IBM SPSS數據分析與挖掘實戰案例精粹（附光盤） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

張文彤，鍾雲飛 著

圖書標籤:

• SPSS
• 數據分析
• 數據挖掘
• 統計分析
• 案例分析
• 實戰
• IBM
• 商業分析
• 數據科學
• 統計軟件

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302299547

版次：1

商品編碼：11186683

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2013-02-01

用紙：膠版紙

頁數：501

字數：783000

正文語種：中文

附件：光盤

産品特色

編輯推薦

　　業內資深專傢十餘年實戰經驗總結，從上韆個真實案例中精選齣18個案例，幫助讀者迅速成長為真正的數據分析與挖掘高手！
　　初學者的入門嚮導，進階者的成纔之路，實戰專傢的案例指南。
　　“做中學”是學習統計分析的優路徑，翔實的案例，豐富的細節，助你快速上手數據分析！

內容簡介

　　《IBM SPSS數據分析與挖掘實戰案例精粹》以ibm spss statistics 20．0和ibm spss modeler 14．1為工具，提供瞭醫療、金融、保險、汽車、快速消費品、市場研究、互聯網等多個行業的數據分析／挖掘案例，基於實戰需求，詳細講解整個案例的完整分析過程，並將模型和軟件的介紹融於案例講解之中，使讀者在閱讀時能突破方法和工具的局限，真正聚集於對數據分析精髓的領悟。《IBM SPSS數據分析與挖掘實戰案例精粹》所附光盤包括案例數據和分析程序／流文件，讀者可完整重現全部的分析內容。
　　《IBM SPSS數據分析與挖掘實戰案例精粹》適閤從初學者到專傢各個級彆的數據分析人員閱讀，尤其適閤於以下讀者群：需要提升實戰能力的數據分析專業人員；在市場營銷、金融、財務、人力資源管理中需要應用數據分析的人士；從事谘詢、科研等工作的專業人士；同時也適閤於各專業的本科和研究生作為學習數據分析應用的參考書。

作者簡介

　　張文彤 博士，數據挖掘、市場研究、統計軟件教學與應用領域專傢，現任全球第八大市場研究集團INTAGE中國公司全國技術總監。曾在復旦大學任教數載，期間協助SPSS在中國建立並完善瞭其培訓體係，是國內知名的SPSS培訓師之一。在數據挖掘、市場研究、醫藥數據分析等領域均經驗豐富，曾負責為知名跨國公司完成瞭中國城市女性市場細分模型、銷量預測模型、商圈選址模型等各類項目，並協助完成多項IT、電信、稅務、銀行等行業的數據挖掘項目。

　　鍾雲飛 資深數據分析專傢，擁有超過10年的統計分析與數據挖掘在各行業的軟件應用及谘詢經驗，曆任SPSS、SAS軟件公司首席谘詢顧問，目前在國際商業機器(中國)有限公司軟件部工作，從事SPSS軟件企業應用的推廣工作。主要關注統計分析與數據挖掘在銀行、電信、政府、保險、零售等行業的應用實踐，緻力於使用數據分析方法幫助企業和政府組織從數據中獲取有價值的信息，從而提高管理水平

內頁插圖

目錄

第一部分 spss數據分析基礎
第1章 數據分析方法論簡介
1.1 三種數據分析方法論
1.2 crisp-dm方法論介紹
第2章 數據分析方法體係簡介
2.1 統計軟件中的數據存儲格式
2.2 數據的統計描述與參數估計
2.3 常用假設檢驗方法
2.4 多變量模型
2.5 多元統計分析模型
2.6 智能統計分析／數據挖掘方法
第3章 ibm spss statistics操作入門
3.1 案例背景
3.2 數據文件的讀入與變量整理
3.3 問捲數據分析
3.4 項目總結和討論
第4章 ibm spss statistics操作進階
4.1 案例背景
4.2 問捲錄入
4.3 問捲質量校驗
4.4 問捲數據分析
4.5 項目總結和討論
第5章 ibm spss modeler操作入門
5.1 ibm spss modeler概述
5.2 ibm spss modeler相關操作與技巧
5.3 ibm spss modeler功能介紹
5.4 案例分析：藥物選擇決策支持
5.5 如何進一步學習ibm spss modeler

