數據分析與數據挖掘實驗指導書 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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編輯推薦

　　數據分析實驗內容主要圍繞描述性統計、推斷性統計和多元統計分析三大統計學原理部分展開。 描述性統計是采用概括性數據指標或圖錶綜閤說明事物特徵、關係和規律的一種方法，主要通過集中趨勢、離散趨勢、分布形狀和相對(分布)位置四大類統計量來描述數據集特徵，實驗2主要用來幫助實驗者理解和掌握描述性統計的主要方法。 由郝文寜、靳大尉和程愷共同編*的這本教材《數據分析與數據挖掘實驗指導書》是統計分析應用軟件數據采集指導書。

內容簡介

　　由郝文寜、靳大尉和程愷共同編*的這本教材《 數據分析與數據挖掘實驗指導書》是數據分析與數據 挖掘課程的實驗指導書，結閤大量實例全麵闡述瞭使 用IBM SPSS係列軟件進行數據分析與挖掘的原理、方 法和步驟。緊密配閤理論教學，使學生在有限的實驗 課時中，加深對所學知識的理解和掌握。
　　全書分為兩個部分，**部分為數據分析實驗， 主要介紹如何利用IBM SPSSStatistics軟件進行統 計分析，具體包括描述性統計、參數檢驗、非參數檢 驗、相關分析、迴歸分析和因子分析等七項實驗科目 ，第二部分為數據挖掘實驗，主要介紹如何利用IBM SPSS Modeler軟件進行數據挖掘，具體包括關聯規則 挖掘、決策樹分類、人工神經網絡分類、貝葉斯方法 分類和聚類等七項實驗科目。　　本書可作為數據工程相關專業本科生教材，也可 為從事各領域數據分析和數據挖掘的專業人員提供指 導和幫助。

作者簡介

　　郝文寜，1971年5月生於山西省芮城縣。現為解放軍理工大學指揮信息係統學院教授，碩士生導師。長期從事作戰仿真、軍用數據工程等領域的教學和科研工作。先後主持和參與多項全軍重大科技攻關項目，獲軍隊科技進步一等奬2項，二等奬3項。齣版專*、教材3部，發錶學術論文60餘篇。享受軍隊**專業技術二類崗位津貼，榮立二等功2次。　　靳大尉，1979年6月生於河北保定。現為解放軍理工大學指揮信息係統學院副教授。長期從事軍事數據工程領域的教學和科研工作。先後發錶論文40餘篇，獲軍隊科技進步二等奬4項，三等奬9項。榮立三等功1次。　　程愷，1983年9月生於河南省鄭州市。現為解放軍理工大學指揮信息係統學院講師。長期從事數據挖掘、作戰效能評估的教學和科研工作。先後主持江蘇省自然科學基金1項，參與國傢自然科學基金項目2項，獲軍隊科技進步二等奬1項，三等奬2項。發錶學術論文20餘篇，被三大檢索收錄10餘篇。

目錄

實驗1 IBM SPSS Statistics軟件使用基礎 1.1 實驗目的與要求 1.2 實驗原理 1.3 實驗內容與步驟 1.3.1 安裝、啓動與退齣 1.3.2 定義變量 1.3.3 數據的輸入與保存 1.3.4 數據文件的編輯與轉換 1.4 思考題實驗2描述性統計 2.1 實驗目的與要求 2.2 實驗原理 2.3 實驗內容與步驟 2.3.1 中心、離散趨勢描述實驗 2.3.2 頻數分布分析實驗 2.4 思考題實驗3 參數檢驗 3.1 實驗目的與要求 3.2 實驗原理 3.3 實驗內容與步驟 3.3.1 單樣本t檢驗 3.3.2 兩獨立樣本t檢驗 3.3.3 兩配對樣本t檢驗 3.3.4 單因素完全隨機設計的方差分析SPSS過程 3.3.5 單因素重復測量設計的方差分析SPSS過程 3.3.6 多因素完全隨機設計方差分析的SPSS過程 3.4 思考題實驗4 非參數檢驗 4.1 實驗目的與要求 4.2 實驗原理 4.3 實驗內容與步驟 4.3.1 單樣本二項分布檢驗的SPSS過程 4.3.2 相關樣本二項分布檢驗的SPSS過程 4.3.3 獨立樣本二項分布檢驗的SPSS過程 4.3.4 適閤性卡方檢驗的SPSS過程 4.3.5 獨立性卡方檢驗的SPSS過程 4.3.6 符號與符號秩次檢驗的SPSS過程 4.3.7 秩和檢驗（曼-惠特尼U檢驗）的SPSS過程 4.3.8 中位數檢驗的SPSS過程 4.4 思考題實驗5 相關分析 5.1 實驗目的與要求 5.2 實驗原理 5.3 實驗內容與步驟 5.3.1 二元變量相關分析的SPSS過程 5.3.2 肯德爾和諧係數計算的SPSS過程 5.3.3 偏相關分析的SPSS過程 5.4 思考題實驗6 迴歸分析 6.1 實驗目的與要求 6.2 實驗原理 6.3 實驗內容與步驟 6.3.1 一元綫性迴歸分析的SPSS過程 6.3.2 多元綫性迴歸分析的SPSS過程 6.4 思考題實驗7 因子分析 7.1 實驗目的與要求 7.2 實驗原理 7.3 實驗內容與步驟 7.3.1 因子分析的SPSS過程 7.3.2 因素分析結果的讀取與解釋 7.4 思考題實驗8 IBM SPSS Modder軟件使用基礎 8.1 實驗目的與要求 8.2 實驗原理 8.2.1 IBM SPSS Modeler簡介 8.2.2 數據挖掘的CRISP-DM模型 8.2.3 Modeler軟件使用的技巧 8.3 實驗內容與步驟 8.3.1 Modeler的啓動和界麵布局 8.3.2 完整建模流程的介紹 8.4 思考題實驗9 關聯規則挖掘實驗 9.1 實驗目的與要求 9.2 實驗原理 9.2.1 關聯規則處理數據的兩種形式 9.2.2 關聯規則相關概念 9.3 實驗內容與步驟 9.3.1 Apriori算法應用 9.3.2 序列關聯應用 9.4 思考題實驗10 決策樹分類實驗 10.1 實驗目的與要求 10.2 實驗原理 10.2.1 決策樹分類原理 10.2.2 決策樹分類常用算法 10.3 實驗內容與步驟 10.3.1 導入數據 10.3.2 數據認識與處理 10.3.3 建立模型與評估 10.4 思考題實驗11 支持嚮量機SVM分類實驗 11.1 實驗目的與要求 11.2 實驗原理 11.3 實驗內容與步驟 11.3.1 導入數據 11.3.2 建立模型 11.4 思考題實驗12 人工神經網絡分類實驗 12.1 實驗目的與要求 12.2 實驗原理 12.3 實驗內容與步驟 12.3.1 導入數據 12.3.2 模型建立 12.4 思考題實驗13貝葉斯方法分類實驗 13.1 實驗目的與要求 13.2 實驗原理 12.2.1 貝葉斯定理和樸素貝葉斯 13.2.2 Modeler中的貝葉斯分類器 13.3 實驗內容與步驟 13.3.1 數據導入 13.3.2 貝葉斯網絡建模 13.4 思考題實驗14 K均值與二分法聚類實驗 14.1 實驗目的與要求 14.2 實驗原理 14.2.1 聚類分析 14.2.2 K-Means聚類 14.2.3 兩步聚類 14.3 實驗內容與步驟 14.3.1 K均值聚類 14.3.2 兩步法類 14.4 思考題參考文獻

前言/序言

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