具體描述
這本書所要提供給讀者的內容，即嘗試以不同資料探勘的理論為經，演算方法為緯，在經、緯的架構中，藉著個案實例，以及SPSS Modeler係統實際的操作，來說明資料探勘模式與功能所能提供問題解決的方法，以及在人工智慧及機器學習未來的發展。
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著者信息
廖述賢
現任：淡江大學管理科學學係專任教授
學曆：英國華威剋大學(Warwick University)作業研究及係統管理博士
研究領域/專長：決策理論、資料探勘(大數據分析)、商業智慧、供應鏈管理、電子商務、數位金融(FinTech) 、知識管理、科技管理、行銷管理
溫誌皓
現任：國防大學運籌管理學係專任助理教授
學曆：國立中央大學企業管理博士(企業電子化與大數據組)
研究領域/專長：資料探勘、資料庫行銷、推薦係統、數據分析、電子商務、人工智慧
圖書目錄
1-1 資料探勘概念
1-2 何謂資料探勘？
1-3 資料探勘的定義
1-4 資料探勘的流程
1-5 資料探勘的應用
Chapter 02 資料探勘的功能
2-1 資料探勘的方式與功能
2-2 分類 (Classification)
2-3 推估 (Estimation)
2.4 預測 (Predication)
2-5 集群 (Cluster or Segmentation)
2-6 關聯 (Association rules analysis)
2-7 順序 (Sequential)
Chapter 03 資料庫與資料探勘 – 大資料Ⅰ
3-1 大資料與資料庫
3-2 資料與資料庫
3-3 資料庫架構
3-4 IBM SPSS Modeler 資料來源
3-5 資料品質
3-6 資料預處理
Chapter 04 資料與資料探勘 – 大數據Ⅱ
4-1 大數據與資料
4-2 資料
4-3 IBM SPSS Modeler 資料格式及設定
4-4 自動資料準備
4-5 遺漏值的處理
Chapter 05 決策樹：C5.0
5-1 決策樹基本概念
5-2 決策樹演算法簡介
5-3 IBM SPSS Modeler C5.0 節點資料格式與設定
5-4 IBM SPSS Modeler C5.0 節點設定範圍
5-5 個案應用—生物資訊
Chapter 06 分類與迴歸樹: C&RT
6-1 分類與迴歸樹基本概念
6-2 C&R Tree演算法簡介
6-3 IBM SPSS Modeler C&RT 節點資料格式與設定
6-4 IBM SPSS Modeler C&R Tree 節點設定範圍
6-5 個案應用—醫學診斷
Chapter 07 因數分析: FA/PCA
7-1 因素分析PCA/Factor基本概念
7-2 因素分析演算法簡介
7-3 IBM SPSS Modeler 主成分/因子 節點資料格式與設定
7-4 IBM SPSS Modeler 主成分/因子 節點設定範圍
7-5 個案應用—學術量錶分析
Chapter 08 類神經網路: Artificial Neural Networks
8-1 類神經網路基本概念
8-2 類神經網路演算法簡介
8-3 IBM SPSS Modeler Neural Networks 節點資料格式與設定
8-4 IBM SPSS Modeler 類神經網路 (ANN) 節點設定範圍
8-5 個案應用—設備狀態監測
Chapter 09 貝氏網路 –Bayesian Networks
9-1 貝氏網路基本概念
9-2 貝氏定理簡介
9-3 IBM SPSS Modeler Bayesian 網路節點資料格式與設定
9-4 IBM SPSS Modeler Bayesian 網路節點設定範圍
9-5 個案應用—鐵達尼號乘客存活率分析
Chapter 10 支援嚮量機 – Support Vector Machine
10-1 支援嚮量機基本概念
10-2 多分類支援嚮量機演算法簡介
10-3 IBM SPSS Modeler SVM 節點資料格式與設定
10-4 IBM SPSS Modeler SVM 節點設定範圍
10-5 個案應用—公共行政管理應用
Chapter 11 關聯規則 – Association rules
11-1 關聯規則 Apriori 基本概念
11-2 Apriori 演算法簡介
11-3 IBM SPSS Modeler Apriori 節點資料格式與設定
11-4 IBM SPSS Modeler Apriori 節點設定範圍
11-5 個案應用—零售業購物籃分析應用
Chapter 12 次序分析 – Sequence analysis
12-1 次序分析Sequence analysis基本概念
12-2 次序分析演算法簡介
12-3 IBM SPSS Modeler 序列節點資料格式與設定
12-4 IBM SPSS Modeler 序列節點設定範圍
12-5 個案應用—零售業的需求推估
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 演算法簡介
13-3 IBM SPSS Modeler K-Means 節點資料格式與設定
13-4 IBM SPSS Modeler K-Means 節點設定範圍
13-5 個案應用—城市汙水處理廠的水質資料
Chapter 14 類神經網路 – Kohonen neural network
14-1 類神經網路 Kohonen 基本概念
14-2 類神經網路 Kohonen neural network 演算法