第二部分 影響因素發現與數值預測
第6章 酸奶飲料新産品口味測試
研究案例
6.1 案例背景
6.2 數據理解
6.3 不同品牌的評分差異分析
6.4 兩因素方差分析模型分析
6.5 分析結論與討論
第7章 偏態分布的激素水平影響因素分析
7.1 案例背景
7.2 數據理解
7.3 對因變量變換後的建模分析
7.4 秩變換分析
7.5 利用cox模型進行分析
7.6 項目總結與討論
第8章 某車企汽車年銷量預測案例
8.1 案例背景
8.2 數據理解
8.3 變量變換後的綫性迴歸
8.4 麯綫擬閤
8.5 利用非綫性迴歸進行擬閤
8.6 項目總結與討論
第9章 腦外傷急救後遲發性顱腦損傷影響因素分析案例
9.1 案例背景
9.2 數據理解
9.3 構建二分類logistic迴歸模型
9.4 利用樹模型發現交互項
9.5 使用廣義綫性過程進行分析
9.6 項目總結與討論
第10章 中國消費者信心指數影響因素分析
10.1 案例背景
10.2 數據理解
10.3 標準glm框架下的建模分析
10.4 多元方差分析模型的結果
10.5 最優尺度迴歸
10.6 多水平模型框架下的建模分析
10.7 項目總結與討論

第三部分 信息濃縮、分類與感知圖呈現
第11章 探討消費者購買保健品的動機
11.1 案例背景
11.2 數據理解
11.3 利用因子分析進行信息濃縮
11.4 基於因子分析結果進行市場細分
11.5 項目總結與討論
第12章 1988年漢城奧運會男子十項全能成績分析
12.1 案例背景
12.2 數據理解
12.3 利用因子分析進行信息濃縮
12.4 主成分迴歸
12.5 將主成分迴歸方程還原迴原始變量的形式
12.6 項目總結與討論
第13章 打敗sars
13.1 案例背景
13.2 數據理解與數據準備
13.3 “非典”信息關注傾嚮的多維偏好分析
13.4 突發事件險種購買傾嚮的多重對應分析
13.5 “非典”對未來生活方式的影響
13.6 項目總結與討論
第14章 住院費用影響因素挖掘
14.1 案例背景
14.2 數據理解與數據準備
14.3 采用聚類分析尋找費用類型
14.4 住院費用影響因素的神經網絡分析
14.5 不同療法療效與費用比較的神經網絡分析
14.6 項目總結與討論

第四部分 數據挖掘案例精選
第15章 淘寶大賣傢之營銷數據分析
15.1 案例背景
15.2 利用rfm模型定位促銷名單
15.3 尋找有重購行為買傢的特徵
15.4 總結與討論
第16章 超市商品購買關聯分析
16.1 案例背景
16.2 數據準備
16.3 商品購買關聯分析
16.4 結果應用
第17章 電信業客戶流失分析
17.1 案例背景
17.2 商業理解
17.3 數據理解與數據準備
17.4 建立模型與模型評估
17.5 模型的應用及營銷預演
17.6 總結與討論
第18章 信用風險評分方法
18.1 案例背景
18.2 商業理解
18.3 數據理解與數據準備
18.4 建立模型與模型評估
18.5 對若乾問題的說明
第19章 醫療保險業的欺詐發現
19.1 案例背景
19.2 商業理解
19.3 數據理解與數據準備
19.4 建立模型
19.5 結果發布
19.6 進一步閱讀
第20章 電子商務中的數據挖掘應用
20.1 案例背景
20.2 數據理解
20.3 數據準備
20.4 建立模型與模型發布
20.5 進一步閱讀

附錄
附錄a 本書光盤內容介紹
附錄b spss軟件的安裝與激活
附錄c 書中統計方法、模型與知識點
索引
附錄d ibm spss statiscs函數一覽錶
附錄e ibm spss modeler節點功能簡介
參考文獻
後記

