深入掌握 SPSS v-18 版本核心功能，探索数据挖掘的奥秘。 本指南将带您逐步了解 SPSS v-18 的操作界面和功能模块，并结合实例解析数据挖掘的理论基础与实践应用。通过学习，您将能够： 熟练运用 SPSS 进行数据整理、分析和可视化； 理解数据挖掘的基本原理和常用算法； 掌握数据挖掘在各个领域的应用场景和案例分析。 指南内容涵盖： SPSS v-18 软件界面与基本操作 数据预处理与数据清理技术 描述性统计分析与推断性统计分析 数据挖掘算法原理与应用 (如分类、聚类、关联规则等) SPSS Modeler 图形化界面操作 数据挖掘案例解析 适用人群： 数据分析师、市场研究人员、科研人员 高校学生、教师以及对数据分析感兴趣的各界人士 学习本指南，您将能够有效提升数据分析技能，并利用数据挖掘技术发现数据背后的价值！

多重散点图节点是一种特殊的散点图类型，用于展示单一X字段对多个Y字段的关系。每条Y字段以不同颜色的线条表示，每条线条均代表一个Y模式，并且X轴被设置为排序的散点图节点。这种图表特别适用于时间序列数据，有助于分析变量在不同时间段内的波动状况。

Clementine数据挖掘：实战指南 这本指南面向Clementine用户，涵盖软件功能的全面讲解与丰富的应用案例，助您快速掌握数据挖掘技巧。

通过实际案例，逐步讲解如何运用SAS EM进行数据挖掘，适合初学者构建完整知识体系。

SPSS数据挖掘方法 SPSS作为一款强大的统计分析软件，也提供了丰富的数据挖掘功能。 常用SPSS数据挖掘方法： 决策树： 用于构建分类模型，通过一系列规则将数据划分到不同的类别。 神经网络： 模仿人脑神经元网络，可用于构建复杂预测模型。 聚类分析: 将数据划分到不同的组，组内数据相似性高，组间数据差异大。 关联规则: 发现数据中不同属性之间的关联关系。 SPSS为以上方法提供了便捷的操作界面和丰富的参数设置，方便用户进行数据挖掘分析。

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本书深入解析问卷调查数据处理及统计分析流程，重点介绍SPSS软件在量化研究中的应用。涵盖问卷编码、数据处理、预试问卷分析、正式问卷统计方法，如相关、复选题分析、均值差异检测、变异数分析、回归分析等。操作步骤详细，操作界面为SPSS中文版，报表解析深入，范例丰富，适合量化研究从业者使用。

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