spss modeler 数据挖掘方法及应用(第2版） pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:薛薇

出品人:

页数:268

译者:

出版时间:2014-1-1

价格:39.00元

装帧:平装

isbn号码:9787121222030

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数据挖掘
SPSS
数据分析
Modeler
SPSS Modeler
数据挖掘
机器学习
统计分析
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商业智能
数据分析
建模方法
应用案例
第2版

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具体描述

数据挖掘是当前数据分析领域中最活跃、最前沿的地带。《统计分析教材：SPSSModeler数据挖掘方法及应用（第2版）》以数据挖掘的实践过程为主线，通过生动的应用案例，从数据挖掘实施角度，系统介绍了经典的数据挖掘方法和利用SPSSModeler实现数据挖掘的全部过程，讲解方法从易到难，说明问题从浅至深。《统计分析教材：SPSSModeler数据挖掘方法及应用（第2版）》力求以最通俗的方式阐述数据挖掘方法的核心思想与基本原理，同时配合SPSSModeler软件操作的说明，希望读者能够直观了解方法本质，尽快掌握SPSSModeler软件使用，并应用到数据挖掘实践中。书中所有数据和案例与华信教育资源网上数据资料内容一致。

《数据科学实践指南：从理论到实战》内容简介在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步和商业决策的核心资产。然而，原始数据的海量与复杂性，要求我们必须掌握系统性的方法论和前沿的技术工具，才能从中提炼出真正有价值的洞察。本书《数据科学实践指南：从理论到实战》正是在这一背景下应运而生，它并非聚焦于某一种特定软件工具的参数设置，而是旨在为渴望深入理解数据科学全生命周期，并具备独立解决复杂商业问题的读者，提供一套全面、严谨且高度实用的知识框架和操作流程。本书的编写理念是“理论指导实践，实践反哺理论”。我们深知，数据科学是一个跨学科领域，它横跨统计学、计算机科学和应用领域的专业知识。因此，全书结构设计力求兼顾理论的深度和应用的广度，确保读者在掌握核心概念的同时，也能清晰地看到这些概念如何在真实世界的业务场景中落地生根。第一部分：数据科学的基石与思维模式本部分将读者引入数据科学的世界，建立起正确的数据驱动型思维模式。我们首先探讨数据科学的本质、历史演进及其在不同行业（如金融风控、精准营销、供应链优化）中的核心价值定位。接着，重点阐述数据科学项目的全景流程图，从业务问题的定义、假设构建，到数据获取、清洗、建模、评估与部署的完整闭环。核心内容包括：业务理解优先原则：如何将模糊的商业需求转化为可量化的数据问题（KPIs与Metrics的设定）。统计学基础回顾与强化：深入讲解描述性统计、推论统计的基础概念，特别是假设检验的严谨逻辑，为后续模型选择提供理论支撑。数据伦理与治理：讨论数据隐私保护（如GDPR、数据脱敏技术）和模型公平性（Fairness）的初步考量，强调负责任的AI实践。第二部分：数据准备与特征工程的艺术数据质量直接决定了模型性能的上限。本部分将数据准备和特征工程提升到与模型构建同等重要的地位，强调这是数据科学家日常工作中耗时最长但回报率最高的环节。我们摒弃了对单一工具操作的堆砌，转而聚焦于特征构建的思维框架。重点章节内容如下：数据清洗与异常值处理：探讨基于领域知识和统计分布的异常值识别方法（如箱线图、Z-Score、孤立森林等），以及缺失值插补的多种策略及其适用场景（均值、中位数、回归插补、MICE方法）。特征编码与转换的精妙：详细剖析类别型特征的高级编码技术（如目标编码、频率编码、特征哈希），连续变量的标准化（Standardization）、归一化（Normalization）以及Box-Cox变换在处理非正态分布数据时的应用。特征构建与选择：深入讲解如何通过领域知识挖掘新特征（Feature Interaction & Crossing），以及如何运用统计和机器学习方法（如方差分析、主成分分析PCA、递归特征消除RFE、Lasso回归系数）进行有效特征筛选，以提高模型的可解释性和泛化能力。第三部分：经典与前沿机器学习算法的深度解析本部分是本书的核心技术板块，旨在提供超越“调参”层面的算法理解。我们不仅介绍算法的数学原理，更侧重于其内在逻辑、适用条件、以及如何根据数据特性进行模型选择。覆盖的主要算法家族包括：监督学习基础：线性模型（逻辑回归的正则化L1/L2）、支持向量机（SVM）的核技巧。集成学习的威力：深入剖析Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost、梯度提升树GBDT）的机制差异，并提供对XGBoost、LightGBM等现代梯度提升框架的原理级讲解，侧重于它们如何优化计算效率和预测精度。非监督学习的应用：聚类分析（K-Means的局限性与DBSCAN的优势）和降维技术（t-SNE在可视化中的应用）。序列数据处理入门：简要介绍隐马尔可夫模型（HMM）在基础序列分析中的地位。第四部分：模型评估、验证与性能优化构建模型只是第一步，如何客观、公正地评估其性能，并确保模型在未知数据上的鲁棒性，是数据科学专业性的体现。本部分聚焦于模型验证体系的构建。评估指标的精确选择：针对不同问题（分类、回归、排序）的评估指标进行详尽讨论，例如在不平衡数据集下，仅依赖准确率（Accuracy）的误导性，转而推荐使用PR曲线、AUC-ROC、F1-Score的权衡。交叉验证的艺术：讲解K折交叉验证、分层抽样交叉验证（Stratified K-Fold）以及时间序列数据的滚动验证（Rolling Origin Evaluation）。模型调优与超参数优化：介绍系统性的超参数搜索策略，包括网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search），以及更高效的贝叶斯优化（Bayesian Optimization）方法。过拟合与欠拟合的诊断与矫正：探讨学习曲线分析、正则化技术和早停法（Early Stopping）在模型泛化能力控制中的关键作用。第五部分：数据科学项目的部署与落地本书的最终目标是实现数据价值。本部分关注模型从实验环境到生产环境的转化过程，强调工程化思维。模型可解释性（XAI）：介绍LIME和SHAP值等工具，帮助读者解释“黑箱”模型的预测依据，满足监管和业务方的需求。模型性能监控与漂移检测：讲解生产环境中如何持续跟踪模型性能，识别数据漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift），并制定模型再训练的触发机制。 A/B测试的科学设计：阐述如何设计严谨的A/B测试来验证新模型带来的实际业务增益，包括样本量计算、显著性水平的设定。结语《数据科学实践指南：从理论到实战》旨在培养读者成为能够独立驾驭整个数据科学流程的“全栈式”数据专家。它提供的是一套通用的方法论和深入的底层逻辑，而非对特定软件界面的机械模仿。通过对理论、实践和工程化的全面覆盖，读者将能够灵活地适应行业技术的快速迭代，真正实现数据驱动的创新。

