数据分析与数据挖掘实验指导书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

郝文宁，靳大尉，程恺 著

图书标签:

• 数据分析
• 数据挖掘
• 实验指导
• 高等教育
• 计算机科学
• 统计学
• Python
• R语言
• 数据处理
• 机器学习

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118107975

版次：1

商品编码：11888360

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-03-01

用纸：胶版纸

页数：172

字数：255000

正文语种：中文

编辑推荐

　　数据分析实验内容主要围绕描述性统计、推断性统计和多元统计分析三大统计学原理部分展开。 描述性统计是采用概括性数据指标或图表综合说明事物特征、关系和规律的一种方法，主要通过集中趋势、离散趋势、分布形状和相对(分布)位置四大类统计量来描述数据集特征，实验2主要用来帮助实验者理解和掌握描述性统计的主要方法。 由郝文宁、靳大尉和程恺共同编*的这本教材《数据分析与数据挖掘实验指导书》是统计分析应用软件数据采集指导书。

内容简介

　　由郝文宁、靳大尉和程恺共同编*的这本教材《 数据分析与数据挖掘实验指导书》是数据分析与数据 挖掘课程的实验指导书，结合大量实例全面阐述了使 用IBM SPSS系列软件进行数据分析与挖掘的原理、方 法和步骤。紧密配合理论教学，使学生在有限的实验 课时中，加深对所学知识的理解和掌握。
　　全书分为两个部分，**部分为数据分析实验， 主要介绍如何利用IBM SPSSStatistics软件进行统 计分析，具体包括描述性统计、参数检验、非参数检 验、相关分析、回归分析和因子分析等七项实验科目 ，第二部分为数据挖掘实验，主要介绍如何利用IBM SPSS Modeler软件进行数据挖掘，具体包括关联规则 挖掘、决策树分类、人工神经网络分类、贝叶斯方法 分类和聚类等七项实验科目。　　本书可作为数据工程相关专业本科生教材，也可 为从事各领域数据分析和数据挖掘的专业人员提供指 导和帮助。

作者简介

　　郝文宁，1971年5月生于山西省芮城县。现为解放军理工大学指挥信息系统学院教授，硕士生导师。长期从事作战仿真、军用数据工程等领域的教学和科研工作。先后主持和参与多项全军重大科技攻关项目，获军队科技进步一等奖2项，二等奖3项。出版专*、教材3部，发表学术论文60余篇。享受军队**专业技术二类岗位津贴，荣立二等功2次。　　靳大尉，1979年6月生于河北保定。现为解放军理工大学指挥信息系统学院副教授。长期从事军事数据工程领域的教学和科研工作。先后发表论文40余篇，获军队科技进步二等奖4项，三等奖9项。荣立三等功1次。　　程恺，1983年9月生于河南省郑州市。现为解放军理工大学指挥信息系统学院讲师。长期从事数据挖掘、作战效能评估的教学和科研工作。先后主持江苏省自然科学基金1项，参与国家自然科学基金项目2项，获军队科技进步二等奖1项，三等奖2项。发表学术论文20余篇，被三大检索收录10余篇。

