数据挖掘的理论和应用相结合；软件操作和实践相结合；基于**版的SPSS Modeler数据挖掘软件；内容系统、完整，方法具有可操作性。
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前言
第1章 数据挖掘和SPSS Modeler概述
1.1 数据挖掘的产生背景
1.2 什么是数据挖掘
1.3 SPSS Modeler软件概述
第2章 SPSS Modeler数据的读入①
2.1 变量的类型
2.2 读入数据
2.3 生成实验方案数据
2.4 合并数据
第3章 SPSS Modeler变量的管理①
3.1 变量说明
3.2 变量值的重新计算
3.3 变量类别值的调整
3.4 生成新变量
3.5 变量值的离散化处理
3.6 生成样本集分割变量
第4章 SPSS Modeler样本的管理①
4.1 样本的排序
4.2 样本的条件筛选
4.3 样本的随机抽样
4.4 样本的浓缩处理
4.5 样本的分类汇总
4.6 样本的平衡处理
4.7 样本的其他管理
第5章 SPSS Modeler数据的基本分析①
5.1 数据质量的探索
5.2 基本描述分析
5.3 变量分布的探索
5.4 两分类变量相关性的研究
5.5 两总体的均值比较
5.6 变量重要性的分析
第6章 分类预测：SPSS Modeler的决策树①
6.1 决策树算法概述
6.2 SPSS Modeler的C5.0算法及应用
6.3 SPSS Modeler的分类回归树及应用
6.4 SPSS Modeler的CHAID算法及应用
6.5 SPSS Modeler的QUEST算法及应用
6.6 决策树算法评估的图形比较
第7章 分类预测：SPSS Modeler的人工神经网络①
7.1 人工神经网络算法概述
7.2 SPSS Modeler的B-P反向传播网络
7.3 SPSS Modeler的B-P反向传播网络的应用
7.4 SPSS Modeler的径向基函数网络及应用
第8章 分类预测：SPSS Modeler的统计方法①
8.1 SPSS Modeler的Logistic回归分析及应用
8.2 SPSS Modeler的判别分析及应用
第9章 探索内部结构：SPSS Modeler的关联分析①
9.1 简单关联规则及其有效性
9.2 SPSS Modeler的Apriori算法及应用
9.3 SPSS Modeler的GRI算法及应用
9.4 SPSS Modeler的序列关联及应用
第10章 探索内部结构：SPSS Modeler的聚类分析①
10.1 聚类分析的一般问题
10.2 SPSS Modeler的K-Means聚类及应用
10.3 SPSS Modeler的两步聚类及应用
10.4 SPSS Modeler的Kohonen网络聚类及应用
10.5 基于聚类分析的离群点探索及应用
参考文献
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