作者简介

薛薇，中国人民大学应用统计科学研究中心副主任

目录信息

第1章数据挖掘和Clementine概述
1.1 数据挖掘的产生背景
1.1.1 海量数据的分析需求催生数据挖掘
1.1.2 应用对理论的挑战催生数据挖掘
1.2 什么是数据挖掘
1.2.1 数据挖掘的概念
1.2.2 数据挖掘能做什么
1.2.3 数据挖掘得到的知识形式
1.2.4 数据挖掘的算法分类
1.3 Clementine软件概述
1.3.1 Clementine的窗口
1.3.2 数据流的基本管理和执行
1.3.3 数据流的其他管理
1.3.4 从一个示例看Clementine的使用
第2章 Clementine数据的读入
2.1 变量的类型
2.1.1 从数据挖掘角度看变量类型
2.1.2 从数据存储角度看变量类型
2.2 读入数据
2.2.1 读自由格式的文本文件
2.2.2 读Excel电子表格数据
2.2.3 读SPSS格式文件
2.2.4 读数据库文件
2.3 生成实验方案数据
2.4 合并数据
2.4.1 数据的纵向合并
2.4.2 数据的横向合并 44
第3章 Clementine变量的管理
3.1 变量说明
3.1.1 取值范围和缺失值的说明
3.1.2 变量取值有效性检查和修正
3.1.3 变量角色的说明
3.2 变量值的重新计算
3.2.1 CLEM表达式
3.2.2 变量值重新计算示例
3.3 变量类别值的调整
3.4 生成新变量
3.5 变量值的离散化处理
3.5.1 常用的分箱方法
3.5.2 变量值的离散化处理示例
3.6 生成样本集分割变量
3.6.1 样本集分割的意义和常见方法
3.6.2 生成样本集分割变量的示例
第4章 Clementine样本的管理
4.1 样本的排序
4.2 样本的条件筛选
4.3 样本的随机抽样
4.4 样本的浓缩处理
4.5 样本的分类汇总
4.6 样本的平衡处理
4.7 样本的其他管理
4.7.1 数据转置
4.7.2 数据的重新组织
第5章 Clementine数据的基本分析
5.1 数据质量的探索
5.1.1 数据的基本描述与质量探索
5.1.2 离群点和极端值的修正
5.1.3 缺失值的替补
5.1.4 数据质量管理的其他功能
5.2 基本描述分析
5.2.1 计算基本描述统计量
5.2.2 绘制散点图
5.3 变量分布的探索
5.4 两分类变量相关性的研究
5.4.1 两分类变量相关性的图形分析
5.4.2 两分类变量相关性的数值分析
5.5 两总体的均值比较
5.5.1 两总体均值比较的图形分析
5.5.2 独立样本的均值检验
5.5.3 配对样本的均值检验
5.6 变量重要性的分析
5.6.1 变量重要性分析的一般方法
5.6.2 变量重要性分析的应用示例
第6章分类预测：Clementine的决策树
6.1 决策树算法概述
6.1.1 什么是决策树
6.1.2 决策树的几何理解
6.1.3 决策树的核心问题
6.2 Clementine的C5.0算法及应用
6.2.1 信息熵和信息增益
6.2.2 C5.0的决策树生长算法
6.2.3 C5.0的剪枝算法
6.2.4 C5.0的推理规则集
6.2.5 C5.0的基本应用示例
6.2.6 C5.0的损失矩阵和Boosting技术
6.2.7 C5.0的模型评价
6.2.8 C5.0的其他话题：推理规则、交叉验证和未剪枝的决策树
6.3 Clementine的分类回归树及应用
6.3.1 分类回归树的生长过程
6.3.2 分类回归树的剪枝过程
6.3.3 损失矩阵对分类树的影响
6.3.4 分类回归树的基本应用示例
6.3.5 分类回归树的交互建模
6.3.6 分类回归树的模型评价
6.4 Clementine的CHAID算法及应用
6.4.1 CHAID分组变量的预处理和选择策略
6.4.2 Exhaustive CHAID算法
6.4.3 CHAID的剪枝
6.4.4 CHAID的应用示例
6.5 Clementine的QUEST算法及应用
6.5.1 QUEST算法确定最佳分组变量和分割点的方法
6.5.2 QUEST算法的应用示例
6.6 决策树算法评估的图形比较
6.6.1 不同模型的误差对比
6.6.2 不同模型收益的对比
