资料探勘：人工智慧与机器学习发展以SPSS Modeler为范例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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资料探勘是一门结合统计学与资讯科学相关理论的方法学，借由各种功能与模式的导入与实践，使得资料探勘的应用遍及各个领域，成为研究与实务工作者重要的研究方法，尤其是运用在人工智慧及机器学习的未来发展。再者，随着知识经济的发展，以资料探勘为基础，创造个人、组织竞争优势、与经营绩效的管理理论及工具，也就成为资料探勘发展及应用的趋势。故资料探勘理论与工具方法的学习与导入于组织、企业，就成为知识探勘、运用与管理的重要工作。因此，我们也可以说资料探勘，对于学术界与实务界而言，是一门兼具问题、理论、与方法的学科。

　　这本书所要提供给读者的内容，即尝试以不同资料探勘的理论为经，演算方法为纬，在经、纬的架构中，借着个案实例，以及SPSS Modeler系统实际的操作，来说明资料探勘模式与功能所能提供问题解决的方法，以及在人工智慧及机器学习未来的发展。

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《资料探勘：人工智慧与机器学习发展以SPSS Modeler为范例》图书简介 本书深入探讨了资料探勘（Data Mining）的核心概念、演进历程，以及它在人工智慧（AI）与机器学习（ML）领域中的关键作用。作为一本面向实践与理论结合的专业著作，本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，理解如何利用先进的数据分析技术从海量数据中提取有价值的知识和洞察。 第一部分：资料探勘的基础与演进 本书的开篇部分详尽阐述了资料探勘的定义、历史发展脉络及其在现代商业决策、科学研究和社会分析中的重要地位。我们将追溯资料探勘从早期统计学和数据库技术融合的历程，到如今与大数据、云计算深度结合的全新范式。 资料探勘的本质与目标： 探讨资料探勘与传统数据分析的区别，重点解析其目标——发现隐藏的、非显而易见的、先前未知的、有潜在价值的知识。 资料生命周期管理： 系统介绍资料从采集、清洗、预处理到建模、评估与部署的完整流程。强调数据质量在整个探勘过程中的决定性影响，并介绍各种数据清洗技术，如缺失值处理、异常值检测与数据标准化。 经典算法回顾： 简要回顾资料探勘中几类核心算法的思想基础，包括决策树、回归分析、聚类分析等，为后续的深入学习打下坚实的基础。 第二部分：人工智慧与机器学习的驱动力 资料探勘的飞跃性发展，很大程度上得益于人工智慧和机器学习技术的成熟。本部分将聚焦于这些驱动技术，阐释它们如何赋能更复杂、更精准的数据洞察。 机器学习基础理论： 详细介绍监督学习（如分类与回归）、无监督学习（如聚类与关联规则）和强化学习的基本原理。重点分析不同模型在处理不同类型数据和解决特定业务问题时的适用性。 深度学习的兴起与影响： 探讨人工神经网络，特别是深度学习模型（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN）在处理图像、文本和序列数据方面的革命性突破。分析深度学习如何提升资料探勘任务的准确性和自动化水平。 模型评估与选择： 深入讲解如何科学地评估和比较不同机器学习模型的性能。内容涵盖交叉验证、混淆矩阵、准确率、召回率、F1分数、ROC曲线以及模型泛化能力的评估方法，确保读者能够做出稳健的模型选择。 第三部分：以SPSS Modeler为核心的实践操作 本书的核心价值之一在于其对业界主流工具——SPSS Modeler的深入应用讲解。SPSS Modeler作为一个强大的可视化资料探勘平台，极大地简化了复杂模型的构建与部署过程。本部分将提供详尽的实战指导。 SPSS Modeler环境导览： 详细介绍Modeler的界面布局、数据源连接、流（Stream）的概念以及各个节点的功能与用途。 数据准备与转换实操： 演示如何利用Modeler内置的丰富节点（如输入/输出节点、转换节点、选择节点）高效地完成数据清洗、特征工程和数据转换，这是确保后续模型质量的关键步骤。 核心建模节点的应用： 分类模型： 详细演示如何构建和训练Logistic回归、决策树（如C5.0）、提升（Boosting）模型，并进行模型比较。 聚类模型： 实践K-均值（K-Means）、两步聚类等算法，用于市场细分和异常模式识别。 关联规则挖掘： 讲解Apriori算法在发现购物篮分析等场景中的实际应用。 高级建模技术： 探讨如何利用SPSS Modeler集成更复杂的机器学习技术，如神经网络模型的构建与调优。 模型部署与自动化： 指导读者如何将训练好的模型导出，集成到实际业务流程中，实现预测的自动化和持续监控。 第四部分：行业应用与未来展望 最后一部分，本书将视角扩展到资料探勘在不同垂直行业中的具体应用案例，并对未来的发展趋势进行展望。 金融风险管理： 探讨如何利用资料探勘技术进行信用评分模型构建、欺诈检测和客户流失预测。 市场营销与客户关系管理（CRM）： 分析如何通过细分、推荐系统和生命周期价值预测来优化营销策略。 医疗健康领域： 介绍疾病诊断辅助、药物发现以及公共卫生监测中的数据挖掘应用。 资料伦理与治理： 讨论在数据驱动决策时代，必须关注的隐私保护、模型公平性与可解释性（Explainable AI, XAI）等重要议题。 本书特色： 本书内容组织逻辑清晰，从理论基础到工具实操，层层递进。它不仅仅是一本关于SPSS Modeler操作手册，更是一本深刻剖析资料探勘与现代AI/ML技术融合的知识宝库。通过大量的案例分析和步骤拆解，读者将能够真正掌握如何运用强大的分析工具，将原始数据转化为驱动业务增长的核心资产。本书适合对数据科学、商业智能、市场分析有浓厚兴趣的在校学生、数据分析师、IT专业人员以及需要利用数据做出更优决策的企业管理者阅读。

