SPSS Modeler 15.0 大数据挖掘分类与预测方法详解

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。

在WEKA中，分类和回归任务都统一在“Classify”选项卡中进行。这两种任务都以目标属性（即类别属性或输出变量）为核心。我们通过训练数据集，利用实例的特征来预测目标属性。模型的建立依赖于训练集中已知的输入输出关系。成功建模后，我们可以用这个模型来预测新的未知实例。模型质量的评估标准主要是预测准确度。

SPSS Modeler是一款面向数据建模的工具，提供从数据预处理到模型评估的完整建模功能。它的特点包括友好易用的操作界面、流程标准化，以及面向业务的开放性。

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。

数据挖掘实验分类与方法 数据挖掘实验可根据目标和方法进行分类。常见的分类包括： 预测模型: 构建模型预测未来趋势或结果，例如客户流失预测。 关联规则: 发现数据项之间的关联关系，例如购物篮分析。 聚类分析: 将数据划分到不同的组，例如客户细分。 每个类别都包含多种试验方法，例如决策树、支持向量机、Apriori算法、K-means算法等。 实验步骤 数据挖掘实验通常遵循以下步骤： 数据准备: 收集、清洗、转换数据。 特征选择: 筛选与目标相关的特征。 模型构建: 选择合适的算法并训练模型。 模型评估: 使用测试数据评估模型性能。 结果解释: 分析结果并得出结论。

IBM SPSS Modeler 是一款功能强大的数据挖掘平台，为专业数据挖掘人员和业务分析师提供深入的数据洞察。其广泛而深入的技术支持，让构建预测模型变得轻松、高效、快捷。

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。

《SPSS Modeler》数据挖掘方法及应用（第3版）_电子工业出版社_薛薇编著_2-14单元实验报告

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