IBM SPSS Modeler數據與文本挖掘實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026
出版者:清華大學齣版社
作者:王國平，郭偉宸，汪若君
出品人:
頁數:308
译者:
出版時間:2014-11-1
價格:55.00元
裝幀:平裝
isbn號碼:9787302372127
叢書系列:
圖書標籤:
- 數據挖掘
- SPSS
- 數據分析
- 求資源文件
- 傳播學
- Amazon
- 5
- SPSS Modeler
- 數據挖掘
- 文本挖掘
- 機器學習
- 數據分析
- 實戰
- IBM
- 商業智能
- 預測分析
- 數據科學
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具體描述
本書主要包括兩部分內容：在數據挖掘部分，重點介紹瞭各種數據挖掘方法的基本原理及應用，包括迴歸分析、時間序列分析、因子分析、決策樹分析、判彆分析、聚類分析、人工神經網絡、貝葉斯網絡以及社交網絡分析等；在文本挖掘部分，重點介紹瞭文本挖掘的節點，以及具體的實現過程。每一章都詳細介紹瞭數據和文本挖掘的基本原理和分析過程，同時在實例中也介紹瞭SPSS Modeler中大部分節點的使用方法及應用步驟。
本書與同類書籍相比，安排瞭較多的實例，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，方便讀者熟悉SPSS Modeler的基本操作，並通過係統的案例使讀者掌握應用技巧。
本書對於高校理工學科、經濟金融學科及數量分析方麵的學生，以及數據挖掘和分析方麵的研究人員和從業人員等，具有很強的可讀性、可操作性與可使用性，尤其適閤商業銷售、經濟管理、社會研究和人文教育等行業的相關人員閱讀。
預測建模的藝術與科學：深度解析現代數據挖掘與商業智能 本書聚焦於數據驅動決策的理論基石、先進的挖掘技術及其在復雜商業環境中的實際應用。 它並非一本軟件操作手冊，而是緻力於為數據分析師、數據科學傢以及決策製定者提供一套係統化、深入且富有洞察力的知識框架，用以駕馭海量異構數據，轉化為可執行的商業價值。 本書的結構設計旨在引導讀者從數據理解的底層邏輯齣發，逐步攀升至復雜的預測模型構建與評估，最終實現模型在真實業務流程中的集成與優化。我們將深入探討數據挖掘領域的最新進展，著重於模型的可解釋性、魯棒性以及倫理考量，這些是當今數據科學實踐中至關重要的維度。 第一部分：數據生態與基礎理論的重構 本篇是理解現代數據分析的基石。我們不再停留於傳統統計學的錶麵，而是深入剖析現代數據生態係統的復雜性，包括大數據架構（如Hadoop與Spark生態中的數據流處理）對數據挖掘流程的重塑。 1. 數據的本質與質量重塑： 探討數據治理（Data Governance）框架如何影響模型輸入。重點分析高維數據（High-Dimensional Data）中的特徵冗餘與信息熵，並引入先進的特徵工程技術，例如基於領域知識的特徵創造、嵌入學習（Embedding）的初步概念，而非簡單的數據清洗步驟。 2. 概率論與統計推斷的現代視角： 重新審視貝葉斯方法在不確定性量化中的核心地位，尤其是在小樣本或數據稀疏場景下的應用。深入探討非參數統計方法（如核密度估計、隨機化檢驗）在模型假設檢驗中的優勢，以應對真實世界數據分布的復雜性。 3. 機器學習範式的轉變： 闡述從經典迴歸分析到現代機器學習範式的關鍵哲學差異——側重於預測精度而非參數解釋性的轉變，以及由此帶來的偏差-方差權衡（Bias-Variance Trade-off）在復雜模型中的新解讀。 第二部分：先進預測模型的核心機製與優化 本部分是全書的技術核心，詳細拆解當前主流預測模型背後的數學原理、實現細節及其在不同數據類型上的適用性。 1. 深度學習架構的洞察： 本章摒棄對特定深度學習框架（如TensorFlow或PyTorch）的依賴，轉而聚焦於多層感知機（MLP）的理論極限、捲積神經網絡（CNN）的空間特徵提取機製，以及循環神經網絡（RNN）處理序列依賴的內在挑戰。