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张文彤，钟云飞 著

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店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302299547

商品编码：1027815853

出版时间：2013-02-01

作  者:张文彤,钟云飞 著作 定  价:64 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2013年02月01日 页  数:501 装  帧:平装 ISBN:9787302299547 ●部分 spss数据分析基础
●第1章 数据分析方法论简介
●1.1 三种数据分析方法论
●1.2 crisp-dm方法论介绍
●第2章 数据分析方法体系简介
●2.1 统计软件中的数据存储格式
●2.2 数据的统计描述与参数估计
●2.3 常用假设检验方法
●2.4 多变量模型
●2.5 多元统计分析模型
●2.6 智能统计分析／数据挖掘方法
●第3章 ibm spss statistics操作入门
●3.1 案例背景
●3.2 数据文件的读入与变量整理
●3.3 问卷数据分析
●3.4 项目总结和讨论
●第4章 ibm spss statistics操作进阶
●4.1 案例背景
●4.2 问卷录入
●4.3 问卷质量校验
●部分目录

内容简介

    《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。《IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》所附光盘包括案例数据和分析程序／流文件，读者可完整重现全部的分析内容。
    《IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》适合从初学者到专家各个级别的数据分析人员阅读，尤其等

洞悉数据，智启未来：掌控数据分析与挖掘的核心力量 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、引领创新的核心要素。无论您是身处商业浪潮前线的决策者，还是致力于学术研究的探索者，亦或是致力于技术前沿的实践者，深刻理解和精通数据分析与挖掘的技术，都将是您在竞争激烈的环境中脱颖而出的关键。本书将带领您踏上一段系统而深入的学习旅程，从理论基石到实战应用，全方位解锁数据蕴藏的无限价值。 第一部分：数据分析与挖掘的理论基石 理解数据的本质与价值： 我们将从最基础的概念出发，探讨数据的定义、分类以及其在不同领域中的重要性。您将了解到，数据不仅仅是冰冷的数字，更是洞察市场趋势、预测客户行为、优化业务流程、推动科学发现的宝贵资源。我们将深入剖析数据在商业决策、科学研究、社会治理等方面的应用实例，帮助您建立起对数据价值的全局认知。 数据分析的基本流程与方法论： 一个规范的数据分析项目，通常包含数据采集、数据清洗、数据探索、模型构建、模型评估与部署等关键环节。本书将系统地介绍这些流程，并讲解每一步骤的关键技术和注意事项。您将学习到如何设计合理的数据采集方案，掌握高效的数据清洗技巧以处理缺失值、异常值和不一致数据，理解如何通过可视化和统计方法进行探索性数据分析（EDA），以及不同分析方法的适用场景。 统计学在数据分析中的应用： 统计学是数据分析的灵魂。我们将回顾并深入讲解描述性统计（均值、中位数、方差、标准差等）和推断性统计（假设检验、置信区间、回归分析等）的核心概念。您将学习到如何利用统计学工具来量化不确定性，检验假设，发现变量之间的关系，并为模型构建打下坚实的理论基础。 