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数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典(含光盘1张) PDF下载

编辑推荐

从数据挖掘原理与SPSS Clementine实践,层层深入技术内幕。

  本书点面兼顾,目录分类细致而科学,方便快速查阅。

  配套代码和精美PowerPoint幻灯片课件。

  本书从数据挖掘基础、数据挖掘经典算法、数据挖掘业务建模与模型评价、SPSS Clementine数据挖掘实务这4方面对数据挖掘技术进行了全面介绍。本书既有数据挖掘理论知识、又有SPSS Clementine数据挖掘实战,注重从理论到实践。

  本书可作为高等院校计算机科学与技术专业、软件工程专业或信息类等相关专业的教材,也可作为有关数据挖掘技术方面的培养教材,以及所有拟从事数据挖掘领域研究的学生、学者和工程师的参考用书。 ;

内容简介

本书从数据挖掘基础、数据挖掘经典算法、数据挖掘业务建模与模型评价、SPSS Clementine数据挖掘实务这4方面对数据挖掘技术进行了全面介绍,既包含传统经典的数据挖掘方法,同时也包含了部分数据挖掘的*研究成果;通过学习读者可以对数据挖掘理论有一定的认识,理解数据挖掘经典算法的实现,并且可以掌握数据挖掘建模以及SPSS Clementine数据挖掘实战。

本书共24章,分为4部分。第1部分数据挖掘应用基础,包括第1~5章。通过本部分的学习可以了解掌握数据挖掘的基本概念及数据挖掘应用的基本原理。第2部分数据挖掘经典算法,包括第6~15章,包括回归分析的基本原理以及各种回归分析的方法;贝叶斯网络的基本概念和一些常用的算法;聚类分析的原理和常用的聚类算法;决策树算法的原理和常用算法;关联规则的基本概念、原理以及常用算法;粗糙集基本概念,算法以及在数据挖掘中的应用;基本的神经网络模型的原理和算法;遗传算法的基本构成,算法及其在数据挖掘中的应用;支持向量机的基本原理和实现技术。第3部分数据挖掘建模与模型,包括第16~17章。本部分是数据挖掘建模和模型评价的基础知识。第4部分SPSS Clementine数据挖掘实务,包括第18~24章。本部分包括SPSS Clementine的使用入门和SPSS Clementine数据挖掘项目的实现和具体实施,最后讲解了SPSSClementine的3个典型案例。

本书可作为高等院校计算机科学与技术专业、软件工程专业或信息类等相关专业的教材,也可作为有关数据挖掘方面的培训教材,以及所有拟从事数据挖掘领域工作研究的学生、学者、工程师的参考用书。

作者简介

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目录

第1部分 数据挖掘应用基础
 第1章 数据挖掘概述
 第2章 数据挖掘可挖掘的知识类型
 第3章 数据挖掘的体系结构与模型
 第4章 数据选择
 第5章 数据预处理
第2部分 数据挖掘经典算法
 第6章 回归分析
 第7章 贝叶斯分析
 第8章 聚类分析
 第9章 决策树算法
 第10章 关联规则算法
 第11章 粗糙集理论
 第12章 神经网络

免费在线读

第1部分 数据挖掘应用基础

 第1章 数据挖掘概述

  1.1 数据挖掘的社会需求

随着计算机技术,特别是数据库技术的快速发展和广泛应用,各行各业积累的数据量越来越大。有数据表明,进入20世纪90年代,人类积累的数据量以每月高于15%的速度增加,如果不借助强有力的挖掘工具,仅依靠人的能力来理解这些数据是不可能的。人们已经评估出世界上信息的数量每20个月翻一番,并且数据库的数量与大小正在以更快的速度增长。

另一方面,激增的数据背后隐藏着许多重要的信息,人们希望能够对其进行更高层次的分析,以便更好地利用这些数据。目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能,但无法发现数据中存在的关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。

缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段,必将导致“数据爆炸但知识贫乏”的现象如例如,股票经纪人如何从日积月累的大量股票行情变化的历史记录中发现其变化规律,预测未来趋势,从而决定未来投资方向;大型卖场的决策人员怎样才能根据过去几年的销售记录来判断分析顾客的消费习惯和行为,及时变换营销策略?金融领域的经理人需要从顾客的消费习惯中判断正常消费,减少金融诈骗的发生,等等。

数据挖掘应用领域不乏成功案例,其中就有著名的“啤酒尿布”案例:美国加州某个超级卖场通过数据挖掘发现,下班后前来购买婴儿尿布的男顾客大都购买啤酒。于是经理当机立断,重新布置货架,把啤酒类商品布置在婴儿尿布货架附近,并在二者之间放置佐酒食品,同时还把男士日常用品就近布置。这样,上述几种商品的销量大增。

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