數據分析與數據挖掘實驗指導書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

郝文寜，靳大尉，程愷 著

圖書標籤:

• 數據分析
• 數據挖掘
• 實驗指導
• 高等教育
• 計算機科學
• 統計學
• Python
• R語言
• 數據處理
• 機器學習

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118107975

版次：1

商品編碼：11888360

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-03-01

用紙：膠版紙

頁數：172

字數：255000

正文語種：中文

編輯推薦

　　數據分析實驗內容主要圍繞描述性統計、推斷性統計和多元統計分析三大統計學原理部分展開。 描述性統計是采用概括性數據指標或圖錶綜閤說明事物特徵、關係和規律的一種方法，主要通過集中趨勢、離散趨勢、分布形狀和相對(分布)位置四大類統計量來描述數據集特徵，實驗2主要用來幫助實驗者理解和掌握描述性統計的主要方法。 由郝文寜、靳大尉和程愷共同編*的這本教材《數據分析與數據挖掘實驗指導書》是統計分析應用軟件數據采集指導書。

內容簡介

　　由郝文寜、靳大尉和程愷共同編*的這本教材《 數據分析與數據挖掘實驗指導書》是數據分析與數據 挖掘課程的實驗指導書，結閤大量實例全麵闡述瞭使 用IBM SPSS係列軟件進行數據分析與挖掘的原理、方 法和步驟。緊密配閤理論教學，使學生在有限的實驗 課時中，加深對所學知識的理解和掌握。
　　全書分為兩個部分，**部分為數據分析實驗， 主要介紹如何利用IBM SPSSStatistics軟件進行統 計分析，具體包括描述性統計、參數檢驗、非參數檢 驗、相關分析、迴歸分析和因子分析等七項實驗科目 ，第二部分為數據挖掘實驗，主要介紹如何利用IBM SPSS Modeler軟件進行數據挖掘，具體包括關聯規則 挖掘、決策樹分類、人工神經網絡分類、貝葉斯方法 分類和聚類等七項實驗科目。　　本書可作為數據工程相關專業本科生教材，也可 為從事各領域數據分析和數據挖掘的專業人員提供指 導和幫助。

作者簡介

　　郝文寜，1971年5月生於山西省芮城縣。現為解放軍理工大學指揮信息係統學院教授，碩士生導師。長期從事作戰仿真、軍用數據工程等領域的教學和科研工作。先後主持和參與多項全軍重大科技攻關項目，獲軍隊科技進步一等奬2項，二等奬3項。齣版專*、教材3部，發錶學術論文60餘篇。享受軍隊**專業技術二類崗位津貼，榮立二等功2次。　　靳大尉，1979年6月生於河北保定。現為解放軍理工大學指揮信息係統學院副教授。長期從事軍事數據工程領域的教學和科研工作。先後發錶論文40餘篇，獲軍隊科技進步二等奬4項，三等奬9項。榮立三等功1次。　　程愷，1983年9月生於河南省鄭州市。現為解放軍理工大學指揮信息係統學院講師。長期從事數據挖掘、作戰效能評估的教學和科研工作。先後主持江蘇省自然科學基金1項，參與國傢自然科學基金項目2項，獲軍隊科技進步二等奬1項，三等奬2項。發錶學術論文20餘篇，被三大檢索收錄10餘篇。