机器学习入门： 机器学习是数据挖掘的核心驱动力。本书将为您勾勒出机器学习的宏观图景，介绍监督学习、无监督学习和强化学习三大主要范式。您将了解常见的监督学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）和朴素贝叶斯；学习无监督学习算法，如聚类（K-means、DBSCAN）和降维（PCA、t-SNE）；并对深度学习的魅力有所初步认识。我们将侧重于理解这些算法背后的数学原理和逻辑，而非仅仅停留在工具的使用层面。 数据挖掘的常用技术与算法： 数据挖掘是从海量数据中发现隐藏模式、关联规则和异常点的过程。本书将详细介绍关联规则挖掘（Apriori算法）、分类（决策树、随机森林、梯度提升）、回归（线性回归、岭回归、Lasso回归）、聚类（K-means、层次聚类）、异常检测（Isolation Forest、One-Class SVM）等经典数据挖掘算法。对于每种算法，我们将深入剖析其工作原理、优缺点以及适用场景，并辅以易于理解的数学推导和图示。 第二部分：数据分析与挖掘的实战技巧与工具 数据预处理与特征工程： 原始数据往往是杂乱无章的，有效的预处理是分析成功的基石。本部分将详细讲解数据清洗的各种技术，包括缺失值填充（均值、中位数、众数、KNN填充、回归填充）、异常值检测与处理（3-sigma原则、箱线图、LOF算法）、数据标准化与归一化（Min-Max Scaler、Standard Scaler）、类别变量编码（One-Hot Encoding、Label Encoding）等。更重要的是，我们将深入探讨特征工程的艺术，学习如何从原始数据中提取、转换和创建新的、更有意义的特征，这往往是提升模型性能的关键。您将学习到如何构建交互特征、多项式特征，如何进行特征选择（Filter、Wrapper、Embedded方法）和特征降维，以构建更鲁棒、更具解释性的模型。 探索性数据分析（EDA）与数据可视化： “数据不会说话，但可视化会。” 本部分将强调EDA的重要性，教授如何通过统计摘要和可视化技术来理解数据的分布、识别潜在模式、发现变量间的关系。您将学习使用多种可视化工具和技术，如直方图、散点图、箱线图、热力图、小提琴图、地理空间图等，来直观地呈现数据特征，洞察异常，为后续建模提供方向。我们将指导您如何选择合适的可视化图表来传达特定的信息，以及如何构建交互式仪表盘来支持动态的数据探索。 模型构建与评估： 构建模型是数据分析的核心环节。我们将详细介绍各种机器学习模型的构建流程，包括模型的选择、参数调优、训练与验证。对于每个模型，我们将深入讲解其工作原理、数学基础和关键参数。更重要的是，我们将重点阐述模型评估的重要性，介绍各种评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值、均方误差、R²等）的含义、计算方法以及在不同场景下的适用性。您将学会如何进行交叉验证，以获得更可靠的模型性能估计，避免模型过拟合或欠拟合。 模型解释性与可解释AI（XAI）： 在许多实际应用场景中，模型的预测能力固然重要，但模型为什么会做出这样的预测，即模型的解释性，也同样至关重要。本部分将探讨模型解释性的方法，包括模型内部的可解释性（如线性模型的系数、决策树的规则）和模型外部的解释性技术（如SHAP、LIME）。您将学习如何利用这些技术来理解模型的决策过程，识别对预测结果贡献最大的特征，从而建立对模型的信任，并为模型优化提供指导。 数据分析与挖掘的常用编程语言与工具： 本部分将为您介绍当前主流的数据分析与挖掘编程语言和工具。我们将重点讲解Python在数据科学领域的强大生态，包括NumPy、Pandas（数据处理）、Matplotlib、Seaborn（数据可视化）、Scikit-learn（机器学习）、Statsmodels（统计建模）等核心库的用法。