重點討論激活函數選擇對梯度流的影響，以及正則化策略（如Dropout、批量歸一化）背後的優化目標。 2. 集成學習的藝術： 深度剖析提升（Boosting）算法（如AdaBoost、Gradient Boosting Machines）如何通過迭代優化損失函數來降低殘差。詳細比較隨機森林與梯度提升在處理噪聲數據時的性能差異。更重要的是，介紹諸如XGBoost、LightGBM等高度優化的實現背後的並行化策略和分裂查找優化。 3. 支撐嚮量機（SVM）的幾何解釋： 從高維空間中的最大間隔分類器（Maximum Margin Classifier）角度，深入理解核函數（Kernel Trick）如何映射數據，以及軟間隔（Soft Margin）在處理非綫性可分問題時的平衡藝術。 4. 降維技術的高級應用： 考察主成分分析（PCA）的局限性，並引入流形學習（Manifold Learning）方法，如t-SNE和UMAP，它們如何揭示數據內在的低維結構，這對於後續的聚類和可視化至關重要。 第三部分：模型評估、可解釋性與魯棒性 一個預測模型隻有經過嚴格的評估和充分的理解，纔能在商業中落地。本部分關注“如何信任你的模型”。 1. 性能度量的精細化： 超越準確率（Accuracy），深入探討在類彆不平衡場景下，精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、ROC麯綫下麵積（AUC）以及PR麯綫的實際業務意義。引入校準（Calibration）的概念，以確保模型輸齣的概率值是真實可信的。 2. 模型可解釋性（XAI）的框架： 這是本書區彆於多數教材的關鍵點。我們係統介紹後驗解釋方法，如局部可解釋性模型無關解釋（LIME）和閤作博弈論驅動的Shapley Additive Explanations (SHAP)，探討它們如何量化單個特徵對特定預測的貢獻，從而滿足監管和業務透明度的需求。 3. 模型的魯棒性與對抗性攻擊： 探討模型在麵對數據漂移（Concept Drift）和對抗性樣本（Adversarial Examples）時的脆弱性。介紹如何通過數據增強、模型驗證集監控等策略提高模型的長期穩定性。 第四部分：從預測到決策：商業智能的整閤 本部分關注如何將高性能的預測模型轉化為可量化的業務流程改進。 1. 聚類分析的戰略價值： 考察K-Means、DBSCAN等算法在市場細分、異常檢測中的應用。重點討論如何根據業務目標而非純粹的數學指標來選擇最優的簇數（如輪廓係數分析）。 2. 關聯規則與序列模式挖掘的深度應用： 探討Apriori算法的局限性，並引入高效的序列模式挖掘算法，用於分析用戶行為路徑和時間序列數據中的依賴關係，這對於推薦係統和流程優化至關重要。 3. 實驗設計與因果推斷的橋梁： 解釋A/B測試的統計學原理，以及如何在缺乏完美隨機化實驗條件時，運用傾嚮性得分匹配（Propensity Score Matching）等方法，初步估計乾預措施（如新的營銷策略）的因果效應，彌閤預測與決策之間的鴻溝。 4. 風險模型構建與監管閤規： 針對金融、保險等強監管行業，探討信用評分模型中變量篩選、負麵選擇（Adverse Selection）的處理，以及如何確保模型流程符閤如Basel協議或特定國傢數據保護法規的要求。 本書的最終目標是培養讀者一種批判性的分析思維，使其能夠根據具體問題場景，選擇最恰當的模型、最閤理的評估指標，並能以清晰、可信的方式嚮業務方傳達模型的價值和局限性。 它要求讀者具備紮實的數學基礎，但更強調將這些工具集應用於解決現實世界中那些尚未被清晰定義的問題。
作者簡介
目錄資訊
第1部分 數據挖掘篇
第1章 數據挖掘概述
1.1 什麼是數據挖掘
1.1.1 數據挖掘的定義
1.1.2 數據挖掘的發展階段
1.1.3 數據挖掘的技術特徵
