數據可視化與數據挖掘：基於Tableau和SPSS Modeler圖形界麵 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王國平 著 著

圖書標籤:

• 數據可視化
• 數據挖掘
• Tableau
• SPSS Modeler
• 圖形界麵
• 商業分析
• 數據分析
• 統計分析
• 機器學習
• 數據科學

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121327025

版次：1

商品編碼：12231075

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-10-01

用紙：膠版紙

頁數：348

字數：385000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：本書可作為管理、經濟、社會人文、心理學等人員學習數據可視化分析的參考書籍，也可以作為高校計算機相關專業本科生、研究生的教材或教學參考書。

講解過程圖文並茂，讀者學習時更加輕鬆；

講解詳細，並安排瞭項目實例，使讀者能夠邊學邊練，在短時間內就可以有一個較大的提高。采用由淺入深、簡單實用的形式，方便讀者快速掌握可視化軟件的基本操作，並通過係統的案例使讀者迅速掌握應用技巧。

內容簡介

數據可視化允許利用圖形、圖像處理、計算機視覺以及用戶界麵，通過錶達、建模以及對立體、錶麵、屬性以及動畫的顯示，對數據加以可視化解釋，數據可視化技術在國內市場長期看好，而現階段國內相關書籍相對較少，本書選擇這個方嚮進行係統基礎研究，希望為那些在想此領域有所發展的讀者提供學習幫助。在本書中，我們首先介紹數據可視化的一些基本知識，隨後重點介紹使用Tableau、SAS及SPSS Modeler的可視化界麵進行數據分析與數據挖掘的方法。

作者簡介

王國平，大數據分析師，具體工作經曆如下：2011-2014 上海大智慧股份有限公司 數據研究員2014-2016 中國電信上海分公司 大數據分析師2016至今 上海博轅信息技術服務有限公司 數據分析師

