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数据可视化与数据挖掘——基于Tableau和SPSS Modeler图形界面

数据可视化与数据挖掘——基于Tableau和SPSS Modeler图形界面

数据可视化与数据挖掘——基于Tableau和SPSS Modeler图形界面

《数据可视化与数据挖掘——基于Tableau和SPSS Modeler图形界面》一书作者王国平 ,电子工业出版社2017年10月出版

基本介绍

  • 书名:数据可视化与数据挖掘——基于Tableau和SPSS Modeler图形界面
  • 作者:王国平
  • ISBN:978-7-121-32702-5
  • 页数:348页
  • 定价:69.00元 
  • 出版社:电子工业出版社
  • 出版时间:2017年10月出版
  • 开本:16
内容提要
当前,经典的数据挖掘算法日趋成熟,相关标準和技术已经在各行各业得到广泛套用。为了使数据挖掘技术满足不同层次用户的需要,可视化数据挖掘技术被提出,通过可视化的手段将数据挖掘过程的各个阶段展示给用户,使用户能更好地理解过程,目前该技术已经成为数据挖掘领域的研究热点。
《数据可视化与数据挖掘——基于Tableau和SPSS Modeler图形界面》旨在介绍最新的可视化数据挖掘技术,是作者多年工作经验的总结。内容基于 Tableau 10.3和 IBM SPSS Modeler 18.0 编写,详细介绍了 Tableau 的数据连线、图形编辑、创建地图、表计算和聚合计算等功能,以及 IBM SPSS Modeler 的数据连线、CRISP-DM(跨行业数据挖掘标準流程)等功能。通过实际案例,重点介绍了可视化数据挖掘技术在电信、电力、医药、银行、电商和房地产等行业中的套用,可以作为网际网路、银行证券、电商等行业的从业者,以及高等院校相关专业学生参考使用。
目录
第1部分 数据可视化篇
第1章 可视化数据挖掘概述 2
1.1 数据可视化 2
1.1.1 Tableau 3
1.1.2 QlikView 5
1.1.3 Power BI 5
1.2 可视化数据挖掘 6
1.2.1 IBM SPSS Modeler 6
1.2.2 Intelligent Miner 7
1.2.3 SAS Enterprise Miner 9
第2章 Tableau Desktop简介 11
2.1 软体页面简介 11
2.1.1 开始页面 12
2.1.2 数据源页面 13
2.1.3 工作簿页面 15
2.2 数据类型 15
2.2.1 主要数据类型 15
2.2.2 更改数据类型 16
2.3 运算符及优先权 18
2.3.1 算术运算符 18
2.3.2 逻辑运算符 18
2.3.3 比较运算符 19
2.3.4 运算符优先权 19
2.4 软体安装 20
2.4.1 软体下载 20
2.4.2 安装步骤 21
2.4.3 软体激活 23
2.5 档案类型 26
第3章 连线数据源 27
3.1 连线到档案 27
3.1.1 Excel档案 27
3.1.2 文本档案 29
3.1.3 Access 30
3.1.4 JSON档案 32
3.1.5 PDF档案 34
3.1.6 空间档案 35
3.1.7 统计档案 36
3.1.8 其他档案 38
3.2 连线到资料库 38
3.2.1 Tableau Server 38
3.2.2 SQL Server 39
3.2.3 MySQL 40
3.2.4 Oracle 41
3.2.5 Amazon Redshift 42
3.2.6 更多资料库 43
第4章 Tableau主要操作 47
4.1 维度和度量 47
4.1.1 维度 47
4.1.2 度量 49
4.2 连续和离散 50
4.2.1 连续栏位 50
4.2.2 离散栏位 51
4.3 工作区操作 52
4.3.1 “数据”窗格 53
4.3.2 “分析”窗格 54
4.3.3 工具列 54
4.3.4 状态栏 55
4.3.5 卡和功能区 56
4.4 工作表操作 58
4.4.1 创建工作表 58
4.4.2 複製工作表 59
4.4.3 导出工作表 59
4.4.4 删除工作表 60
4.5 Tableau高级操作 61
4.5.1 表计算 61
4.5.2 创建栏位 63
4.5.3 创建参数 65
4.5.4 聚合计算 71
4.5.5 缺失值处理 74
第5章 创建图表 76
5.1 单变数图形 76
5.1.1 条形图 76
5.1.2 饼图 79
5.1.3 直方图 80
5.1.4 折线图 81
