具体描述
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。
预测建模的艺术与科学：深度解析现代数据挖掘与商业智能 本书聚焦于数据驱动决策的理论基石、先进的挖掘技术及其在复杂商业环境中的实际应用。 它并非一本软件操作手册，而是致力于为数据分析师、数据科学家以及决策制定者提供一套系统化、深入且富有洞察力的知识框架，用以驾驭海量异构数据，转化为可执行的商业价值。 本书的结构设计旨在引导读者从数据理解的底层逻辑出发，逐步攀升至复杂的预测模型构建与评估，最终实现模型在真实业务流程中的集成与优化。我们将深入探讨数据挖掘领域的最新进展，着重于模型的可解释性、鲁棒性以及伦理考量，这些是当今数据科学实践中至关重要的维度。 第一部分：数据生态与基础理论的重构 本篇是理解现代数据分析的基石。我们不再停留于传统统计学的表面，而是深入剖析现代数据生态系统的复杂性，包括大数据架构（如Hadoop与Spark生态中的数据流处理）对数据挖掘流程的重塑。 1. 数据的本质与质量重塑： 探讨数据治理（Data Governance）框架如何影响模型输入。重点分析高维数据（High-Dimensional Data）中的特征冗余与信息熵，并引入先进的特征工程技术，例如基于领域知识的特征创造、嵌入学习（Embedding）的初步概念，而非简单的数据清洗步骤。 2. 概率论与统计推断的现代视角： 重新审视贝叶斯方法在不确定性量化中的核心地位，尤其是在小样本或数据稀疏场景下的应用。深入探讨非参数统计方法（如核密度估计、随机化检验）在模型假设检验中的优势，以应对真实世界数据分布的复杂性。 3. 机器学习范式的转变： 阐述从经典回归分析到现代机器学习范式的关键哲学差异——侧重于预测精度而非参数解释性的转变，以及由此带来的偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）在复杂模型中的新解读。 第二部分：先进预测模型的核心机制与优化 本部分是全书的技术核心，详细拆解当前主流预测模型背后的数学原理、实现细节及其在不同数据类型上的适用性。 1. 深度学习架构的洞察： 本章摒弃对特定深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）的依赖，转而聚焦于多层感知机（MLP）的理论极限、卷积神经网络（CNN）的空间特征提取机制，以及循环神经网络（RNN）处理序列依赖的内在挑战。重点讨论激活函数选择对梯度流的影响，以及正则化策略（如Dropout、批量归一化）背后的优化目标。 2. 集成学习的艺术： 深度剖析提升（Boosting）算法（如AdaBoost、Gradient Boosting Machines）如何通过迭代优化损失函数来降低残差。详细比较随机森林与梯度提升在处理噪声数据时的性能差异。更重要的是，介绍诸如XGBoost、LightGBM等高度优化的实现背后的并行化策略和分裂查找优化。 3. 支撑向量机（SVM）的几何解释： 从高维空间中的最大间隔分类器（Maximum Margin Classifier）角度，深入理解核函数（Kernel Trick）如何映射数据，以及软间隔（Soft Margin）在处理非线性可分问题时的平衡艺术。 4. 降维技术的高级应用： 考察主成分分析（PCA）的局限性，并引入流形学习（Manifold Learning）方法，如t-SNE和UMAP，它们如何揭示数据内在的低维结构，这对于后续的聚类和可视化至关重要。 第三部分：模型评估、可解释性与鲁棒性 一个预测模型只有经过严格的评估和充分的理解，才能在商业中落地。本部分关注“如何信任你的模型”。 1. 性能度量的精细化： 超越准确率（Accuracy），深入探讨在类别不平衡场景下，精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、ROC曲线下面积（AUC）以及PR曲线的实际业务意义。引入校准（Calibration）的概念，以确保模型输出的概率值是真实可信的。 2. 模型可解释性（XAI）的框架： 这是本书区别于多数教材的关键点。我们系统介绍后验解释方法，如局部可解释性模型无关解释（LIME）和合作博弈论驱动的Shapley Additive Explanations (SHAP)，探讨它们如何量化单个特征对特定预测的贡献，从而满足监管和业务透明度的需求。 