目錄

目錄
序 言 1
第1部分 11
數據可視化篇 11
1．1 數據可視化 12
1．1．1 Tableau 13
1．1．2 QlikView 15
1．1．3 Power BI 15
1．2 可視化數據挖掘 16
1．2．1 IBM SPSS Modeler 16
1．2．2 Intelligent Miner 17
1．2．3 SAS Enterprise Miner 18
2．1 軟件頁麵簡介 20
2．1．1 開始頁麵 21
2．1．2 數據源頁麵 23
2．1．3 工作簿頁麵 24
2．2 數據類型 25
2．2．1 主要數據類型 25
2．2．2 更改數據類型 26
2．3 運算符及優先級 28
2．3．1 算術運算符 28
2．3．2 邏輯運算符 29
2．3．3 比較運算符 29
2．3．4 運算符優先級 29
2．4 軟件安裝 30
2．4．1軟件下載 30
2．4．2安裝步驟 31
2．4．3軟件激活 35
2．5 文件類型 37
3．1連接到文件 39
3．1．1 Excel文件 39
3．1．2 文本文件 41
3．1．3 Access 43
3．1．4 JSON文件 45
3．1．5 PDF文件 47
3．1．6 空間文件 49
3．1．7 統計文件 51
3．1．8 其他文件 53
3．2連接到數據庫 54
3．2．1Tableau Server 54
3．2．2 SQL Server 55
3．2．3 MySQL 56
3．2．4 Oracle 58
3．2．5 Amazon Redshift 59
3．2．6 更多數據庫 61
4．1維度和度量 64
4．1．1 維度 64
4．1．2 度量 66
4．2連續和離散 67
4．2．1 連續字段 67
4．2．2 離散字段 68
4．3工作區操作 68
4．3．1“數據”窗格 69
4．3．2“分析”窗格 71
4．3．3工具欄 71
4．3．4狀態欄 72
4．3．5卡和功能區 73
4．4工作錶操作 74
4．4．1創建工作錶 75
4．4．2復製工作錶 75
4．4．3導齣工作錶 77
4．4．4刪除工作錶 77
4．5Tableau高級應用 78
4．5．1錶計算 78
4．5．2創建字段 81
4．5．3創建參數 83
4．5．4聚閤計算 90
4．5．5缺失值處理 92
5．1單變量圖形 95
5．1．1條形圖 95
5．1．2餅圖 98
5．1．3直方圖 100
5．1．4摺綫圖 101
5．2 多變量圖形 103
5．2．1散點圖 103
5．2．2甘特圖 105
5．3 地圖 106
5．3．1設置角色 106
5．3．2標記地圖 108
5．3．3添加字段信息 108
5．3．4設置地圖選項 109
5．3．5創建分布圖 112
5．3．6自定義地圖 112
第2部分 114
可視化數據挖掘篇 114
6．1 軟件簡介 115
6．1．1 軟件曆史 115
6．1．2 軟件界麵 117
6．1．3 軟件特點 123
6．2 算法及功能 124
6．2．1 軟件算法 124
6．2．2 軟件功能 125
6．3 軟件安裝及啓動 127
6．3．1 軟件安裝 127
6．3．2 授權許可 131
6．3．3 啓動軟件 134
7．1 業務理解 137
7．2 數據理解 138
7．3 數據準備 138
7．4 建立模型 140
7．5 評估模型 140
7．6 應用模型 141
8．1 連接到文件 142
8．1．1 Excel文件 142
8．1．2 變量文件 143
8．1．3 固定文件 145
8．1．4 SAS文件 146
8．1．5 Statistics文件 146
8．2 連接到數據庫 147
9．1 數據流操作 151
9．1．1 生成數據流 151
9．1．2 添加和刪除節點 151
9．1．3 連接數據流 152
9．1．4 修改連接節點 153
9．1．5 執行數據流 155
9．2 圖形製作 155
9．2．1 散點圖 155
9．2．2 直方圖 157
9．2．3 網絡圖 158
9．2．4 評估圖 160
第3部分 162
案例實戰篇 162
10．1 建模思路 164
10．2 Logistic迴歸 165
10．3 業務理解 167
10．4 數據理解 168
10．5 數據準備 171
10．6 建立模型 173
10．6．1 模型參數設置 173
10．6．2 模型運行結果 183
10．7 模型評估 187
10．7．1 模型精確度 187
10．7．2 模型擬閤度 187
10．8 模型應用 189
10．9 小結 192
11．1 建模思路 194
11．2 時間序列模型 195
11．3 業務理解 196
11．4 數據理解 197
11．5 數據準備 198
11．6 建立模型 200
11．6．1模型參數設置 200
11．6．2 模型運行結果 216
11．7 模型評估 218
11．8 模型應用 220
11．9 小結 221
12．1 建模思路 223
12．2 聚類模型 224
12．3 業務理解 225
12．4 數據理解 226
12．5 數據準備 228
12．6 建立模型 230
12．6．1模型參數設置 230
12．6．2 模型運行結果 233
12．7 模型評估 236
12．8 模型應用 239
12．9 小結 241
13．1 建模思路 243
13．2 判彆分析 244
13．3 業務理解 245
13．4 數據理解 246
13．5 數據準備 248
13．6 建立模型 249
13．6．1 模型參數設置 249
13．6．2模型運行結果 257
13．7 模型評估 262
13．8 模型應用 263
13．9 小結 265
14．1 建模思路 268
14．2 神經網絡模型 269
14．2．1 神經元 270
14．2．2 多層感知器 272
14．2．3 徑嚮基函數 273
14．3 業務理解 275
14．4 數據理解 276
14．5 數據準備 278
14．6 建立模型 280
14．6．1 模型參數設置 280
14．6．2模型運行結果 287
14．7 模型評估 291
14．8 模型應用 292
14．9 小結 294
15．1 建模思路 296
15．2 決策樹模型 297
15．3 業務理解 299
15．4 數據理解 300
15．5 數據準備 303
15．6 建立模型 306
15．6．1 模型參數設置 306
15．6．2 模型運行結果 316
15．7 模型評估 318
15．7．1 模型精確度 318
15．7．2 模型擬閤度 318
15．8 模型應用 320
15．9 小結 323
附錄A 324
配置MySQL ODBC數據源 324
A1 添加數據源管理器 324
A2 選擇相應的驅動程序 324
A3 連接數據庫服務器 325
附錄B 327
Tableau重要函數 327
B1 數字函數 327
B2 字符串函數 329
B3 日期函數 331
B4 類型轉換 334
B5 邏輯函數 335
B6 聚閤函數 337
B7 直通函數 338
B8 用戶函數 340
B9 錶計算函數 341
B10 其他函數 346
附錄C 349
SPSS Modele函數 349
C1 信息函數 349
C2 轉換函數 350
C3 比較函數 351
C4 邏輯函數 352
C5 數值函數 352
C6 三角函數 353
C7 概率函數 354
C8 位元整數運算 354
C9 隨機函數 355
C10 字符串函數 356
C11 日期和時間函數 359
C12 序列函數 362
C13 全局函數 365
C14 空值和Null值處理函數 366
C15 特殊函數 366

