矩阵：建立关系表评估预测值
审核报告：数据审核统计量
均值输出：均值
质量报告：数据质量
格式化报告：格式化输出
全局量：全局值
SPSS导出：导出SPSS结果
数据挖掘输出结果总结
相关推荐
web数据挖掘实验结果分析
当前的聚类算法在调整“seed”参数后，观察到Within cluster sum of squared errors（SSE）达到了最小值1604.7416693522332。每个簇的中心位置通过“Cluster centroids:”列出，展示了数值型属性如age的均值37.1299，以及分类型属性如children的众数为3，指示出最常见的属性取值。为了进一步探索聚类结果，可视化工具提供了散点图，可以根据实例的不同簇分配进行着色。
数据挖掘
11
2024-07-13
解读SPSS输出结果
探索SPSS输出结果
SPSS输出结果窗口包含多个区域，每个区域都提供不同的信息和功能：
导航窗口: 方便用户在不同的输出结果之间切换。
结果显示区: 展示具体的分析结果，包括表格、图表等。
标题栏: 显示当前结果的标题和所属的分析过程。
窗口控制按钮: 用于控制窗口的大小和位置。
菜单栏: 提供对结果进行操作的各种功能，例如复制、导出等。
常用工具按钮: 快速访问常用的功能，例如排序、筛选等。
系统状态栏: 显示程序运行状态和相关信息。
通过熟悉这些区域和功能，用户可以更有效地解读和利用SPSS输出结果，进行深入的数据分析。
统计分析
11
2024-04-30
数据挖掘综述的完美总结
内容讲解十分详尽，适合数学建模的必备素材，深刻理解数据处理的独特方法，为读者提供了丰富的见解。
数据挖掘
12
2024-07-17
常用数据挖掘算法总结及Python实现
常用数据挖掘算法的 PDF 总结，内容挺全的，从统计基础讲到机器学习模型，尤其适合刚上手的你。每个算法都配了 Python 实现，像 KNN、决策树、SVM 这些，原理说得不啰嗦，代码也够简洁。
概率的概率、期望的期望讲得还蛮透的，数学功底差点也能看明白。像贝叶斯定理的那段，我觉得挺贴地气，公式配了，关键点不会漏。
EDA 那块也挺实用的，常用图表+Seaborn 直接上手，嗯，不绕弯子。还有监督学习和非监督的区分写得蛮清晰的，新手搞不懂啥时候用啥，看看这个会有感觉。
最喜欢的是后面几章的分类算法，像KNN和朴素贝叶斯都举例子了。看完你就知道怎么写出一版文本分类或者用户行为预测。
哦对，文档里
数据挖掘
0
2025-06-14
数据挖掘核心知识点总结
数据挖掘的核心知识点总结得挺到位的，尤其是关联规则那块，啤酒和尿布的例子真是经典中的经典，讲得又清楚又接地气。评估分类算法的部分也蛮实用，用警察抓小偷的比喻，一下就明白 Precision 和 Recall 的区别了。还有聚类和 KDD 那些内容，案例也比较贴近实际，适合入门和复习。如果你最近在做数据项目，或者准备考相关证，那这份资源还挺值得一看。
算法与数据结构
0
2025-06-17
数据挖掘结果的概率性与局限性
数据挖掘并非完美无缺，其结果的准确性受制于数据的质量和算法的局限性。重要的是，数据挖掘得出的结论并非绝对真理，而是在概率框架下的一种参考。例如，预测客户行为时，数据挖掘可以提供可能性，但无法保证绝对的精准性，因为人类行为本身就具有复杂性和不确定性。
算法与数据结构
10
2024-06-11
结果输出窗口-Keras：Python深度学习库
结果输出窗口用于显示Keras中大多数统计分析的结果。
窗口右侧显示结果，左侧是导航窗口，用于显示输出目录，点击目录可展开结果。
分析完成后，结果窗口会自动弹出，或双击扩展名为.spo的Keras输出文件打开。
统计分析
16
2024-04-30
SQL语言基础查询结果总结
查询结果显示，学号Sno对应的成绩Grade分别为95010: 92分，95024: 82分，95007: 82分，95003: 75分，95010: 61分，95009: 55分。
SQLServer
16
2024-08-18
工作流结果-刘鹏：云计算与数据挖掘
查看工作流结果：云计算和数据挖掘的综合应用展示，分析结果并得出关键见解。刘鹏详细介绍了如何通过云计算优化数据挖掘过程，提高效率和准确性。
数据挖掘
13
2024-07-12