消息首页搜索举报

基于SPSS Mo 薛薇中国人民大学出版社 9787300200699

9787300200699

33.7 九品

库存2件

北京海淀

认证卖家担保交易快速发货售后保障

作者薛薇　编著

出版社中国人民大学出版社

ISBN9787300200699

装帧平装

开本16开

上书时间2019-09-09

问津书店

五年老店

已实名已认证进店收藏店铺

在售商品暂无
平均发货时间 25小时
好评率暂无

最新上架

合唱与指挥 9787307137929 全国艺术职业教育系列教材(高职卷) ¥52.00

古代汉语（第二版）（上册） 9787307123588 普通高等院校汉语言 ¥54.16

（特价书）航空与航天摄影技术 9787307066137 高等学校摄影测量与遥感系列 ¥20.08

（特价书）电路分析基础 9787307074606 电子信息工程系列教材 ¥16.48

悲歌三湘(湖南五次会战)/经典战史回眸抗战系列书黄勇//余吉武汉大学 9787307082083 ¥44.56

数字摄影测量学（第二版） 9787307096745 高等学校测绘工程专业核心课程规划教材 ¥53.20

（特价书）新理念英语口译教程 9787307073128 英语专业教材系列 ¥19.72

（特价书）新概念钢琴教程（下册） 9787307096714 ¥20.80

实用汉英电视新闻翻译 9787307070103 新思维翻译丛书 ¥44.56

商品详情

品相描述：九品

商品描述: 二手旧书，无盘，无习题，有笔记，7成左右新基本信息书名:基于SPSS Modeler的数据挖掘(第二版)(统计数据分析与应用丛书)作者:薛薇　编著出版社：中国人民大学出版社ISBN：9787300200699出版日期：2014-10-01码洋：49.00元字数：页码：版次：装帧：平装开本：16开编辑推荐暂无相关内容内容提要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。
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
　1.3　Modeler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
　5.4　RFM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
　7.2　Modeler的C5.0算法及应用
　7.3　Modeler的分类回归树及应用
　7.4　Modeler的CHAID算法及应用
　7.5　Modeler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
　8.2　Modeler的B-P反向传播网络
　8.3　Modeler的B-P反向传播网络的应用
　8.4　Modeler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
　10.3　TAN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
　11.2　Modeler的K-Means聚类及应用
　11.3　Modeler的两步聚类及应用
　11.4　Modeler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
　12.2　Modeler的Apriori算法及应用
　12.3　Modeler的序列关联及应用
参考文献
作者介绍薛薇，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、和官方分析、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。文摘暂无相关内容序言暂无相关内容