具体描述
《SPSS统计分析基础、应用与实践》：采用SPSS最新版17．0为对象，同时兼顾其他版本
讲解言简意赅、深入浅出、层次清晰，用通俗的语言解释复杂的统计学知识和SPSS操作，非常适合非专业人士的使用与学习
实例丰富、突出应用。在讲解每种统计方法的使用时。都配有相关的实例，以帮助读者快速掌握软件的操作，以解决实际问题
软件输出结果的详细解读，使读者能更清晰地了解这些结果报告的含义，有利于对结果的分析
数据文件整理功能的详细分析，帮您起到事半功倍的效果
《SPSS统计分析基础、应用与实践》主要内容：
SPSS基础
SPSS统计分析前数据文件的整理
描述性统计分析
均值比较过程
方差分析
非参数检验
相关分析
回归分析
多元统计分析
在经济管理中的应用实例
《大数据时代的数据挖掘与建模实战》 本书简介 在信息爆炸的今天，数据已成为驱动决策、引领创新的核心资产。《大数据时代的数据挖掘与建模实战》旨在为广大数据分析师、研究人员、技术爱好者及相关专业学生提供一本既具理论深度又强调实战操作的权威指南。本书不侧重于传统统计软件的特定操作界面，而是聚焦于利用前沿的编程语言和生态系统，如Python及其强大的科学计算库（如Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch），来应对复杂、海量、多源异构的大数据挑战。 本书的编写理念是“理论指导实践，实践反哺理论”，确保读者不仅能够掌握如何应用数据挖掘算法，更能理解其背后的数学原理和适用场景，从而在实际工作中做出更科学、更有效的决策。 --- 第一部分：大数据生态与数据预处理的艺术（约400字） 本部分将读者带入现代数据科学的宏大图景中，介绍大数据的基础架构和处理范式。我们不再局限于传统数据集的规整性，而是深入探讨如何处理TB乃至PB级别的数据流。 核心内容包括： 1. 大数据技术栈概览： 详细解析Hadoop、Spark等分布式计算框架的演进及其在数据采集、存储、处理中的角色。重点讲解Spark RDD、DataFrame/Dataset的内存计算模型，及其相较于传统批处理的性能优势。 2. 非结构化数据与流数据处理： 介绍如何利用Kafka、Flink等工具处理实时业务流数据，并探讨针对文本、图像、日志等非结构化数据的初步清洗和特征化方法。 3. 数据清洗与转换的精细化操作： 强调“垃圾进，垃圾出”的原则。内容涵盖缺失值的高级插补技术（如基于模型预测的插补MICE）、异常值检测的鲁棒方法（如孤立森林Isolation Forest），以及复杂数据类型的特征工程（如时间序列的季节性分解、文本数据的词嵌入Word Embedding的初步介绍）。特别关注如何在大数据背景下实现高效的数据管道（Data Pipeline）构建与维护。 --- 第二部分：经典与前沿数据挖掘算法的深入解析（约550字） 本部分是全书的核心，侧重于数据挖掘和机器学习算法的原理、实现和性能优化，强调算法的内在逻辑而非软件菜单操作。 机器学习基础理论与监督学习： 回归模型的高级应用： 讲解线性回归的正则化技术（Lasso, Ridge, Elastic Net）在处理高维稀疏数据时的优势，以及如何评估模型的过拟合与欠拟合风险。 分类算法的比较与选择： 深入剖析逻辑回归、支持向量机（SVM）在高维特征空间中的优化问题。重点介绍集成学习（Ensemble Methods）的威力，包括Bagging（如随机森林Random Forest）和Boosting（如AdaBoost, XGBoost, LightGBM）的迭代机制和性能差异。对于实际业务场景，我们将提供详尽的算法选择决策树。 模型评估与选择的科学性： 区别于单一的准确率指标，本书将全面介绍混淆矩阵、精确率-召回率曲线（Precision-Recall Curve）、ROC曲线、F1分数、AUC等，并探讨在类别不平衡问题中如何进行恰当的评估指标选择。 无监督学习与深度学习的桥梁： 聚类分析的多种视角： 比较K-Means、DBSCAN（基于密度的聚类）和层次聚类（Hierarchical Clustering）的适用场景。重点探讨如何确定最优聚类数$K$的内在方法（如肘部法则、轮廓系数Silhouette Score的深入解读）。 降维技术与可解释性： 详细阐述主成分分析（PCA）的几何意义及其在去除共线性中的作用。同时介绍非线性降维技术，如t-SNE和UMAP，用于高维数据的可视化与探索性分析。 深度学习的初步探索： 本章将介绍神经网络的基本结构（感知机、多层感知机MLP），激活函数的选择，以及反向传播算法的数学基础，为后续处理序列数据或图像数据打下坚实基础。 --- 第三部分：模型构建、验证与业务落地（约550字） 本部分关注数据科学项目的全生命周期管理，确保模型不仅在测试集上表现优异，还能在真实业务环境中稳定、高效地运行并产生商业价值。 模型验证与调优的严谨性： 交叉验证策略的精选： 介绍K折交叉验证、留一法（LOOCV）以及时间序列数据的滚动预测交叉验证（Rolling Cross-Validation）的实施细节，避免数据泄露（Data Leakage）。 超参数优化（Hyperparameter Tuning）： 系统讲解网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）的局限性，并着重介绍更高效的贝叶斯优化（Bayesian Optimization）方法，以最小的计算成本找到最优模型配置。 模型可解释性与因果推断： 在许多行业（如金融、医疗），模型的“黑箱”性质是推广的最大障碍。本章致力于提升模型透明度： 本地解释方法（Local Explanations）： 深入讲解SHAP值（SHapley Additive exPlanations）和LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）的工作原理，使我们能够解释单个预测是如何产生的。 全局可解释性： 利用特征重要性排序（Feature Importance）和偏依赖图（Partial Dependence Plots, PDPs）来理解模型对输入变量的整体依赖关系。 因果推断的初步引入： 介绍如何从相关性中跳脱出来，通过倾向得分匹配（Propensity Score Matching）等方法，尝试建立初步的因果关系模型，为A/B测试设计提供理论支撑。 模型部署与性能监控： 生产化流程（MLOps简介）： 概述如何将训练好的模型封装成API服务（如使用Flask/Django），并探讨容器化技术（Docker）在模型部署中的作用。 模型漂移（Model Drift）的监测： 讲解如何建立持续监控机制，实时监测输入数据分布的变化（数据漂移）和模型预测性能的下降（概念漂移），并制定模型再训练的触发机制，确保模型的长期有效性。 总结： 《大数据时代的数据挖掘与建模实战》通过紧密结合Python生态，为读者构建了一个从原始数据到高价值商业洞察的完整知识体系。本书侧重于培养读者解决实际问题的能力和批判性思维，是迈向高级数据科学家职位的必备参考书。
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