5.2 多变数图形 84
5.2.1 散点图 84
5.2.2 甘特图 85
第2部分 可视化数据挖掘篇
第6章 SPSS Modeler简介 88
6.1 软体简介 88
6.1.1 软体历史 88
6.1.2 软体界面 90
6.1.3 软体特点 96
6.2 算法及功能 97
6.2.1 软体算法 97
6.2.2 软体功能 99
6.3 软体安装及启动 101
6.3.1 软体安装 101
6.3.2 授权许可 104
6.3.3 启动软体 107
第7章 数据挖掘流程 110
7.1 业务理解 110
7.2 数据理解 111
7.3 数据準备 112
7.4 建立模型 113
7.5 评估模型 114
7.6 套用模型 114
第8章 SPSS Modeler导入数据源 116
8.1 连线到档案 116
8.1.1 Excel档案 117
8.1.2 变数档案 117
8.1.3 固定档案 119
8.1.4 SAS档案 120
8.1.5 Statistics档案 121
8.2 连线到资料库 121
第9章 SPSS Modeler基础操作 125
9.1 数据流操作 125
9.1.1 生成数据流 125
9.1.2 添加和删除节点 125
9.1.3 连线数据流 126
9.1.4 修改连线节点 127
9.1.5 执行数据流 128
9.2 图形製作 128
9.2.1 散点图 129
9.2.2 直方图 131
9.2.3 网路图 132
9.2.4 评估图 132
第3部分 案例实战篇
第10章 电信行业中的套用 136
10.1 建模思路 137
10.2 Logistic回归 138
10.3 业务理解 139
10.4 数据理解 140
10.5 数据準备 142
10.6 建立模型 143
10.6.1 模型参数设定 143
10.6.2 模型运行结果 154
10.7 模型评估 157
10.7.1 模型精确度 157
10.7.2 模型拟合度 158
10.8 模型套用 158
10.9 小结 161
第11章 电力行业中的套用 162
11.1 建模思路 163
11.2 时间序列模型 163
11.3 业务理解 165
11.4 数据理解 166
11.5 数据準备 167
11.6 建立模型 168
11.6.1 模型参数设定 168
11.6.2 模型运行结果 184
11.7 模型评估 186
11.8 模型套用 187
11.9 小结 188
第12章 医药行业中的套用 189
12.1 建模思路 189
12.2 聚类模型 190
12.3 业务理解 192
12.4 数据理解 193
12.5 数据準备 195
12.6 建立模型 196
12.6.1 模型参数设定 196
12.6.2 模型运行结果 199
12.7 模型评估 202
12.8 模型套用 204
12.9 小结 206
第13章 银行业中的套用 207
13.1 建模思路 208
13.2 判别分析 208
13.3 业务理解 210
13.4 数据理解 211
13.5 数据準备 213
13.6 建立模型 214
13.6.1 模型参数设定 214
13.6.2 模型运行结果 221
13.7 模型评估 226
13.8 模型套用 226
13.9 小结 229
第14章 电商中的套用 230
14.1 建模思路 231
14.2 神经网路模型 232
14.2.1 神经元 234
14.2.2 多层感知器 235
14.2.3 径向基函式 237
14.3 业务理解 238
14.4 数据理解 239
14.5 数据準备 241
14.6 建立模型 243
14.6.1 模型参数设定 243
14.6.2 模型运行结果 251
14.7 模型评估 254
14.8 模型套用 255
14.9 小结 257
第15章 房地产业中的套用 258
15.1 建模思路 258
15.2 决策树模型 259
15.3 业务理解 261
15.4 数据理解 261
15.5 数据準备 263
15.6 建立模型 266
15.6.1 模型参数设定 266
15.6.2 模型运行结果 276
15.7 模型评估 277
15.7.1 模型精确度 277
15.7.2 模型拟合度 278
15.8 模型套用 279
15.9 小结 281
附录A 配置MySQL ODBC数据源 282
附录B Tableau重要函式 285
附录C SPSS Modeler函式 313

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