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數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`教程 版權(quán)信息
- ISBN：9787302452041
- 條形碼：9787302452041 ; 978-7-302-45204-1
- 裝幀：65g膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>>
數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`教程 本書特色
本書注重?cái)?shù)據(jù)挖掘理論，將理論與實(shí)踐相結(jié)合、知識(shí)理論與具體實(shí)現(xiàn)方法相結(jié)合，由淺入深地介紹了數(shù)據(jù)分析與挖掘的相關(guān)知識(shí)。全書分為3部分。第1部分介紹了數(shù)據(jù)挖掘理論(第1~3章)，第2部分介紹了Excel 2010數(shù)據(jù)分析與挖掘、SQL Server 2012數(shù)據(jù)挖掘、SPSS數(shù)據(jù)分析與挖掘的實(shí)踐過程(第4~9章)，第3部分介紹了SQL Server和SPSS數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容(第10章)。 本書為教師提供了配套的教學(xué)資源，可以作為計(jì)算機(jī)、智能科學(xué)類專業(yè)本科生的數(shù)據(jù)挖掘課程教材，也可以作為專業(yè)技術(shù)人員的自學(xué)參考書及數(shù)據(jù)挖掘愛好者的自學(xué)用書。
數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`教程 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書結(jié)合作者多年從事數(shù)據(jù)挖掘教學(xué)、開發(fā)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)，從實(shí)際出發(fā)，以實(shí)用的例子，系統(tǒng)地介紹了數(shù)據(jù)挖掘。全書分為三個(gè)部分，共10章。第1部分由第1～3章組成，包括商業(yè)智能的概念和發(fā)展、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本概念以及它們之間的關(guān)系；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本概念和設(shè)計(jì)步驟，并介紹了聯(lián)機(jī)分析技術(shù)的分類和特點(diǎn)，以及回歸分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類分析、決策樹分析等數(shù)據(jù)挖掘常用分析方法的概念和算法。第2部分由第4～9章組成，包括Excel 2010數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)的功能、Excel 2010的數(shù)據(jù)挖掘功能；SQL Server 2012的Analysis Services功能、設(shè)置數(shù)據(jù)源、設(shè)置數(shù)據(jù)源視圖、設(shè)置挖掘結(jié)構(gòu)、處理挖掘模型、查看挖掘結(jié)果等；Microsoft SQL Server Analysis Services中提供的*常用的6個(gè)數(shù)據(jù)挖掘算法原理與參數(shù)；SPSS Statistics的界面和基礎(chǔ)操作；SPSS Statistics在數(shù)據(jù)挖掘中常用的基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)分析方法和高級(jí)統(tǒng)計(jì)分析方法。第3部分由第10章組成，包括SQL Server 2012的數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)、SPSS Statistics的數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)。在內(nèi)容的選擇、深度的把握上，本書充分考慮到初學(xué)者的特點(diǎn)，在內(nèi)容安排上力求循序漸進(jìn)，不僅可以作為大專院校教學(xué)用書，也可以作為數(shù)據(jù)挖掘的培訓(xùn)教材和數(shù)據(jù)挖掘愛好者的自學(xué)用書。
數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`教程 目錄
目 錄
第1章 緒論 1
1.1 商業(yè)智能 1
1.2 數(shù)據(jù)挖掘 6
1.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 12
第2章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與聯(lián)機(jī)分析 15
2.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 15
2.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)步驟 23
2.3 聯(lián)機(jī)分析技術(shù) 34
第3章 數(shù)據(jù)挖掘運(yùn)用的理論和技術(shù) 41
3.1 回歸分析 41
3.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則 47
3.3 聚類分析 55
3.4 決策樹分析 63
3.5 其他分析方法 68
第4章 用Excel 2010進(jìn)行數(shù)據(jù)分析 71
4.1 安裝前的準(zhǔn)備 71
4.2 安裝表分析工具 72
4.3 配置表分析工具 75
4.4 使用表分析工具的要求 79
4.5 分析關(guān)鍵影響因素 82
4.6 檢測(cè)類別 86
4.7 從示例填充 90
4.8 預(yù)測(cè) 93
4.9 突出顯示異常值 94
4.10
應(yīng)用場(chǎng)景分析 98
4.11
預(yù)測(cè)計(jì)算器及可打印計(jì)算器 104
4.12
購(gòu)物籃分析 108
第5章 用Excel 2010進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘 111
5.1 數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介 111
5.2 獲取外部數(shù)據(jù) 113
5.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 114
5.4 數(shù)據(jù)建模 127
5.5 準(zhǔn)確性和驗(yàn)證 153
5.6 模型用法 164
5.7 管理和連接 171
第6章 SQL Server 2012數(shù)據(jù)挖掘 174
6.1
SSDT(SQL Server Data Tools)簡(jiǎn)介 174
6.2 安裝SSDT-BI 175
6.3 安裝示例數(shù)據(jù)庫(kù) 180
6.4
SSDT-BI用戶界面 182
6.5 創(chuàng)建挖掘項(xiàng)目 183
6.6 設(shè)置數(shù)據(jù)源 185
6.7 設(shè)置數(shù)據(jù)源視圖 188
6.8 設(shè)置挖掘結(jié)構(gòu) 193
6.9 處理挖掘模型 198
6.10
查看挖掘模型 199
6.11
挖掘準(zhǔn)確性圖表 201
6.12
挖掘模型預(yù)測(cè) 205
第7章 Microsoft數(shù)據(jù)挖掘算法 208
7.1 背景知識(shí) 208
7.2
Microsoft決策樹算法 210
7.3
Microsoft聚類算法 214
7.4
Microsoft關(guān)聯(lián)規(guī)則算法 218
7.5
Microsoft時(shí)序算法 221
7.6
Microsoft樸素貝葉斯算法 226
7.7
Microsoft神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 229
第8章 SPSS數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ) 234
8.1
SPSS發(fā)展簡(jiǎn)史 234
8.2
SPSS操作入門 235
8.3
SPSS的界面 236
8.4 建立SPSS文件 237
8.5
SPSS數(shù)據(jù)的變量屬性定義 239
8.6
SPSS數(shù)據(jù)管理 242
8.7
SPSS數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 249
第9章 SPSS數(shù)據(jù)挖掘常用的統(tǒng)計(jì)
分析方法 254
9.1 基本描述統(tǒng)計(jì) 254
9.2
T檢驗(yàn) 268
9.3 方差分析 272
9.4 多元回歸分析 286
9.5 聚類分析 297
9.6 相關(guān)分析 309
9.7 因子分析 313
第10章 數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn) 319
10.1
SQL Server 2012數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn) 319
10.2
SPSS數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn) 341
參考文獻(xiàn) 361
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