同时，我们也会简要介绍R语言在统计分析领域的优势，以及SQL在数据库操作和数据提取中的不可替代性。您将学习如何运用这些工具来高效地实现数据分析的各个环节。 第三部分：行业应用案例与深度实践 商业智能与市场营销分析： 在商业领域，数据分析与挖掘的应用无处不在。本部分将聚焦于商业智能，讲解如何利用数据来理解客户行为，进行客户细分、流失预测、精准营销推荐。您将学习如何构建客户画像，分析营销活动的效果，优化定价策略，预测销售趋势，以及利用社交媒体数据进行舆情分析。 金融风控与量化交易： 金融行业是数据密集型行业，数据分析与挖掘在风险管理、反欺诈、信用评分、量化投资等方面发挥着关键作用。本部分将深入探讨如何利用数据模型来评估信用风险，检测欺诈交易，预测股票价格，以及构建交易策略。您将了解风险模型、信用评分模型、异常交易检测模型等在金融领域的实际应用。 医疗健康与生物信息学： 数据分析与挖掘正在深刻地改变医疗健康领域。本部分将介绍如何在疾病预测与诊断、药物研发、个性化治疗、公共卫生监测等方面应用数据科学技术。您将了解如何利用基因组数据、电子病历数据、医学影像数据来发现疾病的生物标志物，评估治疗效果，以及预测疾病的传播趋势。 互联网与电子商务： 互联网和电子商务公司积累了海量的用户行为数据，为数据分析提供了丰富的素材。本部分将讲解如何利用这些数据进行用户行为分析、推荐系统构建、搜索引擎优化、广告投放优化、欺诈检测等。您将学习到协同过滤、基于内容的推荐、深度学习推荐模型等技术在提升用户体验和商业价值中的作用。 其他新兴应用领域： 除了上述经典领域，数据分析与挖掘在智慧城市、智能制造、教育、科研等新兴领域也展现出巨大的潜力。本部分将简要介绍这些领域的应用方向，激发您的创新思维，引导您思考如何将数据科学技术应用于解决更广泛的社会和技术问题。 本书特色： 理论与实践并重： 我们不仅会深入讲解数据分析与挖掘的理论基础，更会提供丰富的实战案例，指导您如何将所学知识应用于解决实际问题。 方法论清晰： 遵循严谨的数据分析流程，让您掌握从数据到洞察的完整方法论。 技术全面： 涵盖了从数据预处理、探索性分析到模型构建、评估与解释的各个环节。 工具导向： 重点介绍Python等主流数据科学工具，并辅以代码示例，方便读者动手实践。 案例丰富： 选取了不同行业的典型案例，帮助您理解数据分析与挖掘在现实世界中的应用价值。 前沿展望： 关注数据科学领域的最新发展趋势，为您指明未来学习的方向。 通过本书的学习，您将能够系统地构建起扎实的数据分析与挖掘知识体系，掌握解决实际问题的关键技能，从而在瞬息万变的时代浪潮中，以数据为桨，以洞察为帆，驶向更广阔的知识海洋与商业蓝海。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，理论学习和实践应用之间的鸿沟是最大的挑战。很多时候，我们学了很多理论知识，但到了实际工作中，面对杂乱的数据和复杂的问题，却无从下手。这本书在这方面做得非常出色。它选取了非常有代表性的实战案例，并且每一个案例都经历了从问题提出、数据准备、模型构建到结果解读的全过程。我特别喜欢它在案例分析过程中，不仅介绍了SPSS的具体操作步骤，更重要的是，它强调了分析背后的逻辑和思维方式。比如，在讲解关联规则挖掘时，作者不仅展示了如何设置参数，还深入探讨了如何理解和解释“支持度”、“置信度”等指标，以及如何根据业务需求来选择有意义的规则。书中还穿插了许多关于数据可视化技巧的讲解，让我能够更直观地展示分析结果，更好地与他人沟通。通过这本书的学习，我不仅掌握了SPSS这款工具的运用，更重要的是，我学会了如何将数据分析作为一种解决问题的思维工具，如何在纷繁复杂的数据中找到有价值的线索，并最终驱动业务的改进。这本书的价值，远不止于对SPSS这款软件的掌握，更在于它所传递的解决问题的思维模式。