精彩書摘

　　《數據可視化與數據挖掘：基於Tableau和SPSS Modeler圖形界麵》：
　　時間序列的主要應用是對經濟進行預測，預測主要是以連續性原理作為依據。連續性原理是指客觀事物的發展具有閤乎規律的連續性，事物發展是按照它本身固有的規律進行的。在一定條件下，隻要規律賴以發生作用的條件不産生質的變化，事物的基本發展趨勢在未來就會延續下去。
　　時間序列預測就是利用統計技術與方法，從預測指標的時間序列中找齣演變模式，建立數學模型，對預測指標的未來發展趨勢做齣定量估計。
　　例如，可提費用是人壽保險保費收入中重要的組成部分，是目前我國人壽保險公司運營的基本保證。它的變化規律對於保險公司的資金計劃、預算管理及發展規劃等行為將起到至關重要的作用，因此閤理、相對準確地預測可提費用對於保險公司在管理決策和發展規劃方麵具有重要的作用。
　　時間序列模型的建模步驟如下。
　　（1）收集曆史資料並加以整理，編成時間序列，根據時間序列繪成統計圖。時間序列分析通常是把各種可能發生作用的因素進行分類。傳統的分類方法按各種因素的特點或影響分為4大類：長期趨勢、季節變動、循環變動和不規則變動。
　　……

前言/序言

　　序言

　　大數據時代正在變革著我們的生活、工作和思維，如何讓大數據發揮齣最大價值，最重要的手段就是進行數據可視化挖掘。利用可視化數據挖掘工具和技術，分析人員能夠從全新的角度快速、輕鬆地挖掘信息，可視化數據挖掘使數據挖掘變得更簡單，建模過程不需要編寫代碼，非技術齣身的業務人員等，可以更好地利用數據做齣決策。

　　本書基於Tableau10.3和IBMSPSSModeler18.0編寫，詳細介紹瞭Tableau的數據連接、圖形編輯、創建地圖、錶計算和聚閤計算等功能，以及IBMSPSSModeler的數據連接、CRISP-DM(跨行業數據挖掘標準流程)等功能。通過6個實際案例，重點介紹瞭可視化數據挖掘技術在電信、電力、醫藥、銀行、電商和房地産等行業中的應用。

　　本書的內容

　　第1章介紹數據可視化和可視化數據挖掘的基本理論及其主要軟件，前者包括Tableau、QlikView和PowerBI，後者包括SPSSModeler、IntelligentMiner和SASEnterpriseMiner。

　　第2章介紹TableauDesktop10.3的軟件概括、數據類型、運算符及優先級、軟件的安裝與激活和Tableau的文件類型等。

　　第3章介紹TableauDesktop可以連接的數據源，包括Excel文件、文本文件、Access、JSON文件、PDF文件、空間文件和統計文件等，還介紹瞭如何連接各類數據庫，如TableauServer、SQLServer、MySQL、Oracle等。

　　第4章首先介紹TableauDesktop的維度和度量、連續和離散的概念和操作，然後介紹瞭工作區和工作錶的等基礎操作，最後詳細介紹瞭錶計算、創建字段、創建參數和聚閤計算等高級操作。

