简介
本书全面介绍了当今数据挖掘和数据分析领域的方法和原理。本书以软件介绍、基础统计、高级统计、数据挖掘、统计制图为主线,逐步介绍了现代数据分析的各个方面。
目录
目录
马克威软件与当代数据分析
概述
马克威分析系统功能介绍
第一部分 认识马克威分析系统
第一章 马克威分析系统界面介绍
1.1 数据窗口
1.2 变量窗口
1.3 挖掘窗口
1.4 输出窗口
第二章 马克威数据输入和导入
2.1 数据输入
2.2 变量属性设定
2.3 读入文本型数据文件
2.4 读入Excel文件
2.5 读入DBF文件
2.6 通过OLEDB抽取外部数据
第三章 数据处理
3.1 多维查询
3.2 记录选择
3.3 数据计算
3.4 记录排序
3.5 缺失值填充
3.6 类型转换
3.7 数据抽样
3.8 重新编码
3.9 记录处理
3.10 变量处理
3.11 文件合并
3.12 行列转换
3.13 权重设置
3.14 数据合并
3.15 数据重构
3.16 分类汇总
3.17 随机数生成
第二部分 基础统计
第四章 描述分析
4.1 均值分析
4.2 频率分析
4.3 描述统计
4.4 交叉表
第五章 相关性分析
5.1 一般相关分析
5.2 偏相关分析
5.3 应用实例
第六章 假设检验
6.1 参数检验
6.2 非参数检验
第三部分 高级统计
第七章 回归分析
7.1 线性回归
7.2 二值逻辑回归
7.3 概率单位回归
7.4 有序回归
7.5 曲线回归
7.6 岭回归
7.7 主成分回归
第八章 生存分析
8.1 寿命表
8.2 KM过程
8.3 比例风险模型
第九章 聚类分析
9.1 聚类分析原理
9.2 分层聚类
9.3 快速聚类
第十章 判别分析
10.1 描述
10.2 原理
10.3 适用要求
10.4 操作
10.5 结果说明
第十一章 主成分分析
11.1 描述
11.2 原理
11.3 适用要求
11.4 操作
11.5 结果说明
11.6 主成分分析的注意事项
第十二章 因子分析
12.1 因子分析的使用
12.2 因子分析的结果解释
12.3 操作
12.4 结果说明
12.5 因子分析的一般步骤
第十三章 时间序列分析
13.1 介绍
13.2 季节解构模型
13.3 X11模型
13.4 自回归模型
13.5 移动平均模型
13.6 ARIMA模型
13.7 指数平滑模型
第十四章 方差分析
14.1 单因素方差分析
14.2 多因素方差分析
14.3 结果说明
第十五章 向量自回归模型
15.1 描述
15.2 原理
15.3 数据要求
15.4 操作
15.5 结果说明
第十六章 联立方程系统
16.1 描述
16.2 计算原理
16.3 适用要求
16.4 操作
16.5 结果说明
第十七章 协整分析
17.1 描述
17.2 计算原理
17.3 适用要求
17.4 操作
17.5 结果说明
第四部分 数据挖掘
第十八章 数据挖掘简介
18.1 数据挖掘的由来
18.2 数据挖掘功能与算法
18.3 马克威数据挖掘界面
18.4 数据挖掘行业应用
第十九章 神经网络
19.1 神经网络的由来
19.2 神经网络的基本原理
19.3 神经网络的参数设置
19.4 神经网络的结果解释
19.5 马克威神经网络的应用
第二十章 决策树
20.1 决策树的由来
20.2 决策树的基本原理
20.3 决策树的参数设置
20.4 决策树的结果解释
20.5 马克威决策树的应用
第二十一章 关联规则
21.1 关联规则的由来
21.2 关联规则的基本原理
21.3 关联规则的参数设置
21.4 关联规则的结果解释
21.5 马克威关联规则的应用
第二十二章 模糊聚类
22.1 模糊聚类的由来
22.2 模糊聚类的基本原理
22.3 模糊聚类的参数设置
22.4 模糊聚类的结果解释
22.5 马克威模糊聚类的应用
第二十三章 支持向量机
23.1 支持向量机的由来
23.2 支持向量机的基本原理
23.3 支持向量机的参数设置
23.4 支持向量机的结果解释
23.5 马克威支持向量机的应用
第二十四章 粗糙集
24.1 粗糙集(粗集)的由来
24.2 粗糙集的基本原理
24.3 粗糙集的参数设置
24.4 粗糙集的结果解释
24.5 马克威粗糙集的应用
第二十五章 孤立点分析
25.1 孤立点分析的由来
25.2 孤立点分析的基本原理
25.3 孤立点分析的参数设置
25.4 孤立点分析的结果解释
25.5 马克威孤立点分析的应用
第二十六章 贝叶斯网络原理及用法指南
26.1 贝叶斯网络的由来
26.2 贝叶斯网络的基本原理
26.3 贝叶斯网络操作设置
26.4 贝叶斯网络结果解释
26.5 贝叶斯网络应用举例
附录 数据挖掘案例分析
第五部分 统计制图与电子表格
第二十七章 数据呈现制图
27.1 直线图
27.2 条状图
27.3 直方图
27.4 圆饼图
27.5 面积图
27.6 排列图
第二十八章 数据探索制图
28.1 盒状图
28.2 误差图
28.3 序列图
28.4 散点图
28.5 自相关图
28.6 互相关图
28.7 P-P图
28.8 Q-Q图
28.9 控制图
28.10 Roc曲线
28.11 高低图
第二十九章 电子表格
29.1 引介
29.2 马克威电子表格的功能
29.3 报表制作模板
29.4 应用工具
29.5 网页发布
参考文献