评分☆☆☆☆☆

作为一名非计算机专业的学生，我对数据科学一直充满好奇，但又担心自己没有足够的理论基础和技术背景。这本书就像是一本“点亮”数据分析世界的神奇指南。它的语言非常平实易懂，没有太多晦涩难懂的专业术语，即使是初学者也能轻松理解。书中的案例选择非常贴近实际生活，比如分析消费者的购物行为、预测股票价格等，让我觉得数据分析离我们并不遥远，而且非常有趣。最让我惊喜的是，它在讲解SPSS操作时，不仅仅是告诉我们如何进行分析，还会深入解释分析结果的含义，以及如何将分析结果转化为有价值的洞察。例如，在讲解客户细分案例时，作者不仅展示了如何用SPSS进行聚类，还详细解释了如何解读聚类结果，以及如何根据不同的客户群体制定个性化的营销策略。这种“知其所以然”的学习方式，让我受益匪浅。这本书让我克服了对数据分析的恐惧感，并激发了我对这个领域更浓厚的兴趣，我计划在未来的学习和工作中，继续深入探索数据分析的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

我是一位有一定数据分析基础的从业者，平时工作中会接触到一些统计分析，但总觉得不够系统，尤其是在处理更复杂的数据挖掘问题时，总感觉力不从心。这本书的出现，恰好填补了我这方面的知识空白。它并没有重复那些我早已掌握的基本统计方法，而是将重心放在了更高级的数据挖掘技术上，并且通过大量实战案例来呈现。我特别欣赏书中对不同数据挖掘算法的介绍，比如聚类分析、分类模型、关联规则等，作者不是简单地列出公式，而是结合具体的业务场景，解释这些算法是如何工作的，以及如何选择合适的算法。书中对SPSS Modeler等工具的应用也讲得非常细致，让我看到了如何利用这些强大的软件实现复杂的数据挖掘任务。我曾经在工作中遇到一个棘手的问题，关于用户流失预测，尝试了多种方法效果都不理想，读了这本书关于分类模型的部分，并参考了其中的案例，我茅塞顿开，找到了新的思路，最终成功地构建了一个有效的预测模型，为公司挽回了相当一部分潜在损失。这本书真正做到了“授人以鱼不如授人以渔”，不仅教会了方法，更重要的是培养了解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是数据分析小白的福音！我一直对数据分析领域很感兴趣，但苦于没有系统的学习方法，网上的教程零散且理论性太强，常常看得我云里雾里。直到我遇到了这本书，感觉像是找到了救星。它没有上来就讲一堆复杂的统计学概念，而是从一个非常接地气的角度切入，通过一个个真实的案例，一步步引导你了解数据分析的过程。我尤其喜欢它在讲解SPSS操作时的详细步骤，每一个菜单、每一个选项都解释得清清楚楚，还有大量的截图，感觉就像老师手把手教你一样。让我印象深刻的是，它不仅仅教你如何“点点点”，更重要的是让你理解每个步骤背后的逻辑，为什么这样做，这样做的目的是什么。读这本书的时候，我经常会跟着书上的案例，在自己的SPSS软件里进行实际操作，那种从零开始，一步步构建出分析模型，最后看到结果的成就感，是任何理论书籍都无法给予的。而且，书中的案例涵盖了市场营销、金融、医疗等多个领域，让我看到了数据分析在不同行业的应用价值，激发了我更深入学习的动力。这本书让我对SPSS从一个陌生工具变成了一个得心应手的助手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对于那些希望在工作中提升数据分析和挖掘能力的人来说，无疑是一个巨大的福利。作为一名在市场研究领域工作多年的老兵，我深知数据的重要性，但如何有效地从海量数据中提炼有价值的信息，一直是我的挑战。这本书以案例为载体，将SPSS这款强大的工具与实际业务场景紧密结合，为我提供了一个非常实用的学习平台。我尤其欣赏书中对数据预处理、特征工程等关键步骤的详尽描述，这些往往是数据分析成功的基石，但却常常被许多教程所忽视。作者并没有简单地罗列技术，而是通过具体的案例，展示了在真实数据环境中，如何识别和处理缺失值、异常值，如何创建新的变量，以及如何选择最适合业务问题的模型。通过书中提供的案例，我不仅学会了如何更高效地使用SPSS进行数据探索和建模，更重要的是，我开始学会从业务痛点出发，思考如何用数据来解决问题，如何将分析结果转化为可执行的商业决策。这本书让我感觉自己的数据分析能力得到了质的飞跃，也让我对未来的工作充满了信心。

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书还可以 待认真阅读后再评论

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有点厚，学习学习先。。。

评分☆☆☆☆☆

张文彤的SPSS的书，真的不错。

评分☆☆☆☆☆

不错吧，就是寄过来的时候书折了。

评分☆☆☆☆☆

有点厚，学习学习先。。。

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不错吧，就是寄过来的时候书折了。

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实用，专业必备！！！

评分☆☆☆☆☆

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有点厚，学习学习先。。。