SPSS数据挖掘流程手册使用CRISP-DM（交叉行业流程数据挖掘）作为数据挖掘流程框架，详细介绍了数据挖掘的各个步骤，包括业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署。它为使用SPSS软件进行数据挖掘提供了分步指南。
SPSS 数据挖掘流程手册：CRISP-DM
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数据挖掘流程指南
数据挖掘流程指南
以下是典型的数据挖掘流程，每个阶段都至关重要：
问题定义与目标设定: 明确目标，界定挖掘范围。
数据收集: 获取相关数据，确保数据质量。
数据预处理: 清洗、转换、整合数据，为挖掘做准备。
特征工程: 选择、提取、构建数据特征，提升模型效果。
模型选择与构建: 根据目标选择合适的算法，构建数据模型。
模型评估与优化: 评估模型性能，进行参数调整优化。
结果部署与应用: 将模型应用于实际场景，实现价值。
每个阶段环环相扣，最终实现从数据中挖掘知识，辅助决策。
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SPSS作为一款强大的统计分析软件，也提供了丰富的数据挖掘功能。
常用SPSS数据挖掘方法：
决策树： 用于构建分类模型，通过一系列规则将数据划分到不同的类别。
神经网络： 模仿人脑神经元网络，可用于构建复杂预测模型。
聚类分析: 将数据划分到不同的组，组内数据相似性高，组间数据差异大。
关联规则: 发现数据中不同属性之间的关联关系。
SPSS为以上方法提供了便捷的操作界面和丰富的参数设置，方便用户进行数据挖掘分析。
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