　　第5章介紹如何使用Tableau生成一些統計圖形，如條形圖、餅圖、直方圖、摺綫圖、散點圖、並排圖、甘特圖等，重點介紹瞭如何使用Tableau創建地圖，包括設置角色、比較地圖、添加字段信息、設置地圖選項、創建分布圖和自定義地圖等。

　　第6章介紹IBMSPSSModeler的發展曆史、軟件特點、軟件算法、軟件功能、安裝過程和授權許可等。

　　第7章介紹使用IBMSPSSModeler進行數據挖掘的6個基本步驟：業務理解、數據理解、數據準備、建立模型、評估模型和應用模型。

　　第8章介紹IBMSPSSModeler的一些基本操作，包括連接到文件和連接到數據庫，前者包括Excel文件、SAS文件、SPSSStatistics文件、變量文件和固定文件等，後者包括Oracle、SQLServer、DB2、MySQL等數據庫。

　　第9章介紹IBMSPSSModeler的數據流操作，包括生成數據流、添加和刪除節點、連接數據流、修改連接節點和執行數據流等。

　　第10章介紹可視化數據挖掘在電信行業中的應用，根據客戶流失數據，運用Logistic迴歸算法，建立瞭基於客戶屬性、服務屬性和客戶消費信息的客戶流失預警模型。

　　第11章介紹可視化數據挖掘在電力行業中的應用，由於用電負荷具有季節性和周期性的特點，因此運用時間序列模型，同時我們選擇時間序列中的專傢建模器進行建模。

　　第12章介紹可視化數據挖掘在醫藥行業中的應用，根據患者的用藥數據，應用K-Means聚類算法，建立瞭基於藥物在人體的類膽固醇TC、Na、Ka等因素的藥物效果聚類模型。

　　第13章介紹可視化數據挖掘在銀行業中的應用，根據客戶流失數據，運用判彆分析模型，建立瞭基於客戶的屬性數據、信用等級和資産狀況等因素的客戶類型判彆模型。

　　第14章介紹可視化數據挖掘在電商行業中的應用，根據客戶流失數據，運用神經網絡模型，建立瞭基於促銷費用、促銷前的銷售額和促銷後的銷售額等因素的促銷效果評價模型。

　　第15章介紹可視化數據挖掘在房地産行業中的應用，根據客戶流失數據，運用CHAID決策樹算法，建立瞭基於年齡、性彆、學曆、月薪和傢庭人數等因素的購房決策樹模型。

　　本書的特色

　　（1）內容全麵，講解詳細

　　本書是一本實踐性的可視化數據挖掘著作，詳細介紹瞭常用軟件，對於初次學習可視化數據挖掘的讀者來說幫助較大，書中列齣瞭每一步操作，便於讀者的練習實踐。

　　（2）由淺入深、循序漸進

　　本書從Tableau和IBMSPSSModeler的簡介、連接數據源、基礎操作到高級操作，逐步深入，從易到難，由淺入深，循序漸進，適閤可視化數據挖掘各個層次的讀者閱讀。

　　（3）案例豐富，高效學習

　　本書在介紹數據可視化和數據挖掘軟件後，為瞭使讀者快速提高數據分析的整體能力，結閤6個實際案例對可視化數據挖掘的流程及步驟進行瞭詳細全麵的介紹。

　　本書的讀者對象

　　本書的內容和案例適用於互聯網、銀行證券、電商、醫藥等行業數據分析用戶進行可視化數據挖掘，可供高等院校相關專業學生以及從事可視化數據挖掘的研究者參考使用，也可作為Tableau和IBMSPSSModeler軟件培訓和自學的教材。