作者简介

廖述贤

　　现任：淡江大学管理科学学系专任教授

　　学历：英国华威克大学(Warwick University)作业研究及系统管理博士

　　研究领域/专长：决策理论、资料探勘(大数据分析)、商业智慧、供应链管理、电子商务、数位金融(FinTech) 、知识管理、科技管理、行销管理

温志皓

　　现任：国防大学运筹管理学系专任助理教授

　　学历：国立中央大学企业管理博士(企业电子化与大数据组)

　　研究领域/专长：资料探勘、资料库行销、推荐系统、数据分析、电子商务、人工智慧
 

Chapter 01 资料探勘概论
1-1 资料探勘概念
1-2 何谓资料探勘？
1-3 资料探勘的定义
1-4 资料探勘的流程
1-5 资料探勘的应用

Chapter 02 资料探勘的功能
2-1 资料探勘的方式与功能
2-2 分类 (Classification)
2-3 推估 (Estimation)
2.4 预测 (Predication)
2-5 集群 (Cluster or Segmentation)
2-6 关联 (Association rules analysis)
2-7 顺序 (Sequential)

Chapter 03 资料库与资料探勘 – 大资料Ⅰ
3-1 大资料与资料库
3-2 资料与资料库
3-3 资料库架构
3-4 IBM SPSS Modeler 资料来源
3-5 资料品质
3-6 资料预处理

Chapter 04 资料与资料探勘 – 大数据Ⅱ
4-1 大数据与资料
4-2 资料
4-3 IBM SPSS Modeler 资料格式及设定
4-4 自动资料准备
4-5 遗漏值的处理

Chapter 05 决策树：C5.0
5-1 决策树基本概念
5-2 决策树演算法简介
5-3 IBM SPSS Modeler C5.0 节点资料格式与设定
5-4 IBM SPSS Modeler C5.0 节点设定范围
5-5 个案应用—生物资讯

Chapter 06 分类与回归树: C&RT
6-1 分类与回归树基本概念
6-2 C&R Tree演算法简介
6-3 IBM SPSS Modeler C&RT 节点资料格式与设定
6-4 IBM SPSS Modeler C&R Tree 节点设定范围
6-5 个案应用—医学诊断