目录

实验1 IBM SPSS Statistics软件使用基础 1.1 实验目的与要求 1.2 实验原理 1.3 实验内容与步骤 1.3.1 安装、启动与退出 1.3.2 定义变量 1.3.3 数据的输入与保存 1.3.4 数据文件的编辑与转换 1.4 思考题实验2描述性统计 2.1 实验目的与要求 2.2 实验原理 2.3 实验内容与步骤 2.3.1 中心、离散趋势描述实验 2.3.2 频数分布分析实验 2.4 思考题实验3 参数检验 3.1 实验目的与要求 3.2 实验原理 3.3 实验内容与步骤 3.3.1 单样本t检验 3.3.2 两独立样本t检验 3.3.3 两配对样本t检验 3.3.4 单因素完全随机设计的方差分析SPSS过程 3.3.5 单因素重复测量设计的方差分析SPSS过程 3.3.6 多因素完全随机设计方差分析的SPSS过程 3.4 思考题实验4 非参数检验 4.1 实验目的与要求 4.2 实验原理 4.3 实验内容与步骤 4.3.1 单样本二项分布检验的SPSS过程 4.3.2 相关样本二项分布检验的SPSS过程 4.3.3 独立样本二项分布检验的SPSS过程 4.3.4 适合性卡方检验的SPSS过程 4.3.5 独立性卡方检验的SPSS过程 4.3.6 符号与符号秩次检验的SPSS过程 4.3.7 秩和检验（曼-惠特尼U检验）的SPSS过程 4.3.8 中位数检验的SPSS过程 4.4 思考题实验5 相关分析 5.1 实验目的与要求 5.2 实验原理 5.3 实验内容与步骤 5.3.1 二元变量相关分析的SPSS过程 5.3.2 肯德尔和谐系数计算的SPSS过程 5.3.3 偏相关分析的SPSS过程 5.4 思考题实验6 回归分析 6.1 实验目的与要求 6.2 实验原理 6.3 实验内容与步骤 6.3.1 一元线性回归分析的SPSS过程 6.3.2 多元线性回归分析的SPSS过程 6.4 思考题实验7 因子分析 7.1 实验目的与要求 7.2 实验原理 7.3 实验内容与步骤 7.3.1 因子分析的SPSS过程 7.3.2 因素分析结果的读取与解释 7.4 思考题实验8 IBM SPSS Modder软件使用基础 8.1 实验目的与要求 8.2 实验原理 8.2.1 IBM SPSS Modeler简介 8.2.2 数据挖掘的CRISP-DM模型 8.2.3 Modeler软件使用的技巧 8.3 实验内容与步骤 8.3.1 Modeler的启动和界面布局 8.3.2 完整建模流程的介绍 8.4 思考题实验9 关联规则挖掘实验 9.1 实验目的与要求 9.2 实验原理 9.2.1 关联规则处理数据的两种形式 9.2.2 关联规则相关概念 9.3 实验内容与步骤 9.3.1 Apriori算法应用 9.3.2 序列关联应用 9.4 思考题实验10 决策树分类实验 10.1 实验目的与要求 10.2 实验原理 10.2.1 决策树分类原理 10.2.2 决策树分类常用算法 10.3 实验内容与步骤 10.3.1 导入数据 10.3.2 数据认识与处理 10.3.3 建立模型与评估 10.4 思考题实验11 支持向量机SVM分类实验 11.1 实验目的与要求 11.2 实验原理 11.3 实验内容与步骤 11.3.1 导入数据 11.3.2 建立模型 11.4 思考题实验12 人工神经网络分类实验 12.1 实验目的与要求 12.2 实验原理 12.3 实验内容与步骤 12.3.1 导入数据 12.3.2 模型建立 12.4 思考题实验13贝叶斯方法分类实验 13.1 实验目的与要求 13.2 实验原理 12.2.1 贝叶斯定理和朴素贝叶斯 13.2.2 Modeler中的贝叶斯分类器 13.3 实验内容与步骤 13.3.1 数据导入 13.3.2 贝叶斯网络建模 13.4 思考题实验14 K均值与二分法聚类实验 14.1 实验目的与要求 14.2 实验原理 14.2.1 聚类分析 14.2.2 K-Means聚类 14.2.3 两步聚类 14.3 实验内容与步骤 14.3.1 K均值聚类 14.3.2 两步法类 14.4 思考题参考文献