1.2 與傳統技術的比較
1.2.1 數據挖掘和統計分析
1.2.2 數據挖掘和數據倉庫
1.2.3 數據挖掘和OLAP
1.2.4 數據挖掘和Web挖掘
1.3 常用的數據挖掘軟件
1.3.1 SAS EM
1.3.2 SPSS Modeler
1.3.3 Intelligent Miner
1.4 應用實例：目標客戶分析
1.4.1 研究方法
1.4.2 數據分析
1.4.3 研究結論
第2章 SPSS Modeler軟件概述
2.1 軟件簡介
2.1.1 軟件發展
2.1.2 軟件界麵
2.1.3 軟件特點
2.1.4 軟件功能
2.1.5 軟件算法
2.1.6 高級功能
2.1.7 軟件安裝
2.2 行業應用
2.2.1 通信行業
2.2.2 政府行業
2.2.3 金融行業
2.2.4 製造行業
2.2.5 醫藥行業
2.2.6 教育科研
2.2.7 市場調研
2.2.8 連鎖零售
2.3 數據挖掘流程
2.3.1 業務理解
2.3.2 數據理解
2.3.3 數據準備
2.3.4 建立模型
2.3.5 評估模型
2.3.6 應用模型
2.4 應用實例：藥物效果研究
2.4.1 研究方法
2.4.2 數據分析
2.4.3 研究結論
第3章 SPSS Modeler基礎操作
3.1 數據輸入
3.1.1 數據庫
3.1.2 可變文件
3.1.3 固定文件
3.1.4 SAS文件
3.1.5 Statistics文件
3.1.6 Excel文件
3.2 數據流操作
3.2.1 生成數據流
3.2.2 添加和刪除節點
3.2.3 連接數據流
3.2.4 修改連接節點
3.2.5 執行數據流
3.3 圖形製作
3.3.1 散點圖
3.3.2 直方圖
3.3.3 網絡圖
3.3.4 評估圖
3.4 應用實例：産品銷售預測
3.4.1 研究方法
3.4.2 數據分析
3.4.3 研究結論
第4章 迴歸分析
4.1 迴歸分析模型概述
4.1.1 模型定義
4.1.2 模型應用
4.1.3 建模步驟
4.1.4 注意事項
4.2 應用實例：客戶流失因素分析
4.2.1 研究方法
4.2.2 數據分析
4.2.3 研究結論
第5章 時間序列
5.1 時間序列模型概述
5.1.1 模型定義
5.1.2 模型應用
5.1.3 建模步驟
5.2 應用實例：帶寬利用率預測
5.2.1 研究方法
5.2.2 數據分析
5.2.3 研究結論
第6章 因子分析
6.1 因子分析模型概述
6.1.1 模型定義
6.1.2 模型應用
6.1.3 建模步驟
6.1.4 注意事項
6.2 應用實例：兒童玩具影響因子分析
6.2.1 研究方法
6.2.2 數據分析
6.2.3 研究結論
第7章 決策樹
7.1 決策樹模型概述
7.1.1 模型定義
7.1.2 模型應用
7.1.3 建模步驟
7.1.4 注意事項
7.2 應用實例：電信客戶流失分析
7.2.1 研究方法
7.2.2 數據分析
7.2.3 研究結論
第8章 判彆分析
8.1 判彆分析模型概述
8.1.1 模型定義
8.1.2 模型應用
8.1.3 建模步驟
8.1.4 注意事項
8.2 應用實例：電信客戶群判彆分析
8.2.1 研究方法
8.2.2 數據分析
8.2.3 研究結論
第9章 聚類分析
9.1 聚類分析模型概述
9.1.1 模型定義
9.1.2 模型應用
9.1.3 建模步驟
9.1.4 注意事項
9.2 應用實例：藥物效果聚類分析
9.2.1 研究方法
9.2.2 數據分析
9.2.3 研究結論
第10章 關聯分析
10.1 關聯分析模型概述
10.1.1 模型定義
10.1.2 模型應用
10.1.3 建模步驟
10.1.4 注意事項
10.2 應用實例：商品關聯性分析
10.2.1 研究方法
10.2.2 數據分析
10.2.3 研究結論
第11章 人工神經網絡
11.1 人工神經網絡模型概述
11.1.1 模型定義
11.1.2 模型應用
11.1.3 建模步驟
