本书是一本面向商业数据挖掘建模分析人员的教材,从具体的商业数据分析案例入手,帮助读者掌握数据挖掘的目的、方法、工具与分析步骤。本书所采用的分析工具为目前颇受好评的IBM SPSS Modeler及开源软件Weka。IBM SPSS Modeler有很好的用户接口,也有不错的分析功能,但缺乏比较前沿的分析模块,以及很难与现有的信息系统结合,而Weka恰能弥补其缺憾。同时,这两个软件都不需要编程,适合初学者。本书具体内容由四位活跃在数据挖掘教学和项目开发一线的人员完成,内容侧重软件的实际操作。力图将复杂的技术以浅显的方式进行解释,尽量避免涉及过多的数学内容。

第1 篇 理论篇 第1 章 数据挖掘简介 ................................................................................... 1 1.1 数据挖掘的起源、定义及目标 ....................................................................................... 2 1.2 数据挖掘的发展历程 ....................................................................................................... 2 1.3 SPSS Modeler 和Weka 基础操作 .................................................................................... 4 1.3.1 SPSS Modeler 软件简介 ....................................................................................... 4 1.3.2 建立一个SPSS Modeler 项目 .............................................................................. 5 1.3.3 Weka 软件环境简介 ............................................................................................. 8 1.3.4 Weka 简单操作实例 ............................................................................................. 9
第2 章 数据挖掘方法论 .............................................................................. 15 2.1 数据挖掘方法论 ............................................................................................................. 16 2.1.1 CRISP-DM .......................................................................................................... 16 2.1.2 SEMMA .............................................................................................................. 16 2.2 数据库中的知识挖掘步骤 ............................................................................................. 17 2.2.1 字段选择 ............................................................................................................. 17 2.2.2 数据清洗 ............................................................................................................. 18 2.2.3 字段扩充 ............................................................................................................. 18 2.2.4 数据编码 ............................................................................................................. 19 2.2.5 数据挖掘 ............................................................................................................. 20 2.2.6 结果呈现 ............................................................................................................. 21 2.3 案例:运用SPSS Modeler 和Weka 做客户的信用风险评分模型 ............................. 22 2.3.1 案例说明 ............................................................................................................. 22 2.3.2 案例实操 ............................................................................................................. 23 2.3.3 运用SPSS Modeler 进行初步的数据挖掘 ........................................................ 28 2.3.4 运用Weka 进行数据汇入 .................................................................................. 34 2.3.5 Weka 自有数据存储格式arff 简介 ................................................................... 36
第3 章 基本的数据挖掘技术 ...................................................................... 38 3.1 描述性统计 ..................................................................................................................... 39 3.1.1 案例:通过数据判断客户是否需要新增电话线路 ......................................... 39 3.1.2 案例:运用描述性统计分析杂志社的客户特征 ............................................. 40 3.2 可视化技术 ..................................................................................................................... 42 3.3 KNN 原理及实例 ........................................................................................................... 44 3.3.1 KNN(K *近邻)算法 ..................................................................................... 44 3.3.2 使用KNN 算法计算距离 .................................................................................. 45 3.3.3 案例:使用KNN 算法向用户**电影 ........................................................... 49 3.4 案例:运用Weka 的KNN 算法对诊断结果进行预测 ..................................................... 52 3.4.1 案例说明 ............................................................................................................. 52 3.4.2 运用Weka 中的IBk 模型进行预测 .................................................................. 53 3.5 案例:运用SPSS Mo

适读人群 :营销经理人、风险建模人员、顾客关系管理人员、数据库管理人员、及有志成为数据分析师的人士
《SPSS Modeler+Weka数据挖掘从入门到实战》采用理论与软件实操双向并行的策略。 在理论上,尽量用例子来说明数据挖掘算法背后的理论及意义,避免过度艰涩的数学公式及推导,以求读者能用*简单的方式掌握理论精髓。 在软件实操上,则以各领域的实用案例为基础,逐步将软件的功能引出,以求读者能了解软件各部功能的使用技巧。