前言/序言

《数据分析与数据挖掘实验指导书》 一、本书内容概述 《数据分析与数据挖掘实验指导书》是一本面向高校学生、科研人员以及对数据科学感兴趣的实践者设计的实验教程。本书旨在通过一系列精心设计的实验项目，系统地引导读者掌握数据分析和数据挖掘的核心概念、常用方法和关键技术。本书将理论知识与实践操作紧密结合，通过实际案例的演示，帮助读者理解抽象的数据科学原理，并能够独立运用相关工具解决实际问题。 全书共分为若干章节，每个章节都围绕一个或一组相关的数据科学主题展开，包含背景介绍、实验目标、实验步骤、所需工具、数据说明、实验代码、结果分析以及延伸思考等部分。本书不回避技术细节，力求让读者在动手操作中深刻理解算法原理和模型构建过程。 二、核心章节及内容详解 第一章：数据预处理与探索性数据分析（EDA） 本章是数据分析的基础，旨在让读者掌握处理原始数据、发现数据特征、理解数据分布以及识别数据质量问题的能力。 1.1 数据清洗： 学习如何识别和处理缺失值（如删除、均值/中位数填充、模型预测填充）、异常值（如基于统计的方法、可视化方法、领域知识判断）以及重复值。掌握数据类型转换、格式统一等技巧，为后续分析奠定坚实基础。 1.2 特征工程： 深入理解特征工程的重要性，学习创建新特征（如组合特征、多项式特征）、转换现有特征（如对数变换、平方根变换、箱式变换）、编码分类变量（如独热编码、标签编码、有序编码）以及进行特征选择（如过滤法、包裹法、嵌入法）。 1.3 探索性数据分析（EDA）： 学习运用统计摘要（均值、中位数、标准差、分位数等）和可视化技术（直方图、散点图、箱线图、热力图、小提琴图、平行坐标图等）来理解数据的分布、变量之间的关系、识别潜在的模式和趋势。本章将通过实际数据集，引导读者进行深入的数据洞察。 第二章：描述性统计与可视化 本章聚焦于如何运用统计学知识和可视化工具来总结和呈现数据，从而揭示数据的关键信息。 2.1 常用描述性统计量： 巩固对集中趋势度量（均值、中位数、众数）、离散程度度量（方差、标准差、极差、四分位距）以及分布形状度量（偏度、峰度）的理解和计算。 2.2 数据可视化基础： 学习不同类型数据的可视化方法。例如，如何选择合适的图表来展示单个变量的分布、两个变量的关系、多个变量的比较等。掌握使用常见可视化库（如Matplotlib, Seaborn, Plotly）创建高质量、信息丰富的图表。 2.3 案例研究： 通过具体数据集，例如用户行为数据、销售数据等，进行详细的描述性统计分析和可视化展示，提炼出关键业务洞察。 第三章：分类算法 本章将介绍几种常用的监督学习分类算法，并指导读者如何实现和评估这些模型。 3.1 逻辑回归： 理解逻辑回归的原理、损失函数（交叉熵）以及如何使用梯度下降进行优化。学习如何处理类别不平衡问题，并理解模型系数的含义。 3.2 支持向量机（SVM）： 深入理解SVM的核心思想，包括最大间隔分类器、核函数（线性核、多项式核、径向基函数核）以及软间隔的概念。学习如何选择合适的核函数和惩罚参数。 3.3 决策树： 掌握决策树的构建过程（如ID3, C4.5, CART算法），理解信息增益、增益比和基尼系数等分裂标准。学习剪枝技术以防止过拟合。 3.4 随机森林与梯度提升树（如XGBoost, LightGBM）： 学习集成学习的思想，理解随机森林的bagging和梯度提升树的boosting机制。掌握这些算法的调参技巧和模型解释方法。 3.5 模型评估： 学习分类模型的评价指标，包括准确率、精确率、召回率、F1-score、ROC曲线、AUC值以及混淆矩阵。理解不同指标在不同场景下的适用性。 第四章：回归算法 本章将讲解用于预测连续数值型变量的回归算法。 4.1 线性回归： 理解线性回归的基本模型、最小二乘法求解以及模型假设。学习如何处理多重共线性问题。 4.2 多项式回归： 学习如何通过引入多项式项来拟合非线性关系。 4.3 正则化回归（Ridge, Lasso, Elastic Net）： 理解L1和L2正则化的作用，学习如何使用它们来防止过拟合并进行特征选择。 4.4 回归树与集成回归模型： 学习如何将决策树应用于回归问题，并掌握随机森林和梯度提升回归模型。 4.5 模型评估： 学习回归模型的评价指标，包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R-squared）等。 第五章：聚类算法 本章将介绍无监督学习中的聚类技术，用于发现数据中的自然分组。 5.1 K-Means算法： 深入理解K-Means算法的原理、迭代过程以及质心更新方法。学习如何选择合适的K值（如肘部法则、轮廓系数）。 5.2 DBSCAN算法： 学习基于密度的聚类算法DBSCAN，理解核心点、密度可达点和噪声点的概念。掌握其参数选择。 5.3 层次聚类： 学习凝聚型和分裂型层次聚类的构建方式，理解树状图（Dendrogram）的解读。 5.4 聚类评估： 学习如何评估聚类结果的质量，包括轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等内部评估指标。 