3. 模型的鲁棒性与对抗性攻击： 探讨模型在面对数据漂移（Concept Drift）和对抗性样本（Adversarial Examples）时的脆弱性。介绍如何通过数据增强、模型验证集监控等策略提高模型的长期稳定性。 第四部分：从预测到决策：商业智能的整合 本部分关注如何将高性能的预测模型转化为可量化的业务流程改进。 1. 聚类分析的战略价值： 考察K-Means、DBSCAN等算法在市场细分、异常检测中的应用。重点讨论如何根据业务目标而非纯粹的数学指标来选择最优的簇数（如轮廓系数分析）。 2. 关联规则与序列模式挖掘的深度应用： 探讨Apriori算法的局限性，并引入高效的序列模式挖掘算法，用于分析用户行为路径和时间序列数据中的依赖关系，这对于推荐系统和流程优化至关重要。 3. 实验设计与因果推断的桥梁： 解释A/B测试的统计学原理，以及如何在缺乏完美随机化实验条件时，运用倾向性得分匹配（Propensity Score Matching）等方法，初步估计干预措施（如新的营销策略）的因果效应，弥合预测与决策之间的鸿沟。 4. 风险模型构建与监管合规： 针对金融、保险等强监管行业，探讨信用评分模型中变量筛选、负面选择（Adverse Selection）的处理，以及如何确保模型流程符合如Basel协议或特定国家数据保护法规的要求。 本书的最终目标是培养读者一种批判性的分析思维，使其能够根据具体问题场景，选择最恰当的模型、最合理的评估指标，并能以清晰、可信的方式向业务方传达模型的价值和局限性。 它要求读者具备扎实的数学基础，但更强调将这些工具集应用于解决现实世界中那些尚未被清晰定义的问题。
作者简介
目录信息
第1部分 数据挖掘篇
第1章 数据挖掘概述
1.1 什么是数据挖掘
1.1.1 数据挖掘的定义
1.1.2 数据挖掘的发展阶段
1.1.3 数据挖掘的技术特征
1.2 与传统技术的比较
1.2.1 数据挖掘和统计分析
1.2.2 数据挖掘和数据仓库
1.2.3 数据挖掘和OLAP
1.2.4 数据挖掘和Web挖掘
1.3 常用的数据挖掘软件
1.3.1 SAS EM
1.3.2 SPSS Modeler
1.3.3 Intelligent Miner
1.4 应用实例：目标客户分析
1.4.1 研究方法
1.4.2 数据分析
1.4.3 研究结论
第2章 SPSS Modeler软件概述
2.1 软件简介
2.1.1 软件发展
2.1.2 软件界面
2.1.3 软件特点
2.1.4 软件功能
2.1.5 软件算法
2.1.6 高级功能
2.1.7 软件安装
2.2 行业应用
2.2.1 通信行业
2.2.2 政府行业
2.2.3 金融行业
2.2.4 制造行业
2.2.5 医药行业
2.2.6 教育科研
2.2.7 市场调研
2.2.8 连锁零售
2.3 数据挖掘流程
2.3.1 业务理解
2.3.2 数据理解
2.3.3 数据准备
2.3.4 建立模型
2.3.5 评估模型
2.3.6 应用模型
2.4 应用实例：药物效果研究
2.4.1 研究方法
2.4.2 数据分析
2.4.3 研究结论
第3章 SPSS Modeler基础操作
3.1 数据输入
3.1.1 数据库
3.1.2 可变文件
3.1.3 固定文件
3.1.4 SAS文件
3.1.5 Statistics文件
3.1.6 Excel文件
3.2 数据流操作
3.2.1 生成数据流
3.2.2 添加和删除节点
3.2.3 连接数据流
3.2.4 修改连接节点
3.2.5 执行数据流
3.3 图形制作
3.3.1 散点图
3.3.2 直方图
3.3.3 网络图
3.3.4 评估图
3.4 应用实例：产品销售预测
3.4.1 研究方法
3.4.2 数据分析
3.4.3 研究结论
第4章 回归分析
4.1 回归分析模型概述
4.1.1 模型定义
4.1.2 模型应用
4.1.3 建模步骤
4.1.4 注意事项
4.2 应用实例：客户流失因素分析
4.2.1 研究方法
4.2.2 数据分析
4.2.3 研究结论
第5章 时间序列
5.1 时间序列模型概述
5.1.1 模型定义
5.1.2 模型应用
5.1.3 建模步骤
5.2 应用实例：带宽利用率预测
5.2.1 研究方法
5.2.2 数据分析
5.2.3 研究结论
第6章 因子分析
6.1 因子分析模型概述
6.1.1 模型定义