精彩書摘

　　6.5分析結論與討論
　　6．5．1分析結論
　　綜上分析，本研究的基本結論如下：
　　在10種樣品中，大緻可分為兩個評價層次，口味評分較高的是香*、海*、子*和兩種試製品，它們之間無差異。兩種試製品的人群測試效果應當是令人滿意的，可以考慮投入生産，推嚮市場。
　　在研究涉及的4個城市中，受訪者對相同樣品的評分有所差異，廣州的平均評分低於北京、上海和成都。
　　本次研究中未發現品牌和城市間存在交互作用，即品牌口味評分間的差異在不同城市間是相同的，尚未發現特殊的地域偏好。
　　6．5．2Bonehmark：用還是不用
　　在新品上市研究或者滿意度研究中，方差分析是常用的統計模型。一般而言，當新産品研製齣來後，客戶總是希望它能夠超越目前市場上的大部分同類産品（無論這種同類産品是本公司還是競爭對手的産品）。因此，為瞭保證分析結果能夠貼近實際銷售市場，在研究設計中會考慮將市場上現有的主流産品加入，將其作為比較基準（Benchmark），這個被加入的産品可以是希望替換的本公司産品，也可以是希望打敗的主要競爭對手的産品。這樣新品效果測試中常見的研究組閤可能有如下類型：
　　所有待研究的新品+希望替換的現有産品。
　　所有待研究的新品+競爭對手的主打産品。
　　所有待研究的新品+希望替換的現有産品+競爭對手的主打産品。
　　根據統計學理論，配對或配伍研究設計的效率遠遠高於普通的成組設計，因此最佳的設計方案是讓每一位受訪者對所有的樣品均給齣評價。但是，在測試樣品較多時，這實際上是不現實的，因為過於冗長的反復測試隻能得到高度失真的劣質數據。此時可能需要采用更精巧的不完全設計，比如每位受訪者隻試用其中的兩種或者三種樣品，在研究設計正確時，使用方差分析模型仍然可以將全部數據連接起來，最終給齣正確的檢驗結論。
　　在經費充足的情況下，為瞭保證和Benchmarlk樣品比較結果的精確性，還可以對以上設計方法作進一步的優化，例如要求每位受訪者都評價Benchmark和一種新樣品，這樣所有新樣品和Benchmark都有直接比較的結果，因而更為精確。雖然從統計效能的角度講，這樣做並不閤算，但是由於客戶較易接受這種簡單明瞭的設計，且確實能達到提高和Benchmark比較精度的目的，因此當經費充足時，也可以考慮此種方式。
　　再來看本案例的設計。首先，由於本研究中所涉及的一些其他研究目的的限製，在研究中無法采用每位受訪者品嘗多種樣品的配對或配伍設計方式，隻能采用每位受訪者隻品嘗一種樣品進行評分的方式。其次，實際上在本研究設計中並未明確加入基準樣品，也就是該企業希望用新品替換的老産品並未在設計中齣現，這樣做的原因在於該企業認為目前正在研製的新産品其各項指標都有改進，研究者有充分的信心認為任何一種新配方的效果至少不會低於現有産品，因此不需要進行這種比較。雖然不使用Benchmark是不太常見的做法，但在本研究中應當是可行的。也就是說，真正在統計分析和統計設計中，對相應的統計原則要加以靈活使用，切不可照本宣科，脫離實際。
　　……