第六章：关联规则挖掘 本章将介绍如何从海量数据中发现项集之间的有趣关系，常用于市场篮子分析。 6.1 基本概念： 理解支持度、置信度和提升度等核心概念。 6.2 Apriori算法： 详细讲解Apriori算法的生成频繁项集和生成关联规则的两个阶段。 6.3 FP-Growth算法： 介绍比Apriori算法更高效的FP-Growth算法，理解其FP-tree结构。 6.4 案例应用： 通过超市销售数据等案例，演示如何挖掘出有价值的商品购买关联规则。 第七章：降维技术 本章将讲解如何减少数据的维度，以达到简化模型、提高效率和可视化数据的目的。 7.1 主成分分析（PCA）： 深入理解PCA的数学原理，包括协方差矩阵、特征值和特征向量。学习如何选择主成分的数量。 7.2 t-SNE： 学习t-SNE在高维数据可视化方面的强大能力，理解其非线性降维的思想。 7.3 其他降维方法： 简要介绍如LDA（线性判别分析）等其他降维技术。 第八章：模型评估与调优 本章将系统性地讲解如何全面评估模型性能并进行优化。 8.1 交叉验证： 学习K折交叉验证、留一法交叉验证等方法，以更可靠地评估模型泛化能力。 8.2 超参数调优： 掌握网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）等超参数优化技术。 8.3 模型选择： 学习如何在多个模型之间进行选择，以及如何根据业务目标权衡模型性能。 第九章：实际案例应用与进阶主题（可选） 本章将通过综合性的实际案例，将前面章节所学的知识融会贯通，并可能涉及一些进阶主题。 9.1 客户流失预测： 结合分类算法和特征工程，构建客户流失预测模型。 9.2 推荐系统基础： 介绍协同过滤、基于内容的推荐等基本推荐算法。 9.3 时间序列分析入门： 讲解时间序列数据的特点、平稳性检验、ARIMA模型等。 三、本书特色与读者对象 实践导向： 本书以实验为核心，提供详细的操作步骤和可执行的代码示例，让读者在动手实践中学习。 理论与实践结合： 在实验的同时，深入浅出地讲解相关算法的理论基础，帮助读者知其然并知其所以然。 工具全面： 涵盖Python（NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, Plotly等）以及可能的SQL等常用数据科学工具。 案例丰富： 采用贴近实际应用场景的案例，增强学习的趣味性和实用性。 循序渐进： 从基础的数据预处理到复杂的模型构建与评估，章节安排逻辑清晰，难度逐级递增。 本书适合以下人群： 计算机科学、统计学、数学、信息工程、应用数学等专业本科生和研究生。 希望系统学习数据分析与数据挖掘技术的IT从业人员、数据分析师、数据科学家。 对数据驱动决策感兴趣的业务人员和管理者。 希望通过实践提升数据科学技能的初学者。 通过本书的学习，读者将能够熟练运用各类数据分析与数据挖掘工具，掌握从数据采集、清洗、探索到模型构建、评估的全流程，为解决实际问题和进一步深入研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我对这本《数据分析与数据挖掘实验指导书》的评价，可以用“茅塞顿开”来形容。一直以来，我对数据分析和数据挖掘的概念都有所耳闻，但总觉得它们像是一层神秘的面纱，难以触及。这本书就像一把钥匙，轻轻一拨，就让我看到了一个全新的世界。它的语言风格非常灵活，有时像一位循循善诱的老师，细致入微地讲解；有时又像一个热情的伙伴，分享着他在数据探索中的乐趣和挑战。书中的实验部分更是令人惊喜，它不仅仅提供了代码，更重要的是引导读者思考“为什么”这样做。例如，在讲解分类算法时，作者并没有直接抛出模型，而是先引导我们去理解不同分类算法的适用场景和优缺点，然后再通过实验去验证这些理论。这种“理论与实践相结合”的方式，让我对数据的理解不再停留在表面，而是能够深入到其内在的逻辑和规律。我发现，通过这些实验，我不仅学会了如何使用工具，更重要的是学会了如何用数据去解决问题，这才是这本书最宝贵的价值所在。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，这本《数据分析与数据挖掘实验指导书》的设计真的非常用心。作为一名在数据领域摸爬滚打多年的“老兵”，我接触过不少类似的教材，但这本书带给我的感觉却非常不一样。它不是那种枯燥乏味的理论书，也不是那种只讲代码不讲原理的工具手册。相反，它巧妙地将理论知识与实践操作融为一体，而且在实验设计上，我看到了作者的匠心独运。每个实验都围绕着一个具体的问题展开，从数据的获取、预处理，到模型的选择、训练和评估，每一个环节都环环相扣，逻辑清晰。而且，书中提供的解决方案并非唯一，而是鼓励读者去尝试不同的方法，去探索数据背后更多的可能性。这一点对我来说尤其重要，因为在实际工作中，我们常常需要根据具体情况灵活调整策略。通过这本书，我不仅巩固了对经典算法的理解，更重要的是，我学会了如何“以终为始”地思考数据分析项目，如何在海量的数据中提炼出有价值的信息。

