SPSS_Modeler数据挖掘实战教程及配套资源

资源摘要信息:"《基于SPSS_Modeler的数据挖掘（第二版）》是一本专注于使用IBM SPSS Modeler工具进行数据挖掘的实用指南。该书的第二版在原有基础上进行了更新和扩展，以适应数据科学领域不断变化的需求和技术发展。SPSS Modeler是IBM公司推出的一款强大的数据挖掘和预测分析工具，广泛应用于商业智能、市场分析、客户关系管理等多个领域。它能够处理大量数据，并运用统计学、数据挖掘技术和机器学习算法，帮助用户发现数据中的模式、趋势和关联，以支持决策过程。 本书详细介绍了SPSS Modeler的操作界面、数据处理流程以及各种数据挖掘技术和算法，如决策树、神经网络、关联规则、聚类分析等。通过理论与实践相结合的方式，读者不仅能够掌握SPSS Modeler的基本操作，还能够通过实例学习如何将这些技术应用于解决实际问题。 此外，本书还提供了大量的实例数据和流文件，这些数据和流文件被打包在提供的压缩文件中，方便读者直接下载使用。数据文件包含了用于分析的原始数据集，而流文件则是SPSS Modeler中用于执行数据挖掘过程的图形化脚本。这些流文件能够指导用户如何构建数据挖掘模型，进行数据探索、预处理、特征选择、模型训练和评估等步骤。 通过使用这些资源，读者可以深入了解数据挖掘的每一个环节，学习如何选择合适的数据挖掘技术来解决特定的业务问题，如客户细分、预测分析、市场篮分析、信用评分等。本书适合数据分析师、数据挖掘工程师、市场研究人员以及对数据挖掘感兴趣的学生和专业人士阅读。 SPSS Modeler的最新版本可能会包含更多高级功能和新的算法，但本书的第二版仍具有很高的参考价值，特别是对于那些正在使用旧版本SPSS Modeler或者刚入门数据挖掘领域的读者。通过系统地学习和实践，读者将能够有效地利用SPSS Modeler进行数据挖掘项目，从而提高数据驱动决策的能力。"