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首先说一下什么是调节变量?变量Y与变量X的关系受到第三个变量M的影响,就称M为调节变量。调节变量可以是定性的,也可以是定量的。在做调节效应分析时,通常要将自变量和调节变量做中心化变换。简要模型:Y=aX+bM+cXM+e。Y与X的关系由回归系数a+cM来刻画,它是M的线性函数,c衡量了调节效应(moderatingeffect)的大小。如果c显著 ...

数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来,以找出所研究对象的内在规律。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据,使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期,包括从市场调研到售后 ...

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 ...

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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 ...

【OnSpss】——【关联规则】→理论+汇总+案例分析←+→分析应用:当“双色球”遇上“关联规则”←〈摘要〉所谓关联,反映的是一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。〈深理论、简单说〉关联算法是数据挖掘中的一类重要算法。1993年,R.Agrawal等人首次提出了挖掘顾客交易数据中项目集间的关联规则问题,其核心是基于两阶段 ...

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 ...

http://img3.douban.com/mpic/s27588463.jpgIBMSPSSModeler数据与文本挖掘实战者:王国平,郭伟宸,汪若君出版社:清华大学出版社出版年:2014-11-1页数:308定价:55.00元装帧:平装ISBN:978730237212内容简介······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 ...

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第1部分数据挖掘篇第1章数据挖掘概述31.1什么是数据挖掘31.1.1数据挖掘的定义41.1.2数据挖掘的发展阶段51.1.3数据挖掘的技术特征61.2与传统技术的比较81.2.1数据挖掘和统计分析81.2.2数据挖掘和数据仓库81.2.3数据挖掘和OLAP91.2.4数据挖掘和Web挖掘101.3常用的数据挖掘软件111.3.1SASEM121.3.2SPSSModeler131.3.3Intellige ...

第1部分数据挖掘篇第1章数据挖掘概述31.1什么是数据挖掘31.1.1数据挖掘的定义41.1.2数据挖掘的发展阶段51.1.3数据挖掘的技术特征61.2与传统技术的比较81.2.1数据挖掘和统计分析81.2.2数据挖掘和数据仓库81.2.3数据挖掘和OLAP91.2.4数据挖掘和Web挖掘101.3常用的数据挖掘软件111.3.1SASEM121.3.2SPSSModeler131.3.3Intellige ...

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 ...

写作背景数据挖掘是一个逐步演变的过程,在电子数据处理的初期,人们就试图通过某些方法来实现自动决策支持,当时机器学习成为人们关心的焦点。机器学习的过程就是将一些已知的并已被成功解决的问题作为范例输入计算机,机器通过学习这些范例总结并生成相应的规则,这些规则具有通用性,使用它们可以解决某一类的问题。随后 ...

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