评分☆☆☆☆☆

我想用“引人入胜”来形容我阅读这本《数据分析与数据挖掘实验指导书》的体验。我是一位对数据分析充满热情但又刚起步的学生，一开始对书中涉及的各种模型和算法感到有些畏惧。但是，这本书的讲述方式非常独特，它没有上来就抛出复杂的数学公式，而是通过一些通俗易懂的类比和生活化的例子，将抽象的概念变得生动形象。在实验部分，作者设计的每个案例都非常贴切，让我感觉自己就像是在解决一个真实世界的问题。例如，书中关于用户行为分析的实验，让我能够亲身体验如何从用户日志中挖掘出行为模式，并将其应用于改进产品设计。这种“做中学”的学习方式，让我对数据分析的兴趣愈发浓厚。更令我惊喜的是，书中还穿插了一些关于数据伦理和隐私保护的讨论，这让我认识到，在进行数据分析的同时，我们还需要肩负起相应的社会责任。这本书不仅仅是一本技术指南，更是一本引导我们成为负责任的数据分析师的启蒙读物。

评分☆☆☆☆☆

这本《数据分析与数据挖掘实验指导书》就像一本宝藏，每次翻阅都能从中挖掘出新的知识和灵感。我尤其欣赏书中在数据可视化方面的讲解。传统的书籍往往只是简单地介绍几个图表类型，而这本书则深入地探讨了如何根据不同的数据和分析目的选择最合适的图表，如何通过可视化来发现数据中的异常值、趋势和模式。作者提供了很多生动的图表示例，并且详细解释了每一个图形背后的含义，这让我对如何用图形语言讲述数据故事有了全新的认识。此外，书中在模型评估方面也做得非常出色，不仅仅是讲解常用的评估指标，更是引导我们去理解这些指标的局限性，以及如何在不同的应用场景下进行权衡。通过这些实验，我感觉自己对数据分析的理解上升了一个维度，不再是简单的“套用公式”，而是能够更具批判性地看待数据和分析结果，这对于我未来的学习和工作都非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本《数据分析与数据挖掘实验指导书》实在是太有份量了！刚拿到手，就被它厚实的质感和沉甸甸的内容所震撼。我是一名初学者，对数据分析和数据挖掘的领域充满好奇，但也带着一丝不安，担心自己能否跟上步伐。然而，翻开这本书，我的担忧立刻烟消云散。首先，它的结构设计非常合理，从最基础的概念讲起，循序渐进地引导读者进入更复杂的主题。那些看似高深的算法，在这本书里被拆解得清晰易懂，配合着丰富的图示和流程图，让人即便初次接触也能快速抓住核心。更重要的是，书中提供的实验案例非常贴近实际应用，不仅仅是理论的堆砌，而是真正教你如何“动手”。我尤其喜欢其中关于数据清洗和特征工程的章节，那里的步骤指导详尽到令人发指，每一个命令、每一个参数的意义都解释得清清楚楚，让我不再对着代码发愁，而是能自信地去实践。感觉就像有一位经验丰富的前辈，手把手地教你，让你在实操中不断成长。这本书不仅仅是知识的传递，更是一种能力的培养。