　　由於編者水平所限，書中難免存在錯誤和不妥之處，請廣大讀者批評指正。

　　編者

　　2017年9月

揭秘數據背後的洞察：從零開始掌握數據分析的藝術 在這個數據爆炸的時代，我們每天都在被海量的信息包圍。無論是商業決策、科學研究，還是日常生活中的種種趨勢，都離不開對數據的深入理解。然而，原始的數據往往像未經雕琢的璞玉，其真正的價值隱藏在錯綜復雜的數字和統計模型之中。如何從這些紛繁復雜的數據中提煉齣有價值的洞察？如何將冰冷的數字轉化為直觀的圖景，讓非專業人士也能輕鬆理解？本書將帶領您踏上一段激動人心的旅程，解鎖數據分析的強大力量，從零開始，一步步掌握從數據整理、探索性分析到建模預測的完整流程。 第一部分：數據的視野——理解與準備 在開始任何數據分析之前，充分理解數據本身是至關重要的一步。本部分將深入探討數據分析的基礎概念，幫助您建立起對數據的基本認知。 數據是什麼？ 我們將首先闡釋不同類型的數據——定量數據（如銷售額、溫度）與定性數據（如産品類彆、用戶反饋）、離散數據與連續數據，以及它們各自的特點和適用場景。您將瞭解到，不同的數據類型需要采用不同的分析方法和可視化手段。 數據的來源與獲取： 在實際工作中，數據可能來源於數據庫、文件（如CSV、Excel）、API接口，甚至是網絡爬蟲。本部分將介紹常見的數據來源，並提供一些初步的數據獲取策略，讓您瞭解如何有效地收集您所需的數據。 數據的清洗與預處理： 真實世界的數據往往是不完美的，充斥著缺失值、異常值、重復數據和格式不統一等問題。這些“髒數據”會嚴重影響分析結果的準確性。我們將詳細講解一係列數據清洗技術，包括： 缺失值處理： 如何識彆缺失值？是刪除包含缺失值的記錄，還是用均值、中位數、眾數，或者更復雜的插補方法來填充？我們將對比不同方法的優劣，幫助您根據具體情況做齣最佳選擇。 異常值檢測與處理： 什麼是異常值？它們是數據錯誤還是真實的極端情況？我們將介紹箱綫圖、Z分數等常用方法來識彆異常值，並探討如何處理它們，例如截斷、轉換或單獨分析。 數據轉換與標準化： 為瞭使不同量綱的數據能夠進行有效比較或滿足某些模型的要求，常常需要對數據進行轉換。我們將介紹對數轉換、平方根轉換等，以及標準化（Z-score標準化）和歸一化（Min-Max標準化）等技術，讓您的數據“站在同一條起跑綫上”。 重復數據處理： 如何有效地識彆和刪除重復記錄，保證數據的唯一性。 數據探索性分析（EDA）的價值： 數據清洗完成後，EDA是深入瞭解數據內在規律的關鍵。EDA不僅僅是簡單的描述性統計，它是一個迭代的過程，通過可視化和統計手段，發現數據中的模式、趨勢、相關性和潛在問題。我們將介紹： 描述性統計： 均值、中位數、眾數、標準差、方差、百分位數等基本統計量的計算及其含義，幫助您快速掌握數據的中心趨勢和離散程度。 分布分析： 數據的分布形態（如正態分布、偏態分布）往往能揭示數據背後隱藏的機製。我們將介紹直方圖、核密度估計圖等工具來可視化數據分布。 相關性分析： 探索變量之間是否存在綫性或非綫性關係。我們將介紹散點圖和相關係數（如Pearson相關係數）來衡量變量間的關聯程度。 第二部分：數據的語言——可視化呈現 枯燥的數字無法直接傳遞信息，而可視化則能將復雜的數據轉化為直觀、易於理解的圖形，讓洞察躍然紙上。本部分將重點關注如何運用可視化技術，讓數據“說話”。 可視化原則與技巧： 並非所有圖錶都適閤所有數據。我們將探討選擇閤適圖錶類型的基本原則，例如： 對比： 條形圖、柱狀圖、摺綫圖。 比較： 散點圖、氣泡圖、雷達圖。 組成： 餅圖、堆積條形圖、樹狀圖。 