间内掌握Modeler的基本功能和一般方法，并迅速运用到数据挖掘实战中。

评分☆☆☆☆☆

帮别人买的书，京东小哥好棒

评分☆☆☆☆☆

还没看，应该不错的

评分☆☆☆☆☆

?数据挖掘理论的讲解通俗易懂，避免数学公式的罗列。本书对Modeler中的经典数据挖掘算法娓娓道来，旨在使读者知其然更知其所以然，加深对数据挖掘分析结论的理解和应用。

评分☆☆☆☆☆

印刷很好，应该是正版没错～

评分☆☆☆☆☆

很基础，很详细

评分☆☆☆☆☆

还可以，这类专业书都买来学习的。