11.1.4 注意事項
11.2 應用實例：客戶流失預測分析
11.2.1 研究方法
11.2.2 數據分析
11.2.3 研究結論
第12章 貝葉斯網絡
12.1 貝葉斯網絡模型概述
12.1.1 模型定義
12.1.2 模型應用
12.1.3 建模步驟
12.1.4 注意事項
12.2 應用實例：貸款風險預測
12.2.1 研究方法
12.2.2 數據分析
12.2.3 研究結論
第13章 社交網絡分析
13.1 社交網絡分析模型概述
13.1.1 模型定義
13.1.2 模型應用
13.1.3 建模步驟
13.1.4 注意事項
13.2 應用實例：客戶流失預警分析
13.2.1 研究方法
13.2.2 數據分析
13.2.3 研究結論
第2部分 文本挖掘篇
第14章 文本挖掘概述
14.1 什麼是文本挖掘
14.2 文本挖掘的研究現狀
14.3 文本挖掘軟件簡介
14.3.1 Intelligent Miner
14.3.2 北大方正智思
第15章 文本挖掘算法
15.1 特徵選擇文本分類算法
15.1.1 文本特徵錶示
15.1.2 文檔預處理
15.1.3 文檔特徵選擇
15.2 支持嚮量機文本分類算法
15.2.1 文檔特徵的錶示
15.2.2 文本特徵的提取
15.2.3 文檔的相似度
15.2.4 支持嚮量機算法
15.3 樸素貝葉斯文本分類算法
15.3.1 貝葉斯公式
15.3.2 貝葉斯定理的應用
15.3.3 樸素貝葉斯分類器
15.3.4 樸素貝葉斯文本分類算法
15.4 KNN文本分類算法
15.4.1 KNN文本分類算法概述
15.4.2 基於統計的KNN文本分類算法
15.4.3 基於LSA降維的KNN文本分類算法
第16章 SPSS Modeler文本挖掘概述
16.1 Modeler軟件中的文本挖掘理論
16.1.1 功能簡介
16.1.2 文本挖掘節點
16.2 Modeler軟件中的文本挖掘安裝
第17章 SPSS Modeler文本挖掘節點
17.1 File List節點
17.1.1 節點簡介
17.1.2 節點實例
17.2 Web Feed節點
17.2.1 節點簡介
17.2.2 節點實例
17.3 Text Mining節點
17.3.1 節點簡介
17.3.2 節點實例
17.4 Text Link Analysis節點
17.4.1 節點簡介
17.4.2 節點實例
17.5 Translate節點
17.5.1 節點簡介
17.5.2 節點實例
17.6 File Viewer節點
17.6.1 節點簡介
17.6.2 節點實例
第18章 SPSS Modeler文本挖掘實例
18.1 實例：音樂調查數據的概念模型分析
18.2 實例：音樂調查數據的文本類彆分析
附錄A 配置SQL Server ODBC數據源
參考文獻
· · · · · · (收起)
第1章 數據挖掘概述
1.1 什麼是數據挖掘
1.1.1 數據挖掘的定義
1.1.2 數據挖掘的發展階段
1.1.3 數據挖掘的技術特徵
1.2 與傳統技術的比較
1.2.1 數據挖掘和統計分析
1.2.2 數據挖掘和數據倉庫
1.2.3 數據挖掘和OLAP
1.2.4 數據挖掘和Web挖掘
1.3 常用的數據挖掘軟件
1.3.1 SAS EM
1.3.2 SPSS Modeler
1.3.3 Intelligent Miner
1.4 應用實例：目標客戶分析
1.4.1 研究方法
1.4.2 數據分析
1.4.3 研究結論
第2章 SPSS Modeler軟件概述
2.1 軟件簡介
2.1.1 軟件發展
2.1.2 軟件界麵
2.1.3 軟件特點
2.1.4 軟件功能
2.1.5 軟件算法
2.1.6 高級功能
2.1.7 軟件安裝
2.2 行業應用
2.2.1 通信行業
2.2.2 政府行業
2.2.3 金融行業
2.2.4 製造行業
2.2.5 醫藥行業
2.2.6 教育科研