分布： 直方圖、箱綫圖、小提琴圖。 關係： 散點圖、熱力圖、網絡圖。 地理信息： 地圖可視化。 我們將強調清晰的標簽、閤適的顔色選擇、避免視覺誤導等關鍵可視化技巧，確保您的圖錶能夠準確、有效地傳達信息。 探索性數據可視化： 在EDA階段，可視化是發現數據模式最強大的工具。您將學習如何使用各種圖錶來： 識彆趨勢與周期性： 摺綫圖可以清晰地展示隨時間變化的趨勢。 發現異常值： 箱綫圖和散點圖能直觀地標記齣異常點。 探索變量間的關係： 散點圖可以揭示兩個變量之間的相關性，通過顔色或大小編碼第三個變量。 比較不同類彆的數據： 條形圖和分組柱狀圖是比較不同類彆錶現的常用工具。 構建交互式儀錶闆： 靜態圖錶固然有價值，但交互式儀錶闆更能提升數據探索的效率和用戶體驗。您將學習如何將多個圖錶有機地組閤起來，通過篩選器、聯動圖錶等方式，讓用戶能夠自由地探索數據，發現隱藏的關聯。 高級可視化技術： 隨著數據復雜度的增加，一些更高級的可視化技術也會派上用場，例如： 地理空間可視化： 如何在地圖上展示數據，例如銷售區域分布、用戶密度圖等。 網絡圖： 用於展示實體之間的關係，例如社交網絡、供應鏈關係等。 時間序列可視化： 深入分析數據隨時間的變化規律。 第三部分：數據的洞察——建模與預測 在對數據有瞭初步瞭解並進行瞭可視化探索後，我們就可以進入更深層次的分析，利用統計模型來揭示數據背後的規律，並進行預測。本部分將介紹一些基礎但強大的建模方法。 迴歸分析：預測數值型變量 綫性迴歸： 瞭解簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸的基本原理，如何建立模型來預測一個目標變量（因變量）與一個或多個預測變量（自變量）之間的關係。我們將關注模型參數的解釋、模型的擬閤優度（如R²）以及殘差分析的重要性，以評估模型的可靠性。 邏輯迴歸： 用於預測二分類結果（如是否購買、是否點擊）。我們將學習如何理解邏輯迴歸模型的輸齣，以及如何評估分類模型的性能（如準確率、精確率、召迴率、F1分數）。 聚類分析：發現數據中的分組 K-Means聚類： 學習如何將相似的數據點分組，以發現數據中的自然簇群。這在客戶細分、市場劃分等場景中非常有用。我們將探討選擇閤適K值的方法，並理解聚類結果的意義。 分類與決策樹：理解分類規則 決策樹： 學習如何構建易於理解的決策樹模型，通過一係列規則來預測類彆。決策樹的直觀性使其成為解釋模型邏輯的理想選擇。我們將關注如何剪枝以避免過擬閤。 模型評估與選擇： 任何模型都不是完美的，選擇一個閤適且具有良好泛化能力的模型至關重要。我們將學習： 訓練集與測試集： 如何劃分數據以進行模型訓練和獨立評估。 過擬閤與欠擬閤： 理解這兩種常見問題，並學習如何避免。 交叉驗證： 一種更魯棒的模型評估技術。 常用的評估指標： 除瞭上麵提到的分類指標，我們還將介紹迴歸模型的RMSE、MAE等。 總結：走嚮數據驅動的未來 掌握數據分析的核心技能，不僅僅是學習軟件的使用，更重要的是培養一種思維方式：用數據說話，用數據決策。本書旨在為您提供一套完整的數據分析工具箱和一套清晰的分析思路。從數據的初步理解和清洗，到通過可視化工具直觀地展現數據洞察，再到利用統計模型進行預測和解釋，每一個環節都緊密相連，共同構成瞭數據分析的完整閉環。 無論您是希望在工作中提升分析能力，還是對數據科學領域充滿好奇，本書都將是您邁齣堅實第一步的理想選擇。通過本書的學習，您將能夠自信地麵對海量數據，從中挖掘齣寶貴的商業價值、科學發現，甚至是生活中的有趣規律。讓我們一起，用數據點亮智慧，驅動未來。

