IBM SPSS Modeler数据与文本挖掘实战

《IBM SPSS Modeler数据与挖掘实战》一书书主要包括两部分内容：在数据挖掘部分，重介绍了各种数据挖掘方法的基本原理及应用，包括回归分析、时间序列分析、因子分析、决策树分析、判别分析、聚类分析、人工神经网络、贝叶斯网络以及社交网络分析等；在文本挖掘部分，重介绍了文本挖掘的节，以及具体的实现过程。每一章都详细介绍了数据和文本挖掘的基本原理和分析过程，同时在实例中也介绍了SPSS Modeler中大部分节的使用方法及应用步骤。 本书提供了15个来自行业应用中的案例，旨在通过系统的工作案例使读者能够掌握应用技巧的同时，卓有成效地提升解决实际问题的能力。 本书对于高校理工学科、经济金融学科及数量分析方面的学生，以及数据挖掘和分析方面的研究人员和从业人员等，具有很强的可读性、可操作性与可使用性，尤其适合商业销售、经济管理、社会研究和人文教育等行业的相关人员阅读。
【推荐语】
本书是完全来自于实践的Modeler数据分析与挖掘的实战型著作； 全书通过15个行业应用案例，介绍Modeler在数据分析与挖掘领域中的应用； 本书是作者在行业工作中的经验分享，因此所涉及到的案例具体很强的实用性，可以用来解决你在商业应用中的实际问题。
【作者】
王国平，毕业于上海海洋大学，硕士，就职于上海大智慧股份有限公司，从事金融数据研究、金融产品设计工作，有多年的数据挖掘与分析以及行业案例实践经验。本书是首本著作，是在实践工作中的经验分享。