2.2.7 市場調研
2.2.8 連鎖零售
2.3 數據挖掘流程
2.3.1 業務理解
2.3.2 數據理解
2.3.3 數據準備
2.3.4 建立模型
2.3.5 評估模型
2.3.6 應用模型
2.4 應用實例：藥物效果研究
2.4.1 研究方法
2.4.2 數據分析
2.4.3 研究結論
第3章 SPSS Modeler基礎操作
3.1 數據輸入
3.1.1 數據庫
3.1.2 可變文件
3.1.3 固定文件
3.1.4 SAS文件
3.1.5 Statistics文件
3.1.6 Excel文件
3.2 數據流操作
3.2.1 生成數據流
3.2.2 添加和刪除節點
3.2.3 連接數據流
3.2.4 修改連接節點
3.2.5 執行數據流
3.3 圖形製作
3.3.1 散點圖
3.3.2 直方圖
3.3.3 網絡圖
3.3.4 評估圖
3.4 應用實例：産品銷售預測
3.4.1 研究方法
3.4.2 數據分析
3.4.3 研究結論
第4章 迴歸分析
4.1 迴歸分析模型概述
4.1.1 模型定義
4.1.2 模型應用
4.1.3 建模步驟
4.1.4 注意事項
4.2 應用實例：客戶流失因素分析
4.2.1 研究方法
4.2.2 數據分析
4.2.3 研究結論
第5章 時間序列
5.1 時間序列模型概述
5.1.1 模型定義
5.1.2 模型應用
5.1.3 建模步驟
5.2 應用實例：帶寬利用率預測
5.2.1 研究方法
5.2.2 數據分析
5.2.3 研究結論
第6章 因子分析
6.1 因子分析模型概述
6.1.1 模型定義
6.1.2 模型應用
6.1.3 建模步驟
6.1.4 注意事項
6.2 應用實例：兒童玩具影響因子分析
6.2.1 研究方法
6.2.2 數據分析
6.2.3 研究結論
第7章 決策樹
7.1 決策樹模型概述
7.1.1 模型定義
7.1.2 模型應用
7.1.3 建模步驟
7.1.4 注意事項
7.2 應用實例：電信客戶流失分析
7.2.1 研究方法
7.2.2 數據分析
7.2.3 研究結論
第8章 判彆分析
8.1 判彆分析模型概述
8.1.1 模型定義
8.1.2 模型應用
8.1.3 建模步驟
8.1.4 注意事項
8.2 應用實例：電信客戶群判彆分析
8.2.1 研究方法
8.2.2 數據分析
8.2.3 研究結論
第9章 聚類分析
9.1 聚類分析模型概述
9.1.1 模型定義
9.1.2 模型應用
9.1.3 建模步驟
9.1.4 注意事項
9.2 應用實例：藥物效果聚類分析
9.2.1 研究方法
9.2.2 數據分析
9.2.3 研究結論
第10章 關聯分析
10.1 關聯分析模型概述
10.1.1 模型定義
10.1.2 模型應用
10.1.3 建模步驟
10.1.4 注意事項
10.2 應用實例：商品關聯性分析
10.2.1 研究方法
10.2.2 數據分析
10.2.3 研究結論
第11章 人工神經網絡
11.1 人工神經網絡模型概述
11.1.1 模型定義
11.1.2 模型應用
11.1.3 建模步驟
11.1.4 注意事項
11.2 應用實例：客戶流失預測分析
11.2.1 研究方法
11.2.2 數據分析
11.2.3 研究結論
第12章 貝葉斯網絡
12.1 貝葉斯網絡模型概述
12.1.1 模型定義
12.1.2 模型應用
12.1.3 建模步驟
12.1.4 注意事項
12.2 應用實例：貸款風險預測
12.2.1 研究方法
12.2.2 數據分析
12.2.3 研究結論
第13章 社交網絡分析
13.1 社交網絡分析模型概述
13.1.1 模型定義
13.1.2 模型應用
13.1.3 建模步驟
13.1.4 注意事項
13.2 應用實例：客戶流失預警分析
13.2.1 研究方法
13.2.2 數據分析
13.2.3 研究結論
第2部分 文本挖掘篇
第14章 文本挖掘概述
14.1 什麼是文本挖掘
14.2 文本挖掘的研究現狀
