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数据挖掘方法及典型应用
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SPSS Modeler数据挖掘方法及应用
数据挖掘流程的全套打法，SPSS Modeler 的教程真是挺系统的。书里不光讲了软件的界面操作，还搭配了各种实战案例。像是决策树、神经网络这些算法，讲得也不算枯燥，偏重“怎么用”而不是死板理论。
SPSS Modeler 的变量管理和样本管理部分对新手挺友好，界面操作直观，逻辑也清晰，适合快速上手。你要是之前没碰过数据挖掘，光靠书里的例子照着做，也能摸出点门道来。
案例章节还不错，像决策树，书里用具体业务数据跑流程，还教你怎么看输出图形、怎么调节点。哦对，还有人工神经网络和聚类这些章节，也都配了可跑的案例，挺实用的。
总的来看，这本书比较适合想快速掌握SPSS Modeler操作思路的人。如
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2025-06-29
SPSS Modeler数据挖掘方法及应用
图形化操作的 SPSS Modeler，挺适合不太喜欢写代码的你，拖拖拽拽就能完成数据建模。流程清晰，操作也直观，适合入门数据挖掘。
数据准备、建模、评估一步步拉好节点就行，整个流程逻辑一目了然。像你想做个客户流失预测，用它做决策树、神经网络都挺方便。
不管是从 Excel 拉数据，还是接 MySQL、DB2，兼容性都还不错。大批量数据时效率也蛮高，跑模型稳定性也好，不容易崩。
如果你还想深入了解，推荐看看SPSS Modeler 数据挖掘过程解析，里面讲得挺细。
另外，IBM SPSS Modeler：深挖数据价值和SPSS Modeler 数据建模工具也都不错，实战内容比较多，建议你顺便看
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2025-06-29
数据挖掘技术及应用
数据挖掘技术其实是个蛮有意思的领域，涵盖了从数据仓库到 OLAP 技术，再到数据挖掘本身，层次挺丰富的。对于电信行业的应用，数据挖掘更是发挥了大的作用。嗯，数据仓库和 OLAP 技术是基础，你整理和数据，而数据挖掘则是让这些数据变得有价值。比如，电信领域通过数据挖掘可以精准客户行为，提高运营效率。至于工具，市场上有一些不错的，比如 R 和 Python 这类开源工具，它们在数据上表现得稳，适合各种规模的项目。如果你有兴趣深入了解，可以看看这篇资料，里面有多实际的案例哦。
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2025-07-01
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基于数据库的知识发现（KDD）是指从海量数据中提取有效、新颖、潜在有用、最终可理解模式的非平凡过程。
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2024-05-15
CLEMENTINE数据挖掘方法及应用SPSS Modeler实践指南
CLEMENTINE 数据挖掘方法及应用这本书，挺适合那些想深入了解数据挖掘的朋友。它以 SPSS Modeler 为工具，了数据挖掘的核心方法。比如分类、聚类、回归等，这些技术都能你从大量数据中提取出有价值的信息。SPSS Modeler 的图形化界面，操作起来比编程式的工具要直观得多，初学者也能轻松上手。最有趣的部分就是，书中不仅了理论，还涉及到具体的业务应用，比如市场细分和客户行为，简直是做数据必备的一本书。如果你对数据挖掘感兴趣，尤其是通过可视化的方式来理解和应用这些技术，推荐一定要看看这本书。对了，书里的案例和实操指导也实用，你更好地掌握这些技能哦。
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2025-06-23
SPSS Modeler 3.0数据挖掘方法及应用案例数据
薛薇的《SPSS Modeler 数据挖掘方法及应用》第三版案例数据，真的是数据老司机的宝藏资源。你要是刚入门 SPSS Modeler，这套案例练起来顺手，文件分类清晰，涵盖从聚类到神经网络，类型还挺丰富的。比如 Telephone.sav 是电话用户行为，拿来练客户细分方便。聚类.str 直接带你走完整个流程，不用自己搭半天。更棒的是，数据量不大，跑模型不卡，测试各种方法合适。
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2025-06-25
SPSS数据挖掘方法与应用
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。
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2024-05-25
数据挖掘基础及应用指南
数据挖掘是一种从海量数据中提取有价值知识的过程，结合了统计学、计算机科学和机器学习等领域的技术。在本“数据挖掘课件”中，我们将深入理解数据挖掘的核心概念、方法和工具。数据挖掘的主要目标是发现隐藏在大量数据中的模式、关联和规律，这些发现可以用于预测、分类、聚类和异常检测等多种任务。
数据挖掘的任务分为两类：描述性挖掘和预测性挖掘。描述性挖掘聚焦于总结和解释数据的主要特征，而预测性挖掘则致力于对未来趋势或事件进行预测。
在流程上，数据挖掘首先涉及数据预处理，这包括数据清洗、去除异常值和空缺值，数据转换，以及数据规范化，以便数据更适合分析。接下来，我们将学习常见的数据挖掘方法：
关联规则学习：用于
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2024-10-31
CRM数据挖掘技术及应用
CRM 的应用里，数据挖掘是个挺关键的活儿，尤其在营销、客户服务这些场景下，挖得好，客户留得住，利润也能跟着上来。像挖掘客户价值、预测流失用户，用的都是这套技术。
客户价值的逻辑，其实不难理解：你可以根据客户的购买频率、金额啥的，分出高价值和低价值客户，主打一个“把资源花在刀刃上”。
比如你做单机游戏推广，搞清楚哪些用户容易买买买，哪些只是看看，完再投放广告，效果提高。文章《单机游戏市场营销数据挖掘》里就讲了这一套，蛮有参考价值。
如果你更关注客户忠诚度，那推荐看看《基于 CRM 数据的客户价值挖掘》，从数据里掏金，精准找出值得长期培养的客户，挺实用。
嗯，做 CRM 系统开发的你，如果想一套
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2025-07-05