SPSS Modeler指南：理论与实战，数据挖掘详解

《数据挖掘与SPSS Modeler理论、练习与解决方案》是一本由Tilo Wendler和Sören Gröttrup合著的专业书籍，专为想要深入了解数据挖掘过程和统计方法的读者设计。本书针对IBM SPSS Modeler这款工具进行深入讲解，特别强调通过步骤详细的教程和详尽的实例来帮助读者理解复杂的数学算法和计算机程序。书中涵盖的数据挖掘内容广泛，包括基础功能介绍、单变量和多变量统计分析、回归模型、因子分析、聚类分析以及分类模型。作者还介绍了如何将R语言与SPSS Modeler结合使用，适合学生和非专业人士学习基本和高级数据挖掘技术，并将其应用于实际项目。 第1章介绍了数据挖掘的基本概念和SPSS Modeler的入门，让读者对整个框架有初步认识。随后的章节逐步深入，从第2章起分别探讨了单变量统计，如描述性统计和假设检验，以帮助读者理解和处理单一特征的数据分布。第3章至第6章涵盖了多元统计方法，包括多元回归分析、主成分分析（PCA）和因子分析，这些都是探索变量间关系和解释数据结构的重要工具。 在第7章，作者指导读者学习和实践聚类分析，这是将相似对象分组的技术，对于市场细分和客户行为分析非常有用。接着，第8章重点关注分类模型，如决策树、随机森林和支持向量机（SVM），这些是预测和预测建模的关键技术。第9章介绍了如何利用R语言扩展SPSS Modeler的功能，使得数据分析更加灵活和多样化。 此外，该书的一大亮点是丰富的实践性，附带的网站提供了配套的数据集和SPSS Modeler工作流，使读者可以直接应用所学知识到实际问题中。这本书不仅适合高校学生用于课程学习，其简洁易懂的设计也使得非专业人员能够通过实际操作提升数据挖掘技能。 最后，版权信息表明本书受到版权保护，未经许可不得复制或以任何形式传播，同时指出了本书的数学学科分类和出版年份，强调了知识产权的重要性。《数据挖掘与SPSS Modeler理论、练习与解决方案》是一本实用且系统化的学习资料，适合任何希望掌握数据挖掘技巧的读者。