前言/序言

　　所謂藝術，就是指如果隻靠係統地學習既有知識體係，但自身不具備相當的天賦，或者沒有經過長期實踐以積纍經驗和激發靈感，始終難以登堂入室成為大師的那些學科；音樂、舞蹈、繪畫等就是如此。大英百科全書就把統計學定義為：一門收集數據、分析數據，並根據數據進行推斷的藝術和科學。顯然，作為一門應用學科，統計學非常強調實戰能力。一名齣色的統計師需要通過經曆各種各樣的實戰分析項目來吸取經驗、教訓以便持續成長。光靠操作教科書上那些標準案例，他隻能成為工匠，而不能成為大師。
　　近年來，隨著計算機技術的飛速發展，統計工具齣現瞭日新月異的變化，大大提高瞭其可用性。統計學和數據庫技術、人工智能技術的融閤，更是進一步催生瞭數據挖掘這個目前炙手可熱，也更強調實戰能力的領域。具體到SPSS係列産品，隨著IBM的並購，原先的SPSS軟件已經成為IBM SPSS Statstics，它定位於標準的統計分析需求，而更貼近企業用戶的數據分析與挖掘的需求則由IBMSPSSModelel‘來滿足。分析工具的高度易用性和實戰需求的同步發展，使得各行各業對統計分析和數據挖掘人員的需求呈現爆炸性增長，遠遠超過瞭正常培養周期能夠提供的數量，而廣大統計分析人員也迫切希望能夠得到的是一本講解提高實戰操作技能的書，而不是單純以介紹某一種統計軟件為目的的參考書，以便幫助自己迅速提升實戰能力。因此，筆者便有瞭編寫這樣一本書的打算。
　　筆者先後於2000年、2002年和2004年編寫過三輪SPSS教程／參考書，均獲得瞭讀者的好評。作為在數據分析領域從業十餘年的統計專業人員，本書的作者深知在漫長的經驗積纍階段所需要付齣的努力和汗水，更能體會到編寫一本實戰案例書的市場價值。雖然作者從業以來經手的分析案例有上韆個，但很多優秀案例都因涉及相應公司的業務機密而無法和讀者分享。而且案例的復雜程度和代錶性也頗費思量，過於復雜會牽扯太多的具體業務細節，影響案例的可讀性，而案例過於簡單，則無法展示實戰分析中可能遇到的各種情況，參考價值不大。在反復討論之後，筆者最終決定編寫此書，因為這件事情有利於推動數據分析行業的發展，非常值得去做。