第7章分类预测：Clementine的人工神经网络
7.1 人工神经网络算法概述
7.1.1 人工神经网络的概念和种类
7.1.2 人工神经网络中的节点和意义
7.1.3 人工神经网络建立的一般步骤
7.2 Clementine的B-P反向传播网络
7.2.1 感知机模型
7.2.2 B-P反向传播网络的特点
7.2.3 B-P反向传播算法
7.2.4 B-P反向传播网络的其他问题
7.3 Clementine的B-P反向传播网络的应用
7.3.1 基本操作说明
7.3.2 计算结果说明
7.3.3 提高模型预测精度
7.4 Clementine的径向基函数网络及应用
7.4.1 径向基函数网络中的隐节点和输出节点
7.4.2 径向基函数网络的学习过程
7.4.3 径向基函数网络的应用示例
第8章分类预测：Clementine的统计方法
8.1 Clementine的Logistic回归分析及应用
8.1.1 二项Logistic回归方程
8.1.2 二项Logistic回归方程系数的含义
8.1.3 二项Logistic回归方程的检验
8.1.4 二项Logistic回归分析的应用示例
8.1.5 多项Logistic回归分析的应用示例
8.2 Clementine的判别分析及应用
8.2.1 距离判别法
8.2.2 Fisher判别法
8.2.3 贝叶斯判别法
8.2.4 判别分析的应用示例
第9章探索内部结构：Clementine的关联分析
9.1 简单关联规则及其有效性
9.1.1 简单关联规则的基本概念
9.1.2 简单关联规则的有效性和实用性
9.2 Clementine的Apriori算法及应用
9.2.1 产生频繁项集
9.2.2 依据频繁项集产生简单关联规则
9.2.3 Apriori算法的应用示例
9.3 Clementine的GRI算法及应用
9.3.1 GRI算法基本思路
9.3.2 GRI算法的具体策略
9.3.3 GRI算法的应用示例
9.4 Clementine的序列关联及应用
9.4.1 序列关联中的基本概念
9.4.2 Sequence算法
9.4.3 序列关联的时间约束
9.4.4 序列关联分析的应用示例
第10章探索内部结构：Clementine的聚类分析
10.1 聚类分析的一般问题
10.1.1 聚类分析的提出
10.1.2 聚类分析的算法
10.2 Clementine的K-Means聚类及应用
10.2.1 K-Means对“亲疏程度”的测度
10.2.2 K-Means聚类过程
10.2.3 K-Means聚类的应用示例
10.3 Clementine的两步聚类及应用
10.3.1 两步聚类对“亲疏程度”的测度
10.3.2 两步聚类过程
10.3.3 聚类数目的确定
10.3.4 两步聚类的应用示例
10.4 Clementine的Kohonen网络聚类及应用
10.4.1 Kohonen网络的聚类机理
10.4.2 Kohonen网络的聚类过程
10.4.3 Kohonen网络聚类的示例
10.5 基于聚类分析的离群点探索及应用
10.5.1 多维空间基于聚类的诊断方法
10.5.2 多维空间基于聚类的诊断方法应用示例
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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这本《SPSS Modeler 数据挖掘方法及应用（第2版）》就像一位经验丰富的数据挖掘导师，指引我走出迷茫。作为一名刚刚接触数据挖掘领域的初学者，我常常感到无从下手，面对海量的数据和众多的算法，常常不知如何是好。这本书的出现，恰恰解决了我的困境。它不仅详细介绍了SPSS Modeler软件的操作方法，更重要的是，它系统地梳理了数据挖掘的整个流程，从数据准备到模型构建，再到结果解读，每一个环节都讲解得清晰明了，并且提供了大量的实践指导。我特别欣赏书中对各种挖掘算法的分类和比较，这有助于我理解不同算法的适用场景和优缺点。我计划将这本书作为我的学习圣经，一步一个脚印地跟随书中的内容进行实践，逐步提升我的数据挖掘技能，并希望最终能够独立完成复杂的数据挖掘项目。

