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。
SPSS Modeler 15.0 大数据挖掘分类与预测方法详解
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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。
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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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核心概念:
Class属性: 作为预测目标的属性,其类型决定了任务是分类还是回归。
若Class属性为分类型,则任务为分类。
若Class属性为数值型,则任务为回归。
训练集: 包含已知输入输出数据的数据集,用于模型训练。
操作流程:
数据预处理: 对原始数据进行清洗、转换等操作,以适应算法需求。
模型建立: 选择合适的分类或回归算法,并使用训练集进行模型训练。
模型评估: 通常采用10折交叉验证等方法评估模型性能。
模型应用: 使用训练好的模型对新的、未知输出的数据集进行预测。
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