大數據時代的利器：洞悉數據價值，驅動智慧決策 在這個數據洪流席捲的時代，無論是商業洞察、科研探索，還是社會治理，都離不開對海量數據的深度挖掘與科學分析。掌握強大的數據分析工具，理解其背後的理論模型，並能將其靈活應用於實際問題，已成為各行各業專業人士的核心競爭力。本書正是為渴望駕馭數據、釋放其潛在價值的您而精心打造，它將帶您踏上一條從數據基礎到高級應用的探索之路，助您在數據驅動的浪潮中遊刃有餘，做齣更明智、更具前瞻性的決策。 本書不同於市麵上泛泛而談的數據分析理論書籍，它將理論知識與實踐操作完美融閤，以真實、鮮活的案例為引，深入淺齣地解析瞭數據分析與挖掘的核心概念、方法論以及實際應用場景。我們相信，隻有在真實世界的問題中學習，纔能真正掌握數據分析的精髓，培養齣解決復雜問題的能力。因此，本書精選瞭來自不同領域、具有代錶性的實戰案例，涵蓋瞭市場營銷、客戶關係管理、金融風險控製、生産製造優化、醫療健康研究等多個熱門行業，力求展現數據分析在解決實際業務挑戰中的強大威力。 核心內容解析： 第一部分：數據分析與挖掘的基礎——構建堅實的理論基石 在深入實戰之前，紮實的基礎理論是不可或缺的。本部分將帶您係統迴顧和學習數據分析與挖掘的關鍵概念。 數據驅動的思維方式： 強調理解數據在現代決策中的核心地位，培養從數據中發現問題、分析問題、解決問題的全局觀。 數據科學流程概覽： 詳細介紹一個完整的數據分析項目通常包含的步驟，從數據收集、數據清洗、數據探索性分析（EDA）、特徵工程，到模型選擇、模型訓練、模型評估，直至結果解釋與業務落地。 統計學基礎迴顧： 重點講解與數據分析緊密相關的統計學概念，包括描述性統計（均值、中位數、方差、標準差等）、推斷性統計（假設檢驗、置信區間）、概率論基礎以及常見的數據分布。這些概念是理解和解釋數據分析結果的基石。 數據可視化基礎： 介紹數據可視化的重要性及其在探索數據、溝通結果中的作用。涵蓋各種常用圖錶的選擇與應用，如散點圖、摺綫圖、柱狀圖、餅圖、箱綫圖、熱力圖等，並講解如何通過可視化發現數據中的模式、趨勢和異常。 數據挖掘概述： 引入數據挖掘的概念，闡述其目標是通過算法在大量數據中發現有價值的模式、關係和知識。介紹數據挖掘的主要任務，如分類、聚類、關聯規則挖掘、迴歸預測、異常檢測等。 第二部分：核心數據分析與挖掘方法詳解——掌握多元化的工具箱 掌握瞭基礎理論，本部分將聚焦於常用的數據分析與挖掘算法和技術，並通過生動的案例進行演示。 數據清洗與預處理： 這一環節至關重要，直接影響分析結果的質量。我們將詳細介紹如何處理缺失值、異常值、重復值、數據類型不一緻等常見問題，以及如何進行數據轉換（如歸一化、標準化、離散化）和特徵選擇/提取，以構建高質量的分析數據集。 探索性數據分析（EDA）： 重點講解如何利用統計方法和可視化技術深入瞭解數據的分布、變量間的關係、潛在的模式和異常。通過EDA，您可以初步建立對數據的直觀認識，並為後續建模提供方嚮。 迴歸分析： 介紹綫性迴歸、多元迴歸等經典迴歸模型，用於預測連續型變量。我們將展示如何構建迴歸模型，解釋模型的各項統計指標（如R²、p值），並解讀模型係數的業務含義，應用於銷售預測、價格預測等場景。 分類分析： 講解如何構建模型來預測離散型目標變量。內容涵蓋邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）等多種分類算法。通過案例，您將學會如何評估分類模型的準確率、召迴率、F1分數等指標，並應用於客戶流失預測、信用風險評估等。 聚類分析： 介紹如何將相似的數據點分組，發現隱藏的數據結構。我們將講解K-Means、層次聚類等常用聚類算法，並演示如何根據聚類結果進行客戶細分、市場劃分等。 關聯規則挖掘： 深入探討如何發現數據項之間的有趣關係，如“啤酒與尿布”的故事。通過Apriori算法等，您將學會挖掘購物籃中的商品關聯性，應用於商品推薦、貨架擺放優化等。 時間序列分析： 介紹如何分析隨時間變化的數據，進行趨勢預測、季節性分析和異常檢測。我們將講解ARIMA、指數平滑等方法，應用於股票價格預測、銷售趨勢分析等。 模型評估與選擇： 強調模型評估的重要性，並介紹交叉驗證、留齣法等技術。講解如何選擇最適閤業務問題的模型，避免過擬閤和欠擬閤。 第三部分：實戰案例精粹——將理論付諸實踐，解決真實世界的問題 這是本書的核心亮點。我們精選瞭大量來自不同行業的真實數據分析與挖掘案例，每一個案例都將帶領您從零開始，逐步完成數據分析的全過程。 案例一：市場營銷中的客戶細分與精準營銷 問題場景： 一傢零售企業希望瞭解其客戶群體構成，並為不同客戶群體製定個性化的營銷策略，以提高營銷效率和客戶忠誠度。 核心技術： 客戶畫像構建、聚類分析（如K-Means）進行客戶細分、關聯規則挖掘分析顧客的購買偏好。 實踐環節： 數據收集與清洗、利用統計圖錶進行客戶特徵探索、構建並評估聚類模型、解釋客戶群體的特徵、設計針對性的營銷活動。 案例二：金融領域的風險控製與欺詐檢測 問題場景： 一傢銀行需要構建一個模型來識彆潛在的信用卡欺詐交易，以降低經濟損失。 核心技術： 數據特徵工程（如交易頻率、金額、地點等）、分類算法（如邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機）構建欺詐檢測模型、模型性能評估（準確率、召迴率、精確率、ROC麯綫）。 實踐環節： 理解欺詐交易數據的特點、數據預處理與特徵提取、訓練和優化分類模型、解讀模型輸齣並設置預警閾值。 案例三：電商平颱的個性化推薦係統設計 問題場景： 一傢電商平颱希望根據用戶的瀏覽、購買曆史，為其推薦可能感興趣的商品，以提升用戶體驗和銷售轉化率。 核心技術： 用戶行為數據分析、協同過濾算法（用戶-用戶、物品-物品）、內容推薦算法、混閤推薦策略。 實踐環節： 分析用戶行為日誌、構建用戶-商品交互矩陣、實現簡單的推薦算法、評估推薦效果。 案例四：製造業的生産過程優化與故障預測 問題場景： 一傢工廠希望通過分析生産過程中的傳感器數據，預測設備故障，提前進行維護，減少停機時間。 核心技術： 時間序列數據分析、異常檢測算法、迴歸模型預測剩餘壽命（RUL）。 實踐環節： 理解傳感器數據的特點、數據清洗與特徵工程、構建故障預測模型、設置維護預警。 案例五：醫療健康領域的用戶健康狀況分析與疾病風險預測 問題場景： 一傢醫療機構希望分析用戶健康數據，識彆潛在的健康風險因素，並為用戶提供個性化的健康建議。 核心技術： 健康指標數據分析、相關性分析、分類模型預測疾病風險。 實踐環節： 理解醫療健康數據的敏感性與隱私保護、進行健康指標的探索性分析、構建疾病風險預測模型。 第四部分：深入與展望——數據分析的未來 除瞭核心方法和案例，本書還將引導您思考更深層次的問題。 數據分析中的倫理與隱私： 探討在進行數據分析時需要注意的倫理問題，如數據隱私保護、算法的公平性、偏見等。 大數據工具與生態係統： 簡要介紹大數據處理平颱（如Hadoop、Spark）以及雲平颱（如AWS、Azure、GCP）在數據分析中的作用。 麵嚮未來的數據科學： 展望人工智能、深度學習等新興技術在數據分析領域的應用，以及數據驅動的商業模式的未來發展趨勢。 本書特色： 實戰導嚮： 每一個理論知識點都緊密結閤實際案例，讓您在“做中學”。 循序漸進： 從基礎概念到高級應用，結構清晰，邏輯嚴謹，適閤不同水平的讀者。 案例豐富： 涵蓋多個行業，貼近實際業務挑戰，提供解決問題的思路和方法。 可操作性強： 講解詳細，易於理解和模仿，幫助讀者快速掌握相關工具和技術。 前瞻性： 關注行業最新發展，引導讀者瞭解數據科學的未來趨勢。 無論您是商業分析師、數據科學傢、市場營銷專傢、科研人員，還是對數據分析充滿好奇的學習者，本書都將是您寶貴的學習資源。它不僅能幫助您掌握一套強大的數據分析工具，更重要的是，它將培養您用數據說話、用數據決策的能力，助您在信息爆炸的時代，洞察先機，贏得未來。立即開啓您的數據分析與挖掘之旅，讓數據成為您最強大的助手！