評分☆☆☆☆☆

讀完《數據可視化與數據挖掘：基於Tableau和SPSS Modeler圖形界麵》這本書，我最大的感受就是它的“實用主義”。我一直覺得，理論學得再好，如果不能落地，那終究是紙上談兵。這本書恰恰解決瞭這個問題。它以Tableau和SPSS Modeler這兩個業界廣泛使用的工具為載體，將抽象的數據科學概念具象化。在Tableau部分，作者非常細緻地講解瞭如何從零開始構建各種類型的可視化圖錶，並強調瞭數據可視化不僅僅是為瞭美觀，更是為瞭清晰地傳達信息，發現潛在的洞察。書中的一些關於儀錶盤設計原則的講解，比如“少即是多”、“突齣重點”等，都給我留下瞭深刻的印象。在SPSS Modeler部分，它並沒有簡單羅列各種算法，而是通過一個個具體的業務場景，展示瞭如何利用SPSS Modeler的可視化流程圖來構建預測模型、分類模型等。尤其是對於一些經典的數據挖掘算法，比如決策樹、聚類分析等，書中都提供瞭詳細的操作步驟和結果解讀，讓我能夠清晰地看到數據在這些算法處理下的變化和意義。這本書還有一個優點是，它並沒有迴避數據預處理的重要性，而是花瞭相當大的篇幅講解瞭數據清洗、特徵工程等關鍵步驟，這對於任何一個嚴肅的數據分析項目來說都是至關重要的。我個人認為，這本書非常適閤那些想要快速上手數據分析，並且希望通過實際操作來鞏固理論知識的讀者。

評分☆☆☆☆☆

《數據可視化與數據挖掘：基於Tableau和SPSS Modeler圖形界麵》這本書，給我最大的啓發在於它對“數據故事”的構建和“建模流程”的梳理。我一直覺得，數據分析的最終目的不是做齣幾個漂亮的圖錶，或者訓練齣一個高精度的模型，而是要能夠通過數據來講述一個有說服力的故事，從而驅動決策。這本書在Tableau的部分，就很好地展現瞭如何通過一係列精心設計和相互關聯的可視化圖錶，將復雜的數據脈絡清晰地展現齣來，引導讀者一步步理解問題的本質。作者在講解數據挖掘流程時，也顯得格外嚴謹。SPSS Modeler的圖形界麵，本身就強調瞭流程的連續性和可追溯性。書中通過對不同模型的搭建過程進行詳盡的展示，讓我深刻理解瞭數據挖掘的每一個環節——從數據導入、預處理，到特徵選擇、模型訓練、評估，再到最終的部署。更讓我贊賞的是，作者在講解模型評估時，並沒有僅僅停留在準確率等單一指標上，而是結閤瞭業務場景，講解瞭不同指標的適用性，以及如何根據實際需求選擇閤適的評估方法。這本書讓我意識到，數據分析是一個係統工程，需要理論、工具和邏輯思維的有機結閤。它不僅僅是一本技術指南，更是一本關於如何用數據解決問題的思維手冊。

評分☆☆☆☆☆

《數據可視化與數據挖掘：基於Tableau和SPSS Modeler圖形界麵》這本書，最吸引我的地方在於它對“用戶體驗”的關注。無論是Tableau的可視化儀錶盤設計，還是SPSS Modeler的建模流程，都強調瞭最終輸齣的易用性和可理解性。在Tableau章節，作者花瞭大量篇幅講解如何設計齣能夠讓非技術背景的決策者輕鬆理解的數據報告，強調瞭交互性、響應式設計以及清晰的邏輯布局。這讓我意識到，數據可視化不僅僅是技術活，更是溝通的藝術。而SPSS Modeler的部分，它通過將復雜的算法封裝成易於操作的節點，極大地提升瞭數據分析師的效率，也讓更多沒有深厚統計學背景的人能夠參與到數據挖掘中來。書中對不同模型節點的功能和參數設置進行瞭詳細的說明，並且結閤實際案例，展示瞭如何根據業務需求來選擇和配置閤適的模型。我個人覺得，這本書對於想要提升自己數據分析能力，並且希望能夠更有效地將數據洞察轉化為實際價值的讀者來說，是一本不可多得的參考書。它不僅教會瞭你工具的使用，更重要的是，它培養瞭你用數據解決問題的能力和思維方式。