目錄

實驗1 IBM SPSS Statistics軟件使用基礎 1.1 實驗目的與要求 1.2 實驗原理 1.3 實驗內容與步驟 1.3.1 安裝、啓動與退齣 1.3.2 定義變量 1.3.3 數據的輸入與保存 1.3.4 數據文件的編輯與轉換 1.4 思考題實驗2描述性統計 2.1 實驗目的與要求 2.2 實驗原理 2.3 實驗內容與步驟 2.3.1 中心、離散趨勢描述實驗 2.3.2 頻數分布分析實驗 2.4 思考題實驗3 參數檢驗 3.1 實驗目的與要求 3.2 實驗原理 3.3 實驗內容與步驟 3.3.1 單樣本t檢驗 3.3.2 兩獨立樣本t檢驗 3.3.3 兩配對樣本t檢驗 3.3.4 單因素完全隨機設計的方差分析SPSS過程 3.3.5 單因素重復測量設計的方差分析SPSS過程 3.3.6 多因素完全隨機設計方差分析的SPSS過程 3.4 思考題實驗4 非參數檢驗 4.1 實驗目的與要求 4.2 實驗原理 4.3 實驗內容與步驟 4.3.1 單樣本二項分布檢驗的SPSS過程 4.3.2 相關樣本二項分布檢驗的SPSS過程 4.3.3 獨立樣本二項分布檢驗的SPSS過程 4.3.4 適閤性卡方檢驗的SPSS過程 4.3.5 獨立性卡方檢驗的SPSS過程 4.3.6 符號與符號秩次檢驗的SPSS過程 4.3.7 秩和檢驗（曼-惠特尼U檢驗）的SPSS過程 4.3.8 中位數檢驗的SPSS過程 4.4 思考題實驗5 相關分析 5.1 實驗目的與要求 5.2 實驗原理 5.3 實驗內容與步驟 5.3.1 二元變量相關分析的SPSS過程 5.3.2 肯德爾和諧係數計算的SPSS過程 5.3.3 偏相關分析的SPSS過程 5.4 思考題實驗6 迴歸分析 6.1 實驗目的與要求 6.2 實驗原理 6.3 實驗內容與步驟 6.3.1 一元綫性迴歸分析的SPSS過程 6.3.2 多元綫性迴歸分析的SPSS過程 6.4 思考題實驗7 因子分析 7.1 實驗目的與要求 7.2 實驗原理 7.3 實驗內容與步驟 7.3.1 因子分析的SPSS過程 7.3.2 因素分析結果的讀取與解釋 7.4 思考題實驗8 IBM SPSS Modder軟件使用基礎 8.1 實驗目的與要求 8.2 實驗原理 8.2.1 IBM SPSS Modeler簡介 8.2.2 數據挖掘的CRISP-DM模型 8.2.3 Modeler軟件使用的技巧 8.3 實驗內容與步驟 8.3.1 Modeler的啓動和界麵布局 8.3.2 完整建模流程的介紹 8.4 思考題實驗9 關聯規則挖掘實驗 9.1 實驗目的與要求 9.2 實驗原理 9.2.1 關聯規則處理數據的兩種形式 9.2.2 關聯規則相關概念 9.3 實驗內容與步驟 9.3.1 Apriori算法應用 9.3.2 序列關聯應用 9.4 思考題實驗10 決策樹分類實驗 10.1 實驗目的與要求 10.2 實驗原理 10.2.1 決策樹分類原理 10.2.2 決策樹分類常用算法 10.3 實驗內容與步驟 10.3.1 導入數據 10.3.2 數據認識與處理 10.3.3 建立模型與評估 10.4 思考題實驗11 支持嚮量機SVM分類實驗 11.1 實驗目的與要求 11.2 實驗原理 11.3 實驗內容與步驟 11.3.1 導入數據 11.3.2 建立模型 11.4 思考題實驗12 人工神經網絡分類實驗 12.1 實驗目的與要求 12.2 實驗原理 12.3 實驗內容與步驟 12.3.1 導入數據 12.3.2 模型建立 12.4 思考題實驗13貝葉斯方法分類實驗 13.1 實驗目的與要求 13.2 實驗原理 12.2.1 貝葉斯定理和樸素貝葉斯 13.2.2 Modeler中的貝葉斯分類器 13.3 實驗內容與步驟 13.3.1 數據導入 13.3.2 貝葉斯網絡建模 13.4 思考題實驗14 K均值與二分法聚類實驗 14.1 實驗目的與要求 14.2 實驗原理 14.2.1 聚類分析 14.2.2 K-Means聚類 14.2.3 兩步聚類 14.3 實驗內容與步驟 14.3.1 K均值聚類 14.3.2 兩步法類 14.4 思考題參考文獻