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作为一名对数据挖掘充满好奇的业余爱好者，我一直渴望找到一本既能讲解理论又能指导实践的书籍。这本《SPSS Modeler 数据挖掘方法及应用（第2版）》正是我的理想选择。它不仅深入浅出地讲解了各种数据挖掘算法的原理，更重要的是，它提供了SPSS Modeler软件的详细操作步骤和丰富的实践案例。我特别喜欢书中对数据可视化部分的讲解，这有助于我更好地理解数据和模型结果。我计划将这本书作为我的数据挖掘启蒙读物，通过反复阅读和实践，逐步掌握SPSS Modeler这一强大的工具，并开始探索数据背后的更多可能性。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据科学充满热情的研究爱好者，一直在寻找能够帮助我系统学习数据挖掘技术的书籍。在浏览了多家书店和在线平台后，这本《SPSS Modeler 数据挖掘方法及应用（第2版）》以其专业的视角和丰富的案例脱颖而出。虽然我之前对SPSS Modeler了解不多，但这本书的讲解方式非常友好，从最基础的概念入手，逐步深入到各种复杂的算法和应用。我特别喜欢书中对不同算法背后原理的解释，这让我不仅仅是会操作，更能理解为什么这样操作，以及在不同场景下应该选择哪种算法。书中包含的实践案例也非常贴近实际，涵盖了金融、零售、医疗等多个领域，让我能够从中获得广泛的启发。我计划将这本书作为我数据挖掘学习的入门和进阶指南，通过反复研读和实践，逐步掌握SPSS Modeler这一强大的工具，并将其应用于我感兴趣的各种数据分析项目中，探索数据的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

我对金融风控领域的数据分析有浓厚的兴趣，而SPSS Modeler在这一领域有着广泛的应用。当我看到这本《SPSS Modeler 数据挖掘方法及应用（第2版）》时，我便毫不犹豫地选择了它。书中的案例分析，特别是关于信用风险评估、欺诈检测等方面的内容，让我受益匪浅。它不仅详细介绍了如何使用SPSS Modeler构建相关的预测模型，还深入探讨了模型的解释性和可部署性，这些对于金融行业的实际应用至关重要。我非常期待能够通过这本书，掌握SPSS Modeler在金融风控领域的实战技巧，从而为我未来的职业发展奠定坚实的基础。我相信，通过这本书的学习，我能够更好地理解和应用数据挖掘技术，为金融行业的安全稳定贡献力量。

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作为一名市场研究人员，我每天都需要处理大量的客户数据，并从中挖掘有价值的信息，以制定更有效的营销策略。过去，我主要依赖Excel等工具进行简单的数据分析，但随着数据量的增长和分析需求的复杂化，我越来越感到力不从心。通过同事的推荐，我了解到这本《SPSS Modeler 数据挖掘方法及应用（第2版）》，在阅读了部分章节后，我立刻被其深度和广度所折服。书中对于不同挖掘模型在市场分析中的应用场景，如客户细分、流失预测、推荐系统等，都有非常详尽的阐述和SPSS Modeler的操作指导。我尤其欣赏其对模型评估指标的讲解，这对于判断模型的有效性和实用性至关重要。我非常期待能够将书中的技术应用到我的实际工作中，比如通过客户行为数据构建精准的客户画像，或者预测客户的购买意愿，从而实现更具针对性的个性化营销。这本书无疑为我打开了一扇新的大门，让我看到了利用数据挖掘技术提升营销效果的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

