PASW Modeler 数据库内数据挖掘中文版指南.pdf

《PASW Modeler 数据库内数据挖掘中文版指南》是SPSS公司为用户提供的一份详细的操作手册，旨在帮助用户理解和应用PASW Modeler 13进行数据库内的数据挖掘工作。PASW Modeler是一款强大的统计分析和数据挖掘工具，它支持多种数据库平台，如IBM的DB2、Oracle等，能进行复杂的数据预处理、建模和预测分析。 该指南依据CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）过程模型，这一国际公认的数据挖掘标准流程，包括业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署六个阶段。用户可以按照这个流程来规划和执行自己的数据挖掘项目。 PASW Modeler提供了丰富的数据挖掘算法，如决策树、聚类分析、关联规则、神经网络等，适用于市场细分、客户行为预测、风险评估等多种业务场景。其中，决策树算法如CART（分类与回归树）和C&RT（分类和回归树）用于分类和回归问题；聚类分析如K-means和系统聚类则用于发现数据中的自然群体；而关联规则分析如Apriori则能找出数据中项集之间的频繁模式。 在数据预处理方面，PASW Modeler支持缺失值处理、异常值检测、数据转换、规范化等操作，以确保数据的质量和模型的准确性。此外，它还具有流图界面，用户可以通过拖拽节点和连接线的方式来构建和调整数据挖掘流程，直观易用。 对于数据库内的数据挖掘，PASW Modeler可以直接连接到各种数据库，实现高效的数据读取和写回，避免了大量数据的导出导入，提高了工作效率。同时，它可以处理大数据量，支持并行计算，使得大规模数据的挖掘成为可能。 该指南还提到了一些知识产权和法律条款，比如软件的使用受到特定的限制，特别是对于政府用户，需遵守特定的技术数据和计算机软件的使用权规定。此外，手册中还列出了软件中使用的第三方组件，如SiteMesh和ZSI等，它们各自拥有独立的版权，并遵循相应的开源许可协议。 《PASW Modeler 数据库内数据挖掘中文版指南》是一份详尽的参考文档，涵盖了从理论到实践的全面知识，对于希望利用数据驱动决策的分析师和数据科学家来说，是一份不可多得的资源。通过深入学习和实践，用户可以充分利用PASW Modeler的强大功能，提升数据分析和数据挖掘的能力。