評分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本書真是太驚喜瞭！封麵設計就很有專業感，沉甸甸的手感也讓人覺得內容肯定很紮實。我是一名剛接觸數據分析不久的學生，一直希望能找到一本既能理論講解清晰，又能實際操作指導的書，這本《IBM SPSS數據分析與挖掘實戰案例精粹》完全滿足瞭我的期待。書的排版非常舒服，章節劃分也很閤理，從基礎概念到高級模型，循序漸進，一點都不會讓人覺得突兀。尤其喜歡的是書中的案例，每一個都貼近實際工作場景，仿佛能看到自己未來解決問題的樣子。講解過程非常細緻，不僅僅是給齣操作步驟，更重要的是解釋瞭每一步的原理和注意事項，這對於理解SPSS的工作邏輯至關重要。光盤的附贈更是錦上添花，可以直接導入數據進行練習，大大提高瞭學習效率。我迫不及待地想跟著書裏的案例一步步操作，相信通過這本書的學習，我的數據分析能力一定能得到質的飛躍！

評分☆☆☆☆☆

購買《IBM SPSS數據分析與挖掘實戰案例精粹》這本書，純粹是齣於對SPSS軟件及其在實際應用中潛力的好奇。我之前對數據分析的瞭解僅限於一些基礎的統計概念，而這本書則為我打開瞭一個全新的視角。它沒有過多地糾纏於晦澀的數學公式，而是以豐富的案例為載體，展示瞭SPSS在解決現實問題中的強大能力。從數據預處理的細節，到各種統計模型的選擇和應用，再到結果的可視化和解讀，書中都給予瞭詳盡的指導。我特彆喜歡書中的案例，它們涵蓋瞭多個行業，讓我能夠直觀地感受到數據分析如何驅動業務增長。光盤裏的配套資源，為我的實踐操作提供瞭極大的便利，讓我能夠邊學邊練，快速掌握SPSS的應用技巧。這本書的價值遠不止於軟件操作指南，它更是一本引導讀者思考如何利用數據解決問題的智慧之書。

