SPSS数据挖掘方法

这份文档涵盖了数据挖掘领域中多数方法的SPSS实现步骤，并对SPSS的原理和应用技巧进行了详细阐述。

SPSS数据挖掘实战指南 基于CRISP-DM方法论 本指南以CRISP-DM方法论为框架，详细阐述使用SPSS进行数据挖掘的流程。 1. 商业理解* 明确商业目标和数据挖掘目标* 评估项目可行性和资源 2. 数据理解* 收集数据并进行初步探索* 评估数据质量，处理缺失值和异常值* 理解数据结构和变量关系 3. 数据准备* 选择分析所需的数据* 清洗、转换和集成数据* 构建特征和派生变量 4. 建模* 选择合适的模型算法* 训练模型并进行参数调优* 评估模型性能 5. 评估* 验证模型是否满足商业目标* 分析模型结果，发现新的商业洞察 6. 部署* 将模型应用于实际业务* 监控模型性能，定期更

SPSS数据挖掘流程手册，对对SPSS感兴趣的读者提供详尽参考。

数据挖掘（Data Mining，简称DM）是利用统计学、机器学习和人工智能等技术，深度分析海量数据，揭示数据间潜在联系和规律的过程。在商业、科研、医疗等领域，数据挖掘已成为重要的分析工具。CRISP-DM是广泛采纳的数据挖掘标准流程，指导项目从业务理解到模型部署的全过程。SPSS公司的Clementine软件提供了神经网络、聚类分析、主成分分析、决策树等多种数据挖掘工具和技术。

SPSS Modeler 是一款强大的大数据挖掘工具，第三章介绍了其分类预测方法的应用。

本PDF文件详细解析了使用SPSS Modeler进行数据挖掘的步骤，指导用户从数据导入到模型创建和评估的完整流程。

SPSS与Clementine数据挖掘技术的基础入门，介绍了它们在数据分析和挖掘领域的应用和基本原理。

数据挖掘和统计分析最初由专家系统和人工智能发展而来，重点在于结合商业经验和知识来评估其成功与否。数据挖掘不需要关于数据集的任何先验假定，可以发现大数据集中的潜在规律，前提是需要深入理解数据和商业问题。数据挖掘主要依赖统计量来评估模型的质量，这要求数据满足假定（如正态性）。模型的统计量结果用于假设检验，以评估关系的显著性。在处理大数据时，更多地依赖抽样方法进行统计分析。

数据挖掘过程中涉及数据源节点、数据库变量、固定文件、SPSS文件、Dimensions和SAS文件等内容，包括Excel中的用户输入记录、选项节点的选择、抽样、平衡、汇总、排序、合并、附加以及区分字段的选项节点。