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IBMSPSSModeler数据与文本挖掘实战图书简介：本书主要包括两部分内容：在数据挖掘部分，重点介绍了各种数据挖掘方法的基本原理及应用，包括回归分析、时间序列分析、因子分析、决策树分析、判别分析、聚类分析、人工 ...

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IBM SPSS Modeler数据与文本挖掘实战
图书简介：
本书主要包括两部分内容：在数据挖掘部分，重点介绍了各种数据挖掘方法的基本原理及应用，包括回归分析、时间序列分析、因子分析、决策树分析、判别分析、聚类分析、人工神经网络、贝叶斯网络以及社交网络分析等；在文本挖掘部分，重点介绍了文本挖掘的节点，以及具体的实现过程。每一章都详细介绍了数据和文本挖掘的基本原理和分析过程，同时在实例中也介绍了SPSS Modeler中大部分节点的使用方法及应用步骤。
本书与同类书籍相比，安排了较多的实例，使读者能够边学边练，在短时间内就可以有一个较大的提高，方便读者熟悉SPSS Modeler的基本操作，并通过系统的案例使读者掌握应用技巧。
本书对于高校理工学科、经济金融学科及数量分析方面的学生，以及数据挖掘和分析方面的研究人员和从业人员等，具有很强的可读性、可操作性与可使用性，尤其适合商业销售、经济管理、社会研究和人文教育等行业的相关人员阅读。

第1部分数据挖掘篇

第1章数据挖掘概述 3

1.1什么是数据挖掘 3

1.1.1数据挖掘的定义 4

1.1.2数据挖掘的发展阶段 5

1.1.3数据挖掘的技术特征 6

1.2与传统技术的比较 8

1.2.1数据挖掘和统计分析 8

1.2.2数据挖掘和数据仓库 8

1.2.3数据挖掘和OLAP 9

1.2.4数据挖掘和Web挖掘 10

1.3常用的数据挖掘软件 11

1.3.1SAS EM 12

1.3.2SPSS Modeler 13

1.3.3Intelligent Miner 13

1.4应用实例：目标客户分析 15

1.4.1研究方法 15

1.4.2数据分析 15

1.4.3研究结论 26

第13章社交网络分析 220

13.1社交网络分析模型概述 220

13.1.1模型定义 221

13.1.2模型应用 222

13.1.3建模步骤 223

13.1.4注意事项 224

13.2应用实例：客户流失预警分析 224

13.2.1研究方法 225

13.2.2数据分析 225

13.2.3研究结论 228

第2部分文本挖掘篇

第14章文本挖掘概述 230

14.1什么是文本挖掘 231

14.2文本挖掘的研究现状 232

14.3文本挖掘软件简介 233

14.3.1Intelligent Miner 233

14.3.2北大方正智思 233

第15章文本挖掘算法 235

15.1特征选择文本分类算法 236

15.1.1文本特征表示 236

15.1.2文档预处理 236

15.1.3文档特征选择 237

15.2支持向量机文本分类算法 239

15.2.1文档特征的表示 239

15.2.2文本特征的提取 240

15.2.3文档的相似度 240

15.2.4支持向量机算法 241

15.3朴素贝叶斯文本分类算法 242

15.3.1贝叶斯公式 242

15.3.2贝叶斯定理的应用 242

15.3.3朴素贝叶斯分类器 243

15.3.4朴素贝叶斯文本分类算法 244

15.4KNN文本分类算法 245

15.4.1KNN文本分类算法概述 245

15.4.2基于统计的KNN文本分类算法 246

15.4.3基于LSA降维的KNN文本分类算法 248

第16章SPSS Modeler文本挖掘概述 250

16.1Modeler软件中的文本挖掘理论 250

16.1.1功能简介 251

16.1.2文本挖掘节点 252

16.2Modeler软件中的文本挖掘安装 253

第17章SPSS Modeler文本挖掘节点 258

17.1File List节点 259

17.1.1节点简介 259

17.1.2节点实例 260

17.2 Web Feed节点 261

17.2.1节点简介 261

17.2.2节点实例 263

17.3Text Mining节点 265

17.3.1节点简介 265

17.3.2节点实例 269

17.4Text Link Analysis节点 271

17.4.1节点简介 271

17.4.2节点实例 272

17.5Translate节点 274

17.5.1节点简介 274

17.5.2节点实例 275

17.6File Viewer节点 277

17.6.1节点简介 277

17.6.2节点实例 278

第18章SPSS Modeler文本挖掘实例 280

18.1实例：音乐调查数据的概念模型分析 280

18.2实例：音乐调查数据的文本类别分析 284

附录A配置SQL Server ODBC数据源 289

参考文献 294

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