SPSS++MODELER数据挖掘方法及应用

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任何事物都有定性和定量两个方面， 定量则产生数据。 从数据分析入手是我们认识事物本质的基本手段。 任何事物都是互相关联着的， 从数据分析入手是我们把握事物之间联系的基本方法。 任何事物都在永恒地变化发展着， 从数据分析入手是我们探索事物发展规律的基本思路。 所以我们进行数据分析， 既是一种世界观， 也是一种方法论。 我们在研究着丰富多彩的客观世界的同时， 也体现着分析者主观的智慧和自身的价值。
随着中国社会经济的蓬勃发展， 在错综复杂的宏观、 中观和微观的共同作用下， 战略决策和战术选择都显得敏感而关键， 越来越多的人们加入到数据分析的行列中来。 这是一个非常富有挑战性的工作， 不但有意思， 而且有意义。
IBM 公司于 2009 年 1 月公布了其 “ 智慧地球” 战略。 该战略的主要思想是， 将传感设备或智能仪表嵌入到建筑、 电力、 交通、 管道等各种物体中， 进行数据自动采集， 之后基于互联网形成物物相联的物联网， 然后通过超级计算机和云计算将数据整合， 进行智能化分析和建摸， 从而实现社会与物理世界的融合。 这是一个未来理想化的信息世界图景。
在这个智慧系统中， 核心是数据处理。 为此， IBM 公司于 2009 年 7 月斥资 12 亿美元收购了著名的 SPSS 统计分析软件公司， 将其应用广泛的 SPSS 统计分析软件和 SPSS Modeler数据挖掘软件纳入摩下。同时对软件产品进行了整合，将 SPSS Modeler 更新命名为 IBM SPSS Modeler，并快速推向市场。
目前， SPSS Modeler 软件已经连续若干年蝉联数据挖据应用的王者， 而业界对于 IBM SPSS Modeler 的认知则刚刚开始。 所以本书继续沿用为广大读者所熟悉的 SPSS Modeler 这个名字。
SPSS Modeler 软件不但将计算机科学中许多机器学习的优秀算法带入到数据分析中来，同
时也综合了一些行之有效的数据挖掘方法，成为内容最为全面、功能最为强大的数据挖掘产品。
SPSS Modeler 软件充分利用计算机系统的运算处理能力和图形展现能力， 将方法、 应用 与工具有机地融合为一体， 是解决数据挖掘问题的最理想工具。
SPSS Modeler 软件继续保持了 SPSS 产品的一贯风格： 界面友好且容易使用。 复杂的数学算法和冗余的输出结果被软件隐藏在程序系统内部。 SPSS Modeler 软件始终把自己的应用对象锁定在实际部门的业务分析人员， 而不是一个数据分析专家。 这种 “傻瓜型 ” 软件经常遭到一些精英学者的指责， 但是这恰恰成为 SPSS Modeler 成功开拓自己应用领域的最有效利器。
本书作者常年从事计算机数据分析的教学与科研工作， 井长期跟踪研究 SPSS 公司数据分析产品， 具有计算机应用与统计分析的双重学历背景。 我们深知， 对于数据挖掘这样一款综合方法性的软件工具来说， 一个基层的读者应该从哪些方面入手， 就能很快地掌握和使用SPSS Modeler 开始数据挖掘工作， 并从中受益。
本书默认读者具有以下特征： 具有基础的计算机操作能力： 不甚了解数据挖掘的原理和方法：有自己应用领域积累的数据， 渴望使用数据挖掘方法解决实际问题。

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