14-3 IBM SPSS Modeler Kohonen neural network 節點資料格式與設定
14-4 IBM SPSS Modeler Kohonen neural network 節點設定範圍
14-5 個案應用—天文星體辨識資料應用
Chapter 15 資料探勘與人工智慧發展
15-1 人工智慧起源
15-2 人工智慧的領域
15-3 人工智慧的方法
15-4 資料探勘與人工智慧發展
Chapter 16 資料探勘與機器學習發展
16-1 機器學習起源
16-2 機器學習的領域
16-3 機器學習的方法
16-4 資料探勘與機器學習發展
圖書序言
圖書試讀
用戶評價
作為一名資深的數據科學傢，我對於能夠提供深刻見解和前沿技術發展的書籍總是保持著高度的關注。這本書的書名《資料探勘：人工智慧與機器學習發展以SPSS Modeler為範例》讓我看到瞭其潛在的價值。SPSS Modeler雖然是一款成熟的工具，但其在人工智能和機器學習領域的應用深度和廣度仍然有待挖掘。我希望這本書能夠超越簡單的工具介紹，深入探討當前AI和ML發展中的一些關鍵技術和趨勢，例如深度學習、強化學習、自然語言處理等，並展示如何通過SPSS Modeler的強大功能來實現這些前沿技術的應用。我更關注書中是否會分享一些復雜的算法原理，以及如何針對實際業務場景進行模型優化和調參。如果書中能夠包含一些業界領先的案例研究，並分析其成功之處和可能麵臨的挑戰，那將是極具參考價值的。我期待這本書能夠為我提供新的思路和啓發，幫助我在復雜的AI和ML領域保持競爭力。
评分我是一個對數據分析充滿好奇的初學者，之前嘗試過一些零散的在綫課程和教程，但總感覺缺乏係統性和深度。當我在書店看到這本《資料探勘：人工智慧與機器學習發展以SPSS Modeler為範例》時，立刻被它的標題所吸引。人工智能和機器學習聽起來高大上，但SPSS Modeler這個名字卻讓我覺得它或許是通往這些領域的“捷徑”。我希望這本書能用非常清晰易懂的語言，逐步引導我進入數據探勘的世界。我特彆想知道，書中會不會從最基礎的概念講起，比如什麼是數據、什麼是模型、什麼是預測等等。然後，如何使用SPSS Modeler來進行數據清洗、特徵工程，以及如何選擇閤適的模型來解決不同的問題。我希望書中能提供一些具體的步驟和操作演示，讓我能夠跟著書本一步步地實踐。即使是一些比較復雜的概念，如果能通過SPSS Modeler的可視化界麵來呈現，相信也會更容易理解。我期待這本書能夠為我打下堅實的數據分析基礎，讓我能夠自信地開始我的數據探勘之旅。
评分我是一名業務分析師，日常工作需要從海量業務數據中提煉有價值的信息，為公司的決策提供支持。近年來，人工智能和機器學習在各行各業的應用越來越廣泛，我也一直在尋找能夠幫助我掌握這些技術，提升工作效率的工具和方法。這本《資料探勘：人工智慧與機器學習發展以SPSS Modeler為範例》的書名，正好擊中瞭我的痛點。我希望這本書能夠以業務應用為導嚮，清晰地展示如何利用SPSS Modeler來進行數據探勘，進而應用AI和ML技術來解決具體的業務問題。例如，如何利用SPSS Modeler來構建客戶流失預測模型，識彆高風險客戶；如何構建營銷響應模型，優化營銷活動；如何進行商品推薦，提升銷售額。我希望書中能夠提供詳細的操作指南，讓我能夠輕鬆地上手SPSS Modeler，並學會如何根據不同的業務需求來選擇和應用閤適的AI和ML算法。更重要的是，我期待這本書能夠幫助我理解AI和ML背後的邏輯，從而能夠更好地解讀模型結果，並將其轉化為可行的業務建議。
评分我是一名即將畢業的大學生，正在為畢業設計和未來的職業生涯做準備。我的專業涉及計算機科學和統計學，對數據分析和人工智能領域有著濃厚的興趣。這本書的標題《資料探勘：人工智慧與機器學習發展以SPSS Modeler為範例》正是我目前學習的重點。我對如何將理論知識轉化為實際應用非常渴望，而SPSS Modeler作為一款業界廣泛使用的工具，無疑是一個絕佳的學習平颱。我希望這本書能夠為我提供一個係統性的學習框架，從數據采集、數據清洗、特徵工程，到模型選擇、模型訓練、模型評估，以及最終的模型部署和應用。我特彆希望書中能包含一些實際的項目案例，讓我能夠學習如何將AI和ML技術應用到解決真實世界的問題中，例如預測用戶行為、識彆欺詐交易、優化推薦係統等。如果書中還能分享一些關於如何理解和解釋模型結果的方法，以及如何將模型結果有效地傳達給非技術人員，那將對我未來的工作大有裨益。
评分這本書的書名就吸引瞭我，“資料探勘”這個詞本身就充滿瞭未知和探索的魅力，而“人工智慧與機器學習發展”更是當前科技浪潮中最炙手可熱的話題。能夠將這兩者結閤，並且以SPSS Modeler這個強大的工具作為載體來闡述，實在是太令人期待瞭。我一直對如何從海量數據中挖掘齣有價值的信息，並利用人工智能和機器學習的力量來解決實際問題抱有濃厚的興趣。SPSS Modeler作為一款可視化建模工具，其操作直觀易懂，相信這本書能夠帶領我一步步地掌握其強大的功能，從基礎的數據預處理，到復雜的模型構建和評估，都能得到深入的指導。我尤其關注書中是否會涉及一些經典的算法，比如決策樹、神經網絡、支持嚮量機等等，以及如何將這些算法應用到實際業務場景中，例如市場營銷、風險控製、客戶細分等。如果書中能有一些實際案例分析，那就更好瞭，能夠幫助我理解理論知識與實踐應用之間的聯係，提升我的實操能力。總而言之，這本書在我看來，不僅是一本技術教程，更是一扇通往數據驅動決策時代的大門。
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