6.1.2 模型应用
6.1.3 建模步骤
6.1.4 注意事项
6.2 应用实例：儿童玩具影响因子分析
6.2.1 研究方法
6.2.2 数据分析
6.2.3 研究结论
第7章 决策树
7.1 决策树模型概述
7.1.1 模型定义
7.1.2 模型应用
7.1.3 建模步骤
7.1.4 注意事项
7.2 应用实例：电信客户流失分析
7.2.1 研究方法
7.2.2 数据分析
7.2.3 研究结论
第8章 判别分析
8.1 判别分析模型概述
8.1.1 模型定义
8.1.2 模型应用
8.1.3 建模步骤
8.1.4 注意事项
8.2 应用实例：电信客户群判别分析
8.2.1 研究方法
8.2.2 数据分析
8.2.3 研究结论
第9章 聚类分析
9.1 聚类分析模型概述
9.1.1 模型定义
9.1.2 模型应用
9.1.3 建模步骤
9.1.4 注意事项
9.2 应用实例：药物效果聚类分析
9.2.1 研究方法
9.2.2 数据分析
9.2.3 研究结论
第10章 关联分析
10.1 关联分析模型概述
10.1.1 模型定义
10.1.2 模型应用
10.1.3 建模步骤
10.1.4 注意事项
10.2 应用实例：商品关联性分析
10.2.1 研究方法
10.2.2 数据分析
10.2.3 研究结论
第11章 人工神经网络
11.1 人工神经网络模型概述
11.1.1 模型定义
11.1.2 模型应用
11.1.3 建模步骤
11.1.4 注意事项
11.2 应用实例：客户流失预测分析
11.2.1 研究方法
11.2.2 数据分析
11.2.3 研究结论
第12章 贝叶斯网络
12.1 贝叶斯网络模型概述
12.1.1 模型定义
12.1.2 模型应用
12.1.3 建模步骤
12.1.4 注意事项
12.2 应用实例：贷款风险预测
12.2.1 研究方法
12.2.2 数据分析
12.2.3 研究结论
第13章 社交网络分析
13.1 社交网络分析模型概述
13.1.1 模型定义
13.1.2 模型应用
13.1.3 建模步骤
13.1.4 注意事项
13.2 应用实例：客户流失预警分析
13.2.1 研究方法
13.2.2 数据分析
13.2.3 研究结论
第2部分 文本挖掘篇
第14章 文本挖掘概述
14.1 什么是文本挖掘
14.2 文本挖掘的研究现状
14.3 文本挖掘软件简介
14.3.1 Intelligent Miner
14.3.2 北大方正智思
第15章 文本挖掘算法
15.1 特征选择文本分类算法
15.1.1 文本特征表示
15.1.2 文档预处理
15.1.3 文档特征选择
15.2 支持向量机文本分类算法
15.2.1 文档特征的表示
15.2.2 文本特征的提取
15.2.3 文档的相似度
15.2.4 支持向量机算法
15.3 朴素贝叶斯文本分类算法
15.3.1 贝叶斯公式
15.3.2 贝叶斯定理的应用
15.3.3 朴素贝叶斯分类器
15.3.4 朴素贝叶斯文本分类算法
15.4 KNN文本分类算法
15.4.1 KNN文本分类算法概述
15.4.2 基于统计的KNN文本分类算法
15.4.3 基于LSA降维的KNN文本分类算法
第16章 SPSS Modeler文本挖掘概述
16.1 Modeler软件中的文本挖掘理论
16.1.1 功能简介
16.1.2 文本挖掘节点
16.2 Modeler软件中的文本挖掘安装
第17章 SPSS Modeler文本挖掘节点
17.1 File List节点
17.1.1 节点简介
17.1.2 节点实例
17.2 Web Feed节点
17.2.1 节点简介
17.2.2 节点实例
17.3 Text Mining节点
17.3.1 节点简介
17.3.2 节点实例
17.4 Text Link Analysis节点
17.4.1 节点简介
17.4.2 节点实例
17.5 Translate节点
17.5.1 节点简介
17.5.2 节点实例
17.6 File Viewer节点
17.6.1 节点简介
17.6.2 节点实例
第18章 SPSS Modeler文本挖掘实例
18.1 实例：音乐调查数据的概念模型分析
18.2 实例：音乐调查数据的文本类别分析
附录A 配置SQL Server ODBC数据源
参考文献
· · · · · · (收起)
第1章 数据挖掘概述
1.1 什么是数据挖掘
