• IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹张文彤
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IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹张文彤

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作者张文彤

出版社清华大学出版社

ISBN9787302299547

出版时间2013-02

装帧其他

开本16开

定价64元

货号9787302299547

上书时间2024-11-07

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品相描述:八五品
商品描述
导语摘要
业内资深专家十余年实战经验总结,从上千个真实案例中精选出18个案例,帮助读者迅速成长为真正的数据分析与挖掘高手!  初学者的入门向导,进阶者的成才之路,实战专家的案例指南。
   “做中学”是学习统计分析的最优路径,翔实的案例,丰富的细节,助你快速上手数据分析!

作者简介
钟云飞,资深数据分析专家,拥有超过10年的统计分析与数据挖掘在各行业的软件应用及咨询经验,历任SPSS、SAS软件公司首席咨询顾问,目前在国际商业机器(中国)有限公司软件部工作,从事SPSS软件企业应用的推广工作。主要关注统计分析与数据挖掘在银行、电信、政府、保险、零售等行业的应用实践,致力于使用数据分析方法帮助企业和政府组织从数据中获取有价值的信息从而提高管理水平。
新浪微博:@数里寻道张文彤,博士,数据挖掘、市场研究、统计软件教学与应用领域专家,现任全球第八大市场研究集团INTAGE中国公司全国技术总监。曾在复旦大学任教数载,期间协助SPSS在中国建立并完善了其培训体系,是国内知名的SPSS培训师之一。在数据挖掘、市场研究、医药数据分析等领域均经验丰富,曾负责为知名跨国公司完成了中国城市女性市场细分模型、销量预测模型、商圈选址模型等各类项目,并协助完成多项IT、电信、税务、银行等行业的数据挖掘项目。
新浪微博:@文彤老师

目录
第一部分  SPSS数据分析基础
  第1章  数据分析方法论简介
  第2章  数据分析方法体系简介
  第3章  IBM SPSS Statistics操作入门
  第4章  IBM SPSS Statistics操作进阶
  第5章  IBM SPSS Modeler操作入门
第二部分  影响因素发现与数值预测
  第6章  酸奶饮料新产品口味测试
  第7章  偏态分布的激素水平影响因素分析
  第8章  某车企汽车年销量预测案例
  第9章  脑外伤急救后迟发性颅脑损伤影响因素分析案例
  第10章  中国消费者信心指数影响因素分析
第三部分  信息浓缩、分类与感知图呈现
  第11章  探讨消费者购买保健品的动机
  第12章  1988年汉城奥运会男子十项全能成绩分析
  第13章  打败SARS
  第14章  住院费用影响因素挖掘
第四部分  数据挖掘案例精选
  第15章  淘宝大卖家之营销数据分析
  第16章  超市商品购买关联分析
  第17章  电信业客户流失分析
  第18章  信用风险评分方法
  第19章  医疗保险业的欺诈发现
  第20章  电子商务中的数据挖掘应用
附录
  附录A  本书光盘内容介绍
  附录B  SPSS软件的安装与激活
  附录C  书中统计方法、模型与知识点索引
  附录D  IBM SPSS Statistics函数一览表
  附录E  IBM SPSS Modeler节点功能简介
参考文献
后记

内容摘要
 张文彤、钟云飞编著的这本《IBMSPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》以IBMSPSSStatistics20.0和IBMSPSSModeler14.1为工具,提供了医疗、金融、保险、汽车、快速消费品、市场研究、互联网等多个行业的数据分析/挖掘案例,基于实战需求,详细讲解整个案例的完整分析过程,并将模型和软件的介绍融于案例讲解之中,使读者在阅读时能突破方法和工具的局限,真正聚集于对数据分析精髓的领悟。《IBMSPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》所附光盘包括案例数据和分析程序/流文件,读者可完整重现全部的分析内容。
《IBMSPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》适合从初学者到专家各个级别的数据分析人员阅读,尤其适合于以下读者群:需要提升实战能力的数据分析专业人员;在市场营销、金融、财务、人力资源管理中需要应用数据分析的人士;从事咨询、科研等工作的专业人士;同时也适合于各专业的本科和研究生作为学习数据分析应用的参考书。

主编推荐
全书以IBM SPSS Statistics 20.0和IBM SPSS Modeler 14.1为工具,提供了医疗、金融、保险、汽车、快速消费品、市场研究、互联网等多个行业的数据分析/挖掘案例,基于实战需求,详细讲解整个案例的完整分析过程,并将模型和软件的介绍融于案例讲解之中,使读者在阅读时能突破方法和工具的局限,真正聚集于对数据分析精髓的领悟。本书所附光盘包括案例数据和分析程序/流文件,读者可完整重现全部的分析内容。    本书适合从初学者到专家各个级别的数据分析人员阅读,尤其适合于以下读者群:需要提升实战能力的数据分析专业人员;在市场营销、金融、财务、人力资源管理中需要应用数据分析的人士;从事咨询、科研等工作的专业人士;同时也适合于各专业的本科和研究生作为学习数据分析应用的参考书。 

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