用SAS? R? Python?不会不想不愿编码肿么破?
幸运的小编在11月13-16号参加了李御玺老师的数据挖掘课程!
李老师的课程有什么好? 不用编码,点点鼠标,分分钟搞定数据挖掘。
SPSS MODELER就是这样,简单的操作;干净的界面;专业的数据挖掘软件!
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数据挖掘实物及MODELER应用培训,并有十个案例(囊括各个行业)穿插在课程讲解中,您值得拥有!
以下为小编听了李老师的课程,并参照了《基于Clementine的数据挖掘》,将书上的一个小例子展现给大家
1.案例数据为一份关于药物研究的数据。患有同种疾病的不同病人,服用五种药物中的一种(drugA、drugB...)后,都取得了同样的治疗效果;现在需要利用数据挖掘技术发现以往药物处方适用的规律,对于不同特征(血压、胆固醇、钠钾含量等)的病人给予更适合哪种药物的建议。(数据在附件中)
2.观察各个变量的数据特征:可以看到MODELER对此计算除了最小值、最大值、均值、标准差、偏态系数等基本描述统计,同时还输出了数值型变量的直方图以及分类型变量的柱形图。
3.通过散点图反应服用不同药物的病人钠钾含量指标; 图形显示服用drugY的病人,其唾液中的K含量明显低于其他类病人,由此可见,单纯K含量较低的病人选用drugY比较理想。
4.通过直方图反应钠钾浓度指标(Na/K)与服用对应药物的关系。图形显示,对于Na/K比值处在高水平的病人,drugY是理想的选择。
5.通过网状图反映不同血压特征病人的药物选择。图中线条粗细反映病人的BP与选用drug的情况。可以看到,无论血压状况如何,都可以服用drugY。
6.通过建立模型C5.0,从年龄 性别 血压 钠钾浓度指标的综合角度分析选择不同药物的依据。 根据图形显示,可以看出:Na/K比值是选择药物的首要考虑因素,其次是血压、年龄、和胆固醇水平。其中性别对药物选择没有影响。
学艺不精,各位见谅!