1.1.1 数据挖掘的定义
1.1.2 数据挖掘的发展阶段
1.1.3 数据挖掘的技术特征
1.2 与传统技术的比较
1.2.1 数据挖掘和统计分析
1.2.2 数据挖掘和数据仓库
1.2.3 数据挖掘和OLAP
1.2.4 数据挖掘和Web挖掘
1.3 常用的数据挖掘软件
1.3.1 SAS EM
1.3.2 SPSS Modeler
1.3.3 Intelligent Miner
1.4 应用实例：目标客户分析
1.4.1 研究方法
1.4.2 数据分析
1.4.3 研究结论
第2章 SPSS Modeler软件概述
2.1 软件简介
2.1.1 软件发展
2.1.2 软件界面
2.1.3 软件特点
2.1.4 软件功能
2.1.5 软件算法
2.1.6 高级功能
2.1.7 软件安装
2.2 行业应用
2.2.1 通信行业
2.2.2 政府行业
2.2.3 金融行业
2.2.4 制造行业
2.2.5 医药行业
2.2.6 教育科研
2.2.7 市场调研
2.2.8 连锁零售
2.3 数据挖掘流程
2.3.1 业务理解
2.3.2 数据理解
2.3.3 数据准备
2.3.4 建立模型
2.3.5 评估模型
2.3.6 应用模型
2.4 应用实例：药物效果研究
2.4.1 研究方法
2.4.2 数据分析
2.4.3 研究结论
第3章 SPSS Modeler基础操作
3.1 数据输入
3.1.1 数据库
3.1.2 可变文件
3.1.3 固定文件
3.1.4 SAS文件
3.1.5 Statistics文件
3.1.6 Excel文件
3.2 数据流操作
3.2.1 生成数据流
3.2.2 添加和删除节点
3.2.3 连接数据流
3.2.4 修改连接节点
3.2.5 执行数据流
3.3 图形制作
3.3.1 散点图
3.3.2 直方图
3.3.3 网络图
3.3.4 评估图
3.4 应用实例：产品销售预测
3.4.1 研究方法
3.4.2 数据分析
3.4.3 研究结论
第4章 回归分析
4.1 回归分析模型概述
4.1.1 模型定义
4.1.2 模型应用
4.1.3 建模步骤
4.1.4 注意事项
4.2 应用实例：客户流失因素分析
4.2.1 研究方法
4.2.2 数据分析
4.2.3 研究结论
第5章 时间序列
5.1 时间序列模型概述
5.1.1 模型定义
5.1.2 模型应用
5.1.3 建模步骤
5.2 应用实例：带宽利用率预测
5.2.1 研究方法
5.2.2 数据分析
5.2.3 研究结论
第6章 因子分析
6.1 因子分析模型概述
6.1.1 模型定义
6.1.2 模型应用
6.1.3 建模步骤
6.1.4 注意事项
6.2 应用实例：儿童玩具影响因子分析
6.2.1 研究方法
6.2.2 数据分析
6.2.3 研究结论
第7章 决策树
7.1 决策树模型概述
7.1.1 模型定义
7.1.2 模型应用
7.1.3 建模步骤
7.1.4 注意事项
7.2 应用实例：电信客户流失分析
7.2.1 研究方法
7.2.2 数据分析
7.2.3 研究结论
第8章 判别分析
8.1 判别分析模型概述
8.1.1 模型定义
8.1.2 模型应用
8.1.3 建模步骤
8.1.4 注意事项
8.2 应用实例：电信客户群判别分析
8.2.1 研究方法
8.2.2 数据分析
8.2.3 研究结论
第9章 聚类分析
9.1 聚类分析模型概述
9.1.1 模型定义
9.1.2 模型应用
9.1.3 建模步骤
9.1.4 注意事项
9.2 应用实例：药物效果聚类分析
9.2.1 研究方法
9.2.2 数据分析
9.2.3 研究结论
第10章 关联分析
10.1 关联分析模型概述
10.1.1 模型定义
10.1.2 模型应用
10.1.3 建模步骤
10.1.4 注意事项
10.2 应用实例：商品关联性分析
10.2.1 研究方法
10.2.2 数据分析
10.2.3 研究结论
第11章 人工神经网络
11.1 人工神经网络模型概述
11.1.1 模型定义
11.1.2 模型应用
11.1.3 建模步骤
11.1.4 注意事项
11.2 应用实例：客户流失预测分析
11.2.1 研究方法
11.2.2 数据分析
11.2.3 研究结论
第12章 贝叶斯网络
12.1 贝叶斯网络模型概述
12.1.1 模型定义
12.1.2 模型应用
12.1.3 建模步骤
12.1.4 注意事项
