IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹

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《IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》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。

作者:张文彤、钟云飞

  1. 前言
  2. 第一部分 SPSS数据分析基础
  3. 第1章 数据分析方法论简介
  4. 1.1 三种数据分析方法论
  5. 1.2 CRISP-DM方法论介绍
  6. 第2章 数据分析方法体系简介
  7. 2.1 统计软件中的数据存储格式
  8. 2.2 数据的统计描述与参数估计
  9. 2.3 常用假设检验方法
  10. 2.4 多变量模型
  11. 2.5 多元统计分析模型
  12. 2.6 智能统计分析/数据挖掘方法
  13. 第3章 IBM SPSS Statistics操作入门
  14. 3.1 案例背景
  15. 3.2 数据文件的读入与变量整理
  16. 3.3 问卷数据分析
  17. 3.4 项目总结和讨论
  18. 第4章 IBM SPSS Statistics操作进阶
  19. 4.1 案例背景
  20. 4.2 问卷录入
  21. 4.3 问卷质量校验
  22. 4.4 问卷数据分析
  23. 4.5 项目总结和讨论
  24. 第5章 IBM SPSS Modeler操作入门
  25. 5.1 IBM SPSS Modeler概述
  26. 5.2 IBM SPSS Modeler相关操作与技巧
  27. 5.3 IBM SPSS Modeler功能介绍
  28. 5.4 案例分析:药物选择决策支持
  29. 5.5 如何进一步学习IBM SPSS Modeler
  30. 第二部分 影响因素发现与数值预测
  31. 第6章 酸奶饮料新产品口味测试研究案例
  32. 6.1 案例背景
  33. 6.2 数据理解
  34. 6.3 不同品牌的评分差异分析
  35. 6.4 两因素方差分析模型分析
  36. 6.5 分析结论与讨论
  37. 第7章 偏态分布的激素水平影响因素分析
  38. 7.1 案例背景
  39. 7.2 数据理解
  40. 7.3 对因变量变换后的建模分析
  41. 7.4 秩变换分析
  42. 7.5 利用Cox模型进行分析
  43. 7.6 项目总结与讨论
  44. 第8章 某车企汽车年销量预测案例
  45. 8.1 案例背景
  46. 8.2 数据理解
  47. 8.3 变量变换后的线性回归
  48. 8.4 曲线拟合
  49. 8.5 利用非线性回归进行拟合
  50. 8.6 项目总结与讨论
  51. 第9章 脑外伤急救后迟发性颅脑损伤影响因素分析案例
  52. 9.1 案例背景
  53. 9.2 数据理解
  54. 9.3 构建二分类Logistic回归模型
  55. 9.4 利用树模型发现交互项
  56. 9.5 使用广义线性过程进行分析
  57. 9.6 项目总结与讨论
  58. 第10章 中国消费者信心指数影响因素分析
  59. 10.1 案例背景
  60. 10.2 数据理解
  61. 10.3 标准GLM框架下的建模分析
  62. 10.4 多元方差分析模型的结果
  63. 10.5 最优尺度回归
  64. 10.6 多水平模型框架下的建模分析
  65. 10.7 项目总结与讨论
  66. 第三部分 信息浓缩、分类与感知图呈现
  67. 第11章 探讨消费者购买保健品的动机
  68. 11.1 案例背景
  69. 11.2 数据理解
  70. 11.3 利用因子分析进行信息浓缩
  71. 11.4 基于因子分析结果进行市场细分
  72. 11.5 项目总结与讨论
  73. 第12章 1988年汉城奥运会男子十项全能成绩分析
  74. 12.1 案例背景
  75. 12.2 数据理解
  76. 12.3 利用因子分析进行信息浓缩
  77. 12.4 主成分回归
  78. 12.5 将主成分回归方程还原回原始变量的形式
  79. 12.6 项目总结与讨论
  80. 第13章 打败SARS
  81. 13.1 案例背景
  82. 13.2 数据理解与数据准备
  83. 13.3 “非典”信息关注倾向的多维偏好分析
  84. 13.4 突发事件险种购买倾向的多重对应分析
  85. 13.5 “非典”对未来生活方式的影响
  86. 13.6 项目总结与讨论
  87. 第14章 住院费用影响因素挖掘
  88. 14.1 案例背景
  89. 14.2 数据理解与数据准备
  90. 14.3 采用聚类分析寻找费用类型
  91. 14.4 住院费用影响因素的神经网络分析
  92. 14.5 不同疗法疗效与费用比较的神经网络分析
  93. 14.6 项目总结与讨论
  94. 第四部分 数据挖掘案例精选
  95. 第15章 淘宝大卖家之营销数据分析
  96. 15.1 案例背景
  97. 15.2 利用RFM模型定位促销名单
  98. 15.3 寻找有重购行为买家的特征
  99. 15.4 总结与讨论
  100. 第16章 超市商品购买关联分析
  101. 16.1 案例背景
  102. 16.2 数据准备
  103. 16.3 商品购买关联分析
  104. 16.4 结果应用
  105. 第17章 电信业客户流失分析
  106. 17.1 案例背景
  107. 17.2 商业理解
  108. 17.3 数据理解与数据准备
  109. 17.4 建立模型与模型评估
  110. 17.5 模型的应用及营销预演
  111. 17.6 总结与讨论
  112. 第18章 信用风险评分方法
  113. 18.1 案例背景
  114. 18.2 商业理解
  115. 18.3 数据理解与数据准备
  116. 18.4 建立模型与模型评估
  117. 18.5 对若干问题的说明
  118. 第19章 医疗保险业的欺诈发现
  119. 19.1 案例背景
  120. 19.2 商业理解
  121. 19.3 数据理解与数据准备
  122. 19.4 建立模型
  123. 19.5 结果发布
  124. 19.6 进一步阅读
  125. 第20章 电子商务中的数据挖掘应用
  126. 20.1 案例背景
  127. 20.2 数据理解
  128. 20.3 数据准备
  129. 20.4 建立模型与模型发布
  130. 20.5 进一步阅读
  131. 附录
  132. 附录A 本书光盘内容介绍
  133. 附录B SPSS软件的安装与激活
  134. B.1 操作系统要求
  135. B.2 软件的安装
  136. B.3 软件试用的激活
  137. 附录C 书中统计方法、模型与知识点索引
  138. 附录D IBM SPSS Statistics函数一览表
  139. D.1 数学函数
  140. D.2 累计概率函数、逆分布函数、概率密度函数与显著性函数
  141. D.3 日期时间函数
  142. D.4 缺失值函数
  143. D.5 随机函数
  144. D.6 检索函数
  145. D.7 统计函数
  146. D.8 字符串函数
  147. D.9 转换、特殊变量与其他函数
  148. 附录E IBM SPSS Modeler各节点功能简介
  149. E.1 源
  150. E.2 记录选项
  151. E.3 字段选项
  152. E.4 图形
  153. E.5 建模
  154. E.6 输出
  155. E.7 导出
  156. 附录F
  157. 参考文献
  158. 后记

作者张文彤钟云飞

类别 图书 / 非虚构

出版社清华大学出版社

出版日期

ISBN9787302299547

提供方清华大学出版社

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