Chapter 07 因数分析: FA/PCA
7-1 因素分析PCA/Factor基本概念
7-2 因素分析演算法简介
7-3 IBM SPSS Modeler 主成分/因子 节点资料格式与设定
7-4 IBM SPSS Modeler 主成分/因子 节点设定范围
7-5 个案应用—学术量表分析

Chapter 08 类神经网路: Artificial Neural Networks
8-1 类神经网路基本概念
8-2 类神经网路演算法简介
8-3 IBM SPSS Modeler Neural Networks 节点资料格式与设定
8-4 IBM SPSS Modeler 类神经网路 (ANN) 节点设定范围
8-5 个案应用—设备状态监测

Chapter 09 贝氏网路 –Bayesian Networks
9-1 贝氏网路基本概念
9-2 贝氏定理简介
9-3 IBM SPSS Modeler Bayesian 网路节点资料格式与设定
9-4 IBM SPSS Modeler Bayesian 网路节点设定范围
9-5 个案应用—铁达尼号乘客存活率分析

Chapter 10 支援向量机 – Support Vector Machine
10-1 支援向量机基本概念
10-2 多分类支援向量机演算法简介
10-3 IBM SPSS Modeler SVM 节点资料格式与设定
10-4 IBM SPSS Modeler SVM 节点设定范围
10-5 个案应用—公共行政管理应用

Chapter 11 关联规则 – Association rules
11-1 关联规则 Apriori 基本概念
11-2 Apriori 演算法简介
11-3 IBM SPSS Modeler Apriori 节点资料格式与设定
11-4 IBM SPSS Modeler Apriori 节点设定范围
11-5 个案应用—零售业购物篮分析应用

Chapter 12 次序分析 – Sequence analysis
12-1 次序分析Sequence analysis基本概念
12-2 次序分析演算法简介
12-3 IBM SPSS Modeler 序列节点资料格式与设定
12-4 IBM SPSS Modeler 序列节点设定范围
12-5 个案应用—零售业的需求推估

Chapter 13 集群分析 – Clustering analysis
13-1 集群分析 K-means 的基本概念
13-2 K-Means 演算法简介
13-3 IBM SPSS Modeler K-Means 节点资料格式与设定
13-4 IBM SPSS Modeler K-Means 节点设定范围
13-5 个案应用—城市污水处理厂的水质资料

Chapter 14 类神经网路 – Kohonen neural network
14-1 类神经网路 Kohonen 基本概念
14-2 类神经网路 Kohonen neural network 演算法
14-3 IBM SPSS Modeler Kohonen neural network 节点资料格式与设定
14-4 IBM SPSS Modeler Kohonen neural network 节点设定范围
14-5 个案应用—天文星体辨识资料应用