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马克威软件与当代数据分析
概述
马克威分析系统功能介绍
第一部分 认识马克威分析系统
第一章 马克威分析系统界面介绍
1.1 数据窗口
1.2 变量窗口
1.3 挖掘窗口
1.4 输出窗口
第二章 马克威数据输入和导入
2.1 数据输入
2.2 变量属性设定
2.3 读入文本型数据文件
2.4 读入Excel文件
2.5 读入DBF文件
2.6 通过OLEDB抽取外部数据
第三章 数据处理
3.1 多维查询
3.2 记录选择
3.3 数据计算
3.4 记录排序
3.5 缺失值填充
3.6 类型转换
3.7 数据抽样
3.8 重新编码
3.9 记录处理
3.10 变量处理
3.11 文件合并
3.12 行列转换
3.13 权重设置
3.14 数据合并
3.15 数据重构
3.16 分类汇总
3.17 随机数生成
第二部分 基础统计
第四章 描述分析
4.1 均值分析
4.2 频率分析
4.3 描述统计
4.4 交叉表
第五章 相关性分析
5.1 一般相关分析
5.2 偏相关分析
5.3 应用实例
第六章 假设检验
6.1 参数检验
6.2 非参数检验
第三部分 高级统计
第七章 回归分析
7.1 线性回归
7.2 二值逻辑回归
7.3 概率单位回归
7.4 有序回归
7.5 曲线回归
7.6 岭回归
7.7 主成分回归
第八章 生存分析
8.1 寿命表
8.2 KM过程
8.3 比例风险模型
第九章 聚类分析
9.1 聚类分析原理
9.2 分层聚类
9.3 快速聚类
第十章 判别分析
10.1 描述
10.2 原理
10.3 适用要求
10.4 操作
10.5 结果说明
第十一章 主成分分析
11.1 描述
11.2 原理
11.3 适用要求
11.4 操作
11.5 结果说明
11.6 主成分分析的注意事项
第十二章 因子分析
12.1 因子分析的使用
12.2 因子分析的结果解释
12.3 操作
12.4 结果说明
12.5 因子分析的一般步骤
第十三章 时间序列分析
13.1 介绍
13.2 季节解构模型
13.3 X11模型
13.4 自回归模型
13.5 移动平均模型
13.6 ARIMA模型
13.7 指数平滑模型
第十四章 方差分析
14.1 单因素方差分析
14.2 多因素方差分析
14.3 结果说明
第十五章 向量自回归模型
15.1 描述
15.2 原理
15.3 数据要求
15.4 操作
15.5 结果说明
第十六章 联立方程系统
16.1 描述
16.2 计算原理
16.3 适用要求
16.4 操作
16.5 结果说明
第十七章 协整分析
17.1 描述
17.2 计算原理
17.3 适用要求
17.4 操作
17.5 结果说明
第四部分 数据挖掘
第十八章 数据挖掘简介
18.1 数据挖掘的由来
18.2 数据挖掘功能与算法
18.3 马克威数据挖掘界面
18.4 数据挖掘行业应用
第十九章 神经网络
19.1 神经网络的由来
19.2 神经网络的基本原理
19.3 神经网络的参数设置
19.4 神经网络的结果解释
19.5 马克威神经网络的应用
第二十章 决策树
20.1 决策树的由来
20.2 决策树的基本原理
20.3 决策树的参数设置
20.4 决策树的结果解释
20.5 马克威决策树的应用
第二十一章 关联规则
21.1 关联规则的由来
21.2 关联规则的基本原理
21.3 关联规则的参数设置
21.4 关联规则的结果解释
21.5 马克威关联规则的应用
第二十二章 模糊聚类
22.1 模糊聚类的由来
22.2 模糊聚类的基本原理
22.3 模糊聚类的参数设置
22.4 模糊聚类的结果解释
22.5 马克威模糊聚类的应用
第二十三章 支持向量机
23.1 支持向量机的由来
23.2 支持向量机的基本原理
23.3 支持向量机的参数设置
23.4 支持向量机的结果解释
23.5 马克威支持向量机的应用
第二十四章 粗糙集
24.1 粗糙集(粗集)的由来
24.2 粗糙集的基本原理
24.3 粗糙集的参数设置
24.4 粗糙集的结果解释
24.5 马克威粗糙集的应用
第二十五章 孤立点分析
25.1 孤立点分析的由来
25.2 孤立点分析的基本原理
25.3 孤立点分析的参数设置
25.4 孤立点分析的结果解释
25.5 马克威孤立点分析的应用
第二十六章 贝叶斯网络原理及用法指南
26.1 贝叶斯网络的由来
26.2 贝叶斯网络的基本原理
26.3 贝叶斯网络操作设置
26.4 贝叶斯网络结果解释
26.5 贝叶斯网络应用举例
附录 数据挖掘案例分析
第五部分 统计制图与电子表格
第二十七章 数据呈现制图
27.1 直线图
27.2 条状图
27.3 直方图
27.4 圆饼图
27.5 面积图
27.6 排列图
第二十八章 数据探索制图
28.1 盒状图
28.2 误差图
28.3 序列图
28.4 散点图
28.5 自相关图
28.6 互相关图
28.7 P-P图
28.8 Q-Q图
28.9 控制图
28.10 Roc曲线
28.11 高低图
第二十九章 电子表格
29.1 引介
29.2 马克威电子表格的功能
29.3 报表制作模板
29.4 应用工具
29.5 网页发布
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