12.2 应用实例：贷款风险预测
12.2.1 研究方法
12.2.2 数据分析
12.2.3 研究结论
第13章 社交网络分析
13.1 社交网络分析模型概述
13.1.1 模型定义
13.1.2 模型应用
13.1.3 建模步骤
13.1.4 注意事项
13.2 应用实例：客户流失预警分析
13.2.1 研究方法
13.2.2 数据分析
13.2.3 研究结论
第2部分 文本挖掘篇
第14章 文本挖掘概述
14.1 什么是文本挖掘
14.2 文本挖掘的研究现状
14.3 文本挖掘软件简介
14.3.1 Intelligent Miner
14.3.2 北大方正智思
第15章 文本挖掘算法
15.1 特征选择文本分类算法
15.1.1 文本特征表示
15.1.2 文档预处理
15.1.3 文档特征选择
15.2 支持向量机文本分类算法
15.2.1 文档特征的表示
15.2.2 文本特征的提取
15.2.3 文档的相似度
15.2.4 支持向量机算法
15.3 朴素贝叶斯文本分类算法
15.3.1 贝叶斯公式
15.3.2 贝叶斯定理的应用
15.3.3 朴素贝叶斯分类器
15.3.4 朴素贝叶斯文本分类算法
15.4 KNN文本分类算法
15.4.1 KNN文本分类算法概述
15.4.2 基于统计的KNN文本分类算法
15.4.3 基于LSA降维的KNN文本分类算法
第16章 SPSS Modeler文本挖掘概述
16.1 Modeler软件中的文本挖掘理论
16.1.1 功能简介
16.1.2 文本挖掘节点
16.2 Modeler软件中的文本挖掘安装
第17章 SPSS Modeler文本挖掘节点
17.1 File List节点
17.1.1 节点简介
17.1.2 节点实例
17.2 Web Feed节点
17.2.1 节点简介
17.2.2 节点实例
17.3 Text Mining节点
17.3.1 节点简介
17.3.2 节点实例
17.4 Text Link Analysis节点
17.4.1 节点简介
17.4.2 节点实例
17.5 Translate节点
17.5.1 节点简介
17.5.2 节点实例
17.6 File Viewer节点
17.6.1 节点简介
17.6.2 节点实例
第18章 SPSS Modeler文本挖掘实例
18.1 实例：音乐调查数据的概念模型分析
18.2 实例：音乐调查数据的文本类别分析
附录A 配置SQL Server ODBC数据源
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
评分
书中有很多例子，这些例子看来是实际不工作中的总结，有条理，有步骤，非常实用，对我的工作帮助很大。同类的书很少，这本值得一读。特别是理论与实践结合的比较好。不像像某些书，全是帮助文件的翻版。关于文本挖掘部分例子再多些就更好了。
评分书中有很多例子，这些例子看来是实际不工作中的总结，有条理，有步骤，非常实用，对我的工作帮助很大。同类的书很少，这本值得一读。特别是理论与实践结合的比较好。不像像某些书，全是帮助文件的翻版。关于文本挖掘部分例子再多些就更好了。
评分书中有很多例子，这些例子看来是实际不工作中的总结，有条理，有步骤，非常实用，对我的工作帮助很大。同类的书很少，这本值得一读。特别是理论与实践结合的比较好。不像像某些书，全是帮助文件的翻版。关于文本挖掘部分例子再多些就更好了。
评分书中有很多例子，这些例子看来是实际不工作中的总结，有条理，有步骤，非常实用，对我的工作帮助很大。同类的书很少，这本值得一读。特别是理论与实践结合的比较好。不像像某些书，全是帮助文件的翻版。关于文本挖掘部分例子再多些就更好了。
评分书中有很多例子，这些例子看来是实际不工作中的总结，有条理，有步骤，非常实用，对我的工作帮助很大。同类的书很少，这本值得一读。特别是理论与实践结合的比较好。不像像某些书，全是帮助文件的翻版。关于文本挖掘部分例子再多些就更好了。
用户评价
评分
modeler的手把手入门教材，涉及到了数据挖掘最基本的算法，浅显易懂
评分今天看完了。。确实有点像操作手册，分析的部分太少了，语言表述也不是很到位。
评分还不错
评分modeler的手把手入门教材，涉及到了数据挖掘最基本的算法，浅显易懂
评分还不错
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