14.3 文本挖掘軟件簡介
14.3.1 Intelligent Miner
14.3.2 北大方正智思
第15章 文本挖掘算法
15.1 特徵選擇文本分類算法
15.1.1 文本特徵錶示
15.1.2 文檔預處理
15.1.3 文檔特徵選擇
15.2 支持嚮量機文本分類算法
15.2.1 文檔特徵的錶示
15.2.2 文本特徵的提取
15.2.3 文檔的相似度
15.2.4 支持嚮量機算法
15.3 樸素貝葉斯文本分類算法
15.3.1 貝葉斯公式
15.3.2 貝葉斯定理的應用
15.3.3 樸素貝葉斯分類器
15.3.4 樸素貝葉斯文本分類算法
15.4 KNN文本分類算法
15.4.1 KNN文本分類算法概述
15.4.2 基於統計的KNN文本分類算法
15.4.3 基於LSA降維的KNN文本分類算法
第16章 SPSS Modeler文本挖掘概述
16.1 Modeler軟件中的文本挖掘理論
16.1.1 功能簡介
16.1.2 文本挖掘節點
16.2 Modeler軟件中的文本挖掘安裝
第17章 SPSS Modeler文本挖掘節點
17.1 File List節點
17.1.1 節點簡介
17.1.2 節點實例
17.2 Web Feed節點
17.2.1 節點簡介
17.2.2 節點實例
17.3 Text Mining節點
17.3.1 節點簡介
17.3.2 節點實例
17.4 Text Link Analysis節點
17.4.1 節點簡介
17.4.2 節點實例
17.5 Translate節點
17.5.1 節點簡介
17.5.2 節點實例
17.6 File Viewer節點
17.6.1 節點簡介
17.6.2 節點實例
第18章 SPSS Modeler文本挖掘實例
18.1 實例：音樂調查數據的概念模型分析
18.2 實例：音樂調查數據的文本類彆分析
附錄A 配置SQL Server ODBC數據源
參考文獻
· · · · · · (收起)
讀後感
評分
书中有很多例子，这些例子看来是实际不工作中的总结，有条理，有步骤，非常实用，对我的工作帮助很大。同类的书很少，这本值得一读。特别是理论与实践结合的比较好。不像像某些书，全是帮助文件的翻版。关于文本挖掘部分例子再多些就更好了。
評分书中有很多例子，这些例子看来是实际不工作中的总结，有条理，有步骤，非常实用，对我的工作帮助很大。同类的书很少，这本值得一读。特别是理论与实践结合的比较好。不像像某些书，全是帮助文件的翻版。关于文本挖掘部分例子再多些就更好了。
評分书中有很多例子，这些例子看来是实际不工作中的总结，有条理，有步骤，非常实用，对我的工作帮助很大。同类的书很少，这本值得一读。特别是理论与实践结合的比较好。不像像某些书，全是帮助文件的翻版。关于文本挖掘部分例子再多些就更好了。
評分书中有很多例子，这些例子看来是实际不工作中的总结，有条理，有步骤，非常实用，对我的工作帮助很大。同类的书很少，这本值得一读。特别是理论与实践结合的比较好。不像像某些书，全是帮助文件的翻版。关于文本挖掘部分例子再多些就更好了。
評分书中有很多例子，这些例子看来是实际不工作中的总结，有条理，有步骤，非常实用，对我的工作帮助很大。同类的书很少，这本值得一读。特别是理论与实践结合的比较好。不像像某些书，全是帮助文件的翻版。关于文本挖掘部分例子再多些就更好了。
用戶評價
评分
今天看完瞭。。確實有點像操作手冊，分析的部分太少瞭，語言錶述也不是很到位。
评分modeler的手把手入門教材，涉及到瞭數據挖掘最基本的算法，淺顯易懂
评分modeler的手把手入門教材，涉及到瞭數據挖掘最基本的算法，淺顯易懂
评分今天看完瞭。。確實有點像操作手冊，分析的部分太少瞭，語言錶述也不是很到位。
评分今天看完瞭。。確實有點像操作手冊，分析的部分太少瞭，語言錶述也不是很到位。
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