Chapter 15 资料探勘与人工智慧发展
15-1 人工智慧起源
15-2 人工智慧的领域
15-3 人工智慧的方法
15-4 资料探勘与人工智慧发展

Chapter 16 资料探勘与机器学习发展
16-1 机器学习起源
16-2 机器学习的领域
16-3 机器学习的方法
16-4 资料探勘与机器学习发展
 

评分☆☆☆☆☆

我是一名业务分析师，日常工作需要从海量业务数据中提炼有价值的信息，为公司的决策提供支持。近年来，人工智能和机器学习在各行各业的应用越来越广泛，我也一直在寻找能够帮助我掌握这些技术，提升工作效率的工具和方法。这本《资料探勘：人工智慧与机器学习发展以SPSS Modeler为范例》的书名，正好击中了我的痛点。我希望这本书能够以业务应用为导向，清晰地展示如何利用SPSS Modeler来进行数据探勘，进而应用AI和ML技术来解决具体的业务问题。例如，如何利用SPSS Modeler来构建客户流失预测模型，识别高风险客户；如何构建营销响应模型，优化营销活动；如何进行商品推荐，提升销售额。我希望书中能够提供详细的操作指南，让我能够轻松地上手SPSS Modeler，并学会如何根据不同的业务需求来选择和应用合适的AI和ML算法。更重要的是，我期待这本书能够帮助我理解AI和ML背后的逻辑，从而能够更好地解读模型结果，并将其转化为可行的业务建议。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名就吸引了我，“资料探勘”这个词本身就充满了未知和探索的魅力，而“人工智慧与机器学习发展”更是当前科技浪潮中最炙手可热的话题。能够将这两者结合，并且以SPSS Modeler这个强大的工具作为载体来阐述，实在是太令人期待了。我一直对如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，并利用人工智能和机器学习的力量来解决实际问题抱有浓厚的兴趣。SPSS Modeler作为一款可视化建模工具，其操作直观易懂，相信这本书能够带领我一步步地掌握其强大的功能，从基础的数据预处理，到复杂的模型构建和评估，都能得到深入的指导。我尤其关注书中是否会涉及一些经典的算法，比如决策树、神经网络、支持向量机等等，以及如何将这些算法应用到实际业务场景中，例如市场营销、风险控制、客户细分等。如果书中能有一些实际案例分析，那就更好了，能够帮助我理解理论知识与实践应用之间的联系，提升我的实操能力。总而言之，这本书在我看来，不仅是一本技术教程，更是一扇通往数据驱动决策时代的大门。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对数据分析充满好奇的初学者，之前尝试过一些零散的在线课程和教程，但总感觉缺乏系统性和深度。当我在书店看到这本《资料探勘：人工智慧与机器学习发展以SPSS Modeler为范例》时，立刻被它的标题所吸引。人工智能和机器学习听起来高大上，但SPSS Modeler这个名字却让我觉得它或许是通往这些领域的“捷径”。我希望这本书能用非常清晰易懂的语言，逐步引导我进入数据探勘的世界。我特别想知道，书中会不会从最基础的概念讲起，比如什么是数据、什么是模型、什么是预测等等。然后，如何使用SPSS Modeler来进行数据清洗、特征工程，以及如何选择合适的模型来解决不同的问题。我希望书中能提供一些具体的步骤和操作演示，让我能够跟着书本一步步地实践。即使是一些比较复杂的概念，如果能通过SPSS Modeler的可视化界面来呈现，相信也会更容易理解。我期待这本书能够为我打下坚实的数据分析基础，让我能够自信地开始我的数据探勘之旅。

评分☆☆☆☆☆

我是一名即将毕业的大学生，正在为毕业设计和未来的职业生涯做准备。我的专业涉及计算机科学和统计学，对数据分析和人工智能领域有着浓厚的兴趣。这本书的标题《资料探勘：人工智慧与机器学习发展以SPSS Modeler为范例》正是我目前学习的重点。我对如何将理论知识转化为实际应用非常渴望，而SPSS Modeler作为一款业界广泛使用的工具，无疑是一个绝佳的学习平台。我希望这本书能够为我提供一个系统性的学习框架，从数据采集、数据清洗、特征工程，到模型选择、模型训练、模型评估，以及最终的模型部署和应用。我特别希望书中能包含一些实际的项目案例，让我能够学习如何将AI和ML技术应用到解决真实世界的问题中，例如预测用户行为、识别欺诈交易、优化推荐系统等。如果书中还能分享一些关于如何理解和解释模型结果的方法，以及如何将模型结果有效地传达给非技术人员，那将对我未来的工作大有裨益。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的数据科学家，我对于能够提供深刻见解和前沿技术发展的书籍总是保持着高度的关注。这本书的书名《资料探勘：人工智慧与机器学习发展以SPSS Modeler为范例》让我看到了其潜在的价值。SPSS Modeler虽然是一款成熟的工具，但其在人工智能和机器学习领域的应用深度和广度仍然有待挖掘。我希望这本书能够超越简单的工具介绍，深入探讨当前AI和ML发展中的一些关键技术和趋势，例如深度学习、强化学习、自然语言处理等，并展示如何通过SPSS Modeler的强大功能来实现这些前沿技术的应用。我更关注书中是否会分享一些复杂的算法原理，以及如何针对实际业务场景进行模型优化和调参。如果书中能够包含一些业界领先的案例研究，并分析其成功之处和可能面临的挑战，那将是极具参考价值的。我期待这本书能够为我提供新的思路和启发，帮助我在复杂的AI和ML领域保持竞争力。