这本书为我打开了通往数据挖掘世界的大门。作为一名对数据充满兴趣的普通读者，我对数据挖掘一直充满了好奇，但缺乏系统性的学习途径。这本《SPSS Modeler 数据挖掘方法及应用（第2版）》以其通俗易懂的语言和丰富的实践案例，让我能够轻松入门。我喜欢书中对各个数据挖掘流程的细致讲解，让我能够清晰地了解数据挖掘的每一个步骤。我计划将这本书作为我数据挖掘学习的起点，通过不断地实践和探索，逐步深入了解数据挖掘的奥秘，并将其应用于我生活和工作中的各种场景。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在企业从事数据分析工作的从业者，一直希望能够提升自己在SPSS Modeler上的应用水平。这本《SPSS Modeler 数据挖掘方法及应用（第2版）》恰好满足了我的需求。书中对SPSS Modeler的各项功能进行了详尽的介绍，并且结合了丰富的实际应用案例，让我能够将理论知识与实际工作紧密结合。我特别喜欢书中关于模型优化的部分，这对于提高模型性能和业务价值至关重要。我计划将这本书作为我日常工作中的参考手册，不断学习和实践书中的方法，以期在工作中能够更有效地运用SPSS Modeler解决实际问题，为企业创造更大的价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对我来说简直是雪中送炭。我是一名高校统计学专业的学生，在学习过程中接触了很多理论知识，但如何在实际操作中运用这些理论，尤其是在SPSS Modeler这样的专业软件上，一直是个难题。而这本《SPSS Modeler 数据挖掘方法及应用（第2版）》，正好为我提供了一个系统学习的平台。书中从最基础的数据导入、清理，到各种经典的挖掘算法，如决策树、聚类、关联规则等的原理剖析和SPSS Modeler操作流程，都讲解得细致入微。更令我惊喜的是，它还涉及了一些更高级的主题，比如文本挖掘和时间序列分析，这些都是我在课堂上接触较少但实际工作中非常需要的内容。我喜欢它循序渐进的讲解方式，每一章节都像是一个小小的里程碑，让我能够逐步掌握SPSS Modeler的功能，并最终融会贯通。我计划在接下来的学习中，将这本书作为我的核心参考资料，配合SPSS Modeler软件进行大量的实践操作，相信一定能大大提升我的数据挖掘能力，为我将来的职业发展打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《SPSS Modeler 数据挖掘方法及应用（第2版）》，我简直是迫不及待地翻开了它。作为一名在数据分析领域摸爬滚打了几年的从业者，深知理论与实践结合的重要性。尤其是在如今大数据时代，数据挖掘已经不再是遥不可及的神秘技术，而是实实在在能够驱动业务增长的关键手段。SPSS Modeler作为一款业界主流的数据挖掘工具，其功能之强大、易用性之高，早已在圈内享有盛誉。而这本书，正好填补了我一直以来在SPSS Modeler实操应用方面的知识空白。从目录上看，涵盖了从基础概念到高级应用的方方面面，无论是新手入门还是有一定基础的读者，都能从中找到自己需要的内容。我特别关注了其中关于数据预处理、特征工程以及不同挖掘算法的详细讲解，这些都是项目落地过程中至关重要的一环。书中大量的案例分析和步骤演示，让枯燥的理论变得生动形象，我甚至已经开始跃跃欲试，准备将书中的方法应用到我目前正在处理的实际项目中，相信一定能带来不少启发和提升。

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我是一名经验丰富的数据科学家，但随着SPSS Modeler的不断更新和新算法的涌现，我仍然需要不断学习和掌握新的知识。这本《SPSS Modeler 数据挖掘方法及应用（第2版）》正好提供了一个系统回顾和学习新内容的绝佳机会。书中对SPSS Modeler最新版本的特性以及一些前沿的数据挖掘技术进行了深入的探讨。我特别欣赏书中对模型部署和性能监控的讲解，这些是实际应用中不可或缺的环节。我计划将这本书作为我知识更新的重要参考，不断提升自己在SPSS Modeler领域的专业能力，并将其应用于更复杂的项目。

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