SPSS Modeler 15.0 大数据挖掘分类与预测方法详解

数据挖掘流程的全套打法，SPSS Modeler 的教程真是挺系统的。书里不光讲了软件的界面操作，还搭配了各种实战案例。像是决策树、神经网络这些算法，讲得也不算枯燥，偏重“怎么用”而不是死板理论。 SPSS Modeler 的变量管理和样本管理部分对新手挺友好，界面操作直观，逻辑也清晰，适合快速上手。你要是之前没碰过数据挖掘，光靠书里的例子照着做，也能摸出点门道来。 案例章节还不错，像决策树，书里用具体业务数据跑流程，还教你怎么看输出图形、怎么调节点。哦对，还有人工神经网络和聚类这些章节，也都配了可跑的案例，挺实用的。 总的来看，这本书比较适合想快速掌握SPSS Modeler操作思路的人。如

图形化操作的 SPSS Modeler，挺适合不太喜欢写代码的你，拖拖拽拽就能完成数据建模。流程清晰，操作也直观，适合入门数据挖掘。 数据准备、建模、评估一步步拉好节点就行，整个流程逻辑一目了然。像你想做个客户流失预测，用它做决策树、神经网络都挺方便。 不管是从 Excel 拉数据，还是接 MySQL、DB2，兼容性都还不错。大批量数据时效率也蛮高，跑模型稳定性也好，不容易崩。 如果你还想深入了解，推荐看看SPSS Modeler 数据挖掘过程解析，里面讲得挺细。 另外，IBM SPSS Modeler：深挖数据价值和SPSS Modeler 数据建模工具也都不错，实战内容比较多，建议你顺便看

本PDF文件详细解析了使用SPSS Modeler进行数据挖掘的步骤，指导用户从数据导入到模型创建和评估的完整流程。

CLEMENTINE 数据挖掘方法及应用这本书，挺适合那些想深入了解数据挖掘的朋友。它以 SPSS Modeler 为工具，了数据挖掘的核心方法。比如分类、聚类、回归等，这些技术都能你从大量数据中提取出有价值的信息。SPSS Modeler 的图形化界面，操作起来比编程式的工具要直观得多，初学者也能轻松上手。最有趣的部分就是，书中不仅了理论，还涉及到具体的业务应用，比如市场细分和客户行为，简直是做数据必备的一本书。如果你对数据挖掘感兴趣，尤其是通过可视化的方式来理解和应用这些技术，推荐一定要看看这本书。对了，书里的案例和实操指导也实用，你更好地掌握这些技能哦。

薛薇的《SPSS Modeler 数据挖掘方法及应用》第三版案例数据，真的是数据老司机的宝藏资源。你要是刚入门 SPSS Modeler，这套案例练起来顺手，文件分类清晰，涵盖从聚类到神经网络，类型还挺丰富的。比如 Telephone.sav 是电话用户行为，拿来练客户细分方便。聚类.str 直接带你走完整个流程，不用自己搭半天。更棒的是，数据量不大，跑模型不卡，测试各种方法合适。

SPSSMODELER2 的数据挖掘流程挺清晰的，从属性选择到数据编码，整个流程安排得蛮科学。你可以直接拿它来跑一些信用卡数据，效果还不错。尤其是那块数据清洗，对输入错误的方式挺实用，像地址变更啊、拼写错误这些，它都能帮你自动搞定。 属性增强的部分也挺贴心，能让你在已有数据上再加一层，比如说收入水平、是否有车这些，做分类模型的时候更方便。而且编码方式比较人性化，比如把收入除以 1000，起来更直观。 如果你正好在做信用卡评分、客户分群或者是欺诈检测这些场景，那它真的挺合适的。页面不花哨，操作也不绕，适合上手快的朋友。对了，它还支持OLAP和KDD流程，不懂也没关系，用几次你就顺了。 你要是想拓

在WEKA中，分类和回归任务都统一在“Classify”选项卡中进行。这两种任务都以目标属性（即类别属性或输出变量）为核心。我们通过训练数据集，利用实例的特征来预测目标属性。模型的建立依赖于训练集中已知的输入输出关系。成功建模后，我们可以用这个模型来预测新的未知实例。模型质量的评估标准主要是预测准确度。

IBM SPSS Modeler 的使用文档，讲得挺系统的，适合刚入门数据挖掘或想搞清楚企业级部署流程的朋友看一看。文档主要围绕 Modeler 18.0 展开，像怎么从数据库抓数据、怎么建模型、怎么部署都讲到了。虽然是扫描版，OCR 有点小问题，但整体内容还算扎实，是对各种机器学习算法支持的部分，看得出是正儿八经的企业级玩意儿。如果你平时用 Python 或者 R 玩数据挖掘，这个工具会是另一种视角，也挺好融合到现有流程的。

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。