Paolo Giudici 2003--应用数据挖掘--统计方法

时间序列预测 股价预测 收入预测 交叉销售相关分析 购物篮分析 市场分割 个性化服务 欺诈行为检测 风险值预测 风险评级 相关分析 关联分析 相似时间序列分析 因子分析 分类分析 聚类分析 客户流失预测

这份文档涵盖了数据挖掘领域中多数方法的SPSS实现步骤，并对SPSS的原理和应用技巧进行了详细阐述。

基于数据挖掘，提出多用户多服务器下的互动行为匹配方法，包括合作商业模式和跨界服务生态链运营模式。利用个性化关联规则完成匹配，在数据挖掘工具支持下，匹配精准度高于传统方法。可用于支持跨界服务生态链共创共赢。

SPSS数据挖掘方法 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。

在统计学分析海量数据时，许多数据库并不适合，数据挖掘技术提供了更好的解决方案。

随着数据挖掘技术的快速发展，R和Python等开源软件逐渐成为热门工具。然而，对于初学者而言，这些软件的学习曲线较为陡峭，如何将理论知识应用于实际业务场景也是一大挑战。 本书以解决实际业务问题为导向，系统介绍基于R语言的数据挖掘方法，并结合具体案例讲解如何构建稳健的数据挖掘模型。 与Python相比，R语言在统计分析、计量经济学等领域更具优势，并且拥有广泛的用户基础。R语言不仅可以与Oracle、SQL Server等数据库软件结合使用，突破内存限制，还能够与Hadoop、Spark等大数据分析平台进行连接，扩展其应用场景。

经典数据挖掘算法在Web场景中发挥着重要作用，助力各类应用的开发。

数据挖掘技术深入分析海量数据，尤其针对传统统计学难以有效处理的庞大数据库，提供了一种全新的解决方案。

数据挖掘与统计学的交汇带来了数据挖掘算法的全面介绍。数据挖掘利用了统计学、人工智能及数据库等多种技术，将复杂技术封装成简单工具，使使用者能专注于问题本身。数据挖掘不仅限于统计分析，其算法源于广泛的统计学理论与扩展。