評分☆☆☆☆☆

當我拿到《數據可視化與數據挖掘：基於Tableau和SPSS Modeler圖形界麵》這本書時，我抱著一種“看看有沒有什麼新玩意兒”的心態。沒想到，它卻給瞭我許多驚喜。我尤其欣賞書中對“可視化”和“挖掘”這兩個概念的融閤處理。在Tableau的部分，作者沒有僅僅教讀者怎麼拖拽字段、選擇圖錶類型，而是更深入地探討瞭不同圖錶類型適用的數據場景，以及如何通過顔色、大小、位置等視覺元素來增強信息的傳達效率。書中關於“視覺層次”和“信息優先級”的講解，讓我對數據可視化有瞭更深的理解。而在SPSS Modeler的部分，它將原本相對晦澀的數據挖掘算法，通過圖形化的方式展現齣來，極大地降低瞭學習門檻。我曾經對一些復雜的統計模型望而卻步，但在SPSS Modeler的模塊化操作下，我發現原來構建一個預測模型可以如此清晰和直觀。書中針對不同應用場景，例如客戶流失預測、銷售額預測等，都提供瞭具體的建模實例，讓我能夠清晰地看到一個完整的模型是如何從數據齣發，經過一係列的轉換和訓練，最終生成可用於決策的洞察。這本書的特點在於，它不僅僅是教你“怎麼做”，更是告訴你“為什麼這麼做”，並且提供瞭強大的工具來支持你的實踐。

評分☆☆☆☆☆

最近終於抽齣時間翻閱瞭《數據可視化與數據挖掘：基於Tableau和SPSS Modeler圖形界麵》這本書。我原本是對數據分析領域抱有濃厚興趣，但又苦於缺乏係統性的學習路徑。這本書的齣現，無疑為我打開瞭一扇新世界的大門。我尤其欣賞它在理論與實踐之間的平衡。在講解數據挖掘算法時，作者並沒有陷入枯燥的數學公式推導，而是深入淺齣地剖析瞭算法的邏輯和應用場景，並著重強調瞭如何在Tableau和SPSS Modeler這兩個強大的可視化與建模工具中進行實際操作。書中大量的圖文並茂的案例分析，讓我能夠直觀地理解每一個步驟，甚至可以跟著書中的指引一步步進行復現。這對於我這種動手能力較強，喜歡邊學邊練的學習者來說，簡直是福音。更讓我驚喜的是，書中對於Tableau的介紹，不僅僅停留在基礎的圖錶繪製，更是拓展到瞭如何通過設計精良的可視化儀錶盤來講述數據故事，以及如何利用其交互性來引導用戶探索數據。而SPSS Modeler的部分，則讓我看到瞭數據挖掘流程的規範化和模塊化，它將復雜的建模過程分解成一個個易於理解的節點，使得即使是初學者也能逐步構建齣屬於自己的分析模型。總而言之，這本書不僅是一本工具書，更是一本啓濛書，它讓我對數據可視化和數據挖掘有瞭全新的認識，也為我今後的深入學習奠定瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

物流說到瞭，我居然沒收到書，寄丟瞭？

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不錯

評分☆☆☆☆☆

書不錯，快遞也給力，包裝還行

評分☆☆☆☆☆

??輕鬆學大數據挖掘：算法、場景與數據産品

評分☆☆☆☆☆

挺全麵的，一個概括性的介紹。

評分☆☆☆☆☆

質量很好，非常感謝!!!!!!!

評分☆☆☆☆☆

一直想買，認真拜讀一下！

評分☆☆☆☆☆

數據可視化與數據挖掘：基於Tableau和SPSS Modeler圖形界麵 ¥57.80 數據可視化與數據挖掘

評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好