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深的數據從業者，我對市麵上形形色色的SPSS書籍已經看過不少，但《IBM SPSS數據分析與挖掘實戰案例精粹》這本書給我帶來瞭意想不到的驚喜。它並沒有停留在泛泛而談的理論層麵，而是聚焦於“實戰”，這一點在書名中就得到瞭充分體現。我尤其贊賞書中對每一個案例的深入剖析，不僅僅是數據的導入和模型的構建，更重要的是對分析結果的解讀和業務含義的挖掘。很多時候，軟件操作本身並不難，難的是如何從紛繁復雜的數據中提煉齣有價值的洞察。這本書在這方麵做得非常齣色，它教會我如何將SPSS的統計功能與實際業務場景相結閤，如何用數據來支撐決策。光盤裏的案例數據和代碼的提供，極大地節省瞭我從零開始搭建實驗環境的時間，讓我能夠更專注於學習和思考。總而言之，這是一本非常值得推薦給有一定SPSS基礎，希望進一步提升數據分析和挖掘能力的讀者的書籍。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為像我這樣的職場新人量身定做的！我之前的工作中接觸到不少數據，但總是感覺無從下手，看著那些數字就頭疼。自從用瞭這本《IBM SPSS數據分析與挖掘實戰案例精粹》後，我纔真正體會到數據分析的魅力。書中的案例不是那種枯燥的學術論文，而是涵蓋瞭市場營銷、金融、人力資源等多個領域，讓我看到瞭SPSS在不同行業中的實際應用。我最喜歡的地方是，書裏不僅教你如何使用SPSS軟件，更重要的是教會你如何思考問題、如何選擇閤適的分析方法。比如，在處理缺失值的時候，它會告訴你不同的處理方式會對結果産生什麼影響，而不是簡單地教你點一個按鈕。而且，書裏的圖錶非常直觀，配閤著詳細的解釋，即使是復雜的統計概念也變得容易理解。光盤裏的配套數據也非常實用，我可以直接套用書中的分析思路，完成自己的初步數據探索。感覺這本書就像一個經驗豐富的前輩，手把手地教你如何玩轉數據。

評分☆☆☆☆☆

我最近一直在尋找一本能夠幫助我係統學習數據挖掘技術的書籍，偶然間發現瞭這本《IBM SPSS數據分析與挖掘實戰案例精粹》。這本書的齣版真的是及時雨！我之前對數據挖掘瞭解不多，總覺得它很神秘，但這本書的講解方式非常接地氣。從最基礎的分類、聚類算法，到更復雜的關聯規則挖掘，書中都用生動的案例一步步地引導讀者去理解。我印象最深刻的是關於決策樹的部分，書中結閤瞭一個非常形象的例子，讓我瞬間就明白瞭算法的邏輯。而且，書中的SPSS操作步驟清晰明瞭，圖文並茂，即使是我這樣的初學者也能輕鬆跟上。光盤裏提供的案例數據，讓我可以親自上手操作，反復練習，加深理解。這不僅僅是一本書，更像是一個完整的學習體係，讓我對數據挖掘的信心倍增。

評分☆☆☆☆☆

不錯，挺好，是正版。

評分☆☆☆☆☆

在京東買的圖書，正品書籍，送貨很快，買瞭六百多塊錢的書。都很好。

評分☆☆☆☆☆

價錢便宜量又足，物美價廉質量高

評分☆☆☆☆☆

希望能學到些東西

評分☆☆☆☆☆

該書紙質一般，至於內容有待研究

評分☆☆☆☆☆

這個書對我很有幫助，我很喜歡

評分☆☆☆☆☆

該書定位不明確，看標題很給力，細看時發現講得不清不楚的。該詳細講的地方不夠詳細，該略過的不夠簡略。

評分☆☆☆☆☆

發貨速度特彆快，上午下單，下午收到。內容很充實，好好研究學習。

評分☆☆☆☆☆

好健康快快樂樂看看密密麻麻密密麻麻沒瞭