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内容简介
前言
第1部分 数据挖掘篇
第1章 数据挖掘概述
1.1 什么是数据挖掘
1.2 与传统技术的比较
1.3 常用的数据挖掘软件
1.4 应用实例：目标客户分析
第2章 SPSS Modeler软件概述
2.1 软件简介
2.2 行业应用
2.3 数据挖掘流程
2.4 应用实例：药物效果研究
第3章 SPSS Modeler基础操作
3.1 数据输入
3.2 数据流操作
3.3 图形制作
3.4 应用实例：产品销售预测
第4章 回归分析
4.1 回归分析模型概述
4.2 应用实例：客户流失因素分析
第5章 时间序列
5.1 时间序列模型概述
5.2 应用实例：带宽利用率预测
第6章 因子分析
6.1 因子分析模型概述
6.2 应用实例：儿童玩具影响因子分析
第7章 决策树
7.1 决策树模型概述
7.2 应用实例：电信客户流失分析
第8章 判别分析
8.1 判别分析模型概述
8.2 应用实例：电信客户群判别分析
第9章 聚类分析
9.1 聚类分析模型概述
9.2 应用实例：药物效果聚类分析
第10章 关联分析
10.1 关联分析模型概述
10.2 应用实例：商品关联性分析
第11章 人工神经网络
11.1 人工神经网络模型概述
11.2 应用实例：客户流失预测分析
第12章 贝叶斯网络
12.1 贝叶斯网络模型概述
12.2 应用实例：贷款风险预测
第13章 社交网络分析
13.1 社交网络分析模型概述
13.2 应用实例：客户流失预警分析
第2部分 文本挖掘篇
第14章 文本挖掘概述
14.1 什么是文本挖掘
14.2 文本挖掘的研究现状
14.3 文本挖掘软件简介
第15章 文本挖掘算法
15.1 特征选择文本分类算法
15.2 支持向量机文本分类算法
15.3 朴素贝叶斯文本分类算法
15.4 KNN文本分类算法
第16章 SPSS Modeler文本挖掘概述
16.1 Modeler软件中的文本挖掘理论
16.2 Modeler软件中的文本挖掘安装
第17章 SPSS Modeler文本挖掘节点
17.1 File List节点
17.2 Web Feed节点
17.3 Text Mining节点
17.4 Text Link Analysis节点
17.5 Translate节点
17.6 File Viewer节点
第18章 SPSS Modeler文本挖掘实例
18.1 实例：音乐调查数据的概念模型分析
18.2 实例：音乐调查数据的文本类别分析
附录A 配置SQL Server ODBC数据源
参考文献
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