SPSS v-18 数据分析与挖掘实战指南

在数据科学领域，发现“特立独行”的数据至关重要。与常见的数据规律不同，这些被称为“离群点”的数据，往往蕴藏着独特的价值。虽然传统的数据挖掘方法倾向于将它们视为噪音过滤，但在特定研究领域，这些“非主流”数据可能揭示更深层次的规律，为我们提供新的研究视角。

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，定期更新 SPSS工具应用 指南中将结合SPSS软件，介绍如何在每个阶段运用相关功能进行数据处理、分析和建模。

《SPSS数据分析实用指南》是专为初学者和有一定统计基础的读者设计的教材，帮助用户掌握和应用SPSS软件进行统计分析。SPSS，全称Statistical Package for the Social Sciences，是一款广泛应用于社会科学、市场研究、健康科学等多个领域的统计分析软件。本教程涵盖了SPSS的基本操作，包括数据录入、编辑和管理。数据录入部分讲解了如何导入不同格式的数据文件，并创建新的数据变量。数据编辑涉及对已有数据的修改，如缺失值处理、数据转换等。数据管理则包括排序、分组和筛选等功能，帮助用户更好地组织和准备数据。在统计分析方面，教程详细讲解了描述性统计、推断性统计以及高级统计方法。描述性统计包括计算基本统计量和制作图表，推断性统计涵盖t检验、卡方检验、回归分析等。高级统计方法涉及因子分析、聚类分析、生存分析等复杂技术。教程还包含SPSS图形界面和结果解读，帮助用户正确理解分析报告。实例分析部分通过案例展示如何应用SPSS解决实际问题，提升读者的实践操作能力。

SPSS数据分析基础指南帮助用户快速掌握SPSS的基本操作技能和方法。

高教出版社出版的SPSS数据分析高级教程由张文彤和董伟合著。

档介绍了SPSS数据分析的基础知识和技巧，包括数据文件的创建与管理、基本加工处理、统计分析方法等内容。通过详细解释和实例演示，帮助读者快速掌握SPSS在数据分析中的应用。

MATLAB数据分析与挖掘实战课程及代码资源包括详细的课件和配套代码，内容完整且易于理解。

会计专业必备的数据挖掘工具，SPSS提供了强大的功能和易用的界面，帮助用户高效处理数据。

关联规则分析是数据挖掘中非常重要的一种方法，从数据集中发掘各项之间的潜在关联关系，这些关系并未在数据中明确显示。 8.1.1 常用关联规则算法列出了几种常见的关联算法，如表8-1所示。