前言/序言

《數據分析與數據挖掘實驗指導書》 一、本書內容概述 《數據分析與數據挖掘實驗指導書》是一本麵嚮高校學生、科研人員以及對數據科學感興趣的實踐者設計的實驗教程。本書旨在通過一係列精心設計的實驗項目，係統地引導讀者掌握數據分析和數據挖掘的核心概念、常用方法和關鍵技術。本書將理論知識與實踐操作緊密結閤，通過實際案例的演示，幫助讀者理解抽象的數據科學原理，並能夠獨立運用相關工具解決實際問題。 全書共分為若乾章節，每個章節都圍繞一個或一組相關的數據科學主題展開，包含背景介紹、實驗目標、實驗步驟、所需工具、數據說明、實驗代碼、結果分析以及延伸思考等部分。本書不迴避技術細節，力求讓讀者在動手操作中深刻理解算法原理和模型構建過程。 二、核心章節及內容詳解 第一章：數據預處理與探索性數據分析（EDA） 本章是數據分析的基礎，旨在讓讀者掌握處理原始數據、發現數據特徵、理解數據分布以及識彆數據質量問題的能力。 1.1 數據清洗： 學習如何識彆和處理缺失值（如刪除、均值/中位數填充、模型預測填充）、異常值（如基於統計的方法、可視化方法、領域知識判斷）以及重復值。掌握數據類型轉換、格式統一等技巧，為後續分析奠定堅實基礎。 1.2 特徵工程： 深入理解特徵工程的重要性，學習創建新特徵（如組閤特徵、多項式特徵）、轉換現有特徵（如對數變換、平方根變換、箱式變換）、編碼分類變量（如獨熱編碼、標簽編碼、有序編碼）以及進行特徵選擇（如過濾法、包裹法、嵌入法）。 1.3 探索性數據分析（EDA）： 學習運用統計摘要（均值、中位數、標準差、分位數等）和可視化技術（直方圖、散點圖、箱綫圖、熱力圖、小提琴圖、平行坐標圖等）來理解數據的分布、變量之間的關係、識彆潛在的模式和趨勢。本章將通過實際數據集，引導讀者進行深入的數據洞察。 第二章：描述性統計與可視化 本章聚焦於如何運用統計學知識和可視化工具來總結和呈現數據，從而揭示數據的關鍵信息。 2.1 常用描述性統計量： 鞏固對集中趨勢度量（均值、中位數、眾數）、離散程度度量（方差、標準差、極差、四分位距）以及分布形狀度量（偏度、峰度）的理解和計算。 2.2 數據可視化基礎： 學習不同類型數據的可視化方法。例如，如何選擇閤適的圖錶來展示單個變量的分布、兩個變量的關係、多個變量的比較等。掌握使用常見可視化庫（如Matplotlib, Seaborn, Plotly）創建高質量、信息豐富的圖錶。 2.3 案例研究： 通過具體數據集，例如用戶行為數據、銷售數據等，進行詳細的描述性統計分析和可視化展示，提煉齣關鍵業務洞察。 第三章：分類算法 本章將介紹幾種常用的監督學習分類算法，並指導讀者如何實現和評估這些模型。 3.1 邏輯迴歸： 理解邏輯迴歸的原理、損失函數（交叉熵）以及如何使用梯度下降進行優化。學習如何處理類彆不平衡問題，並理解模型係數的含義。 3.2 支持嚮量機（SVM）： 深入理解SVM的核心思想，包括最大間隔分類器、核函數（綫性核、多項式核、徑嚮基函數核）以及軟間隔的概念。學習如何選擇閤適的核函數和懲罰參數。 3.3 決策樹： 掌握決策樹的構建過程（如ID3, C4.5, CART算法），理解信息增益、增益比和基尼係數等分裂標準。學習剪枝技術以防止過擬閤。 3.4 隨機森林與梯度提升樹（如XGBoost, LightGBM）： 學習集成學習的思想，理解隨機森林的bagging和梯度提升樹的boosting機製。掌握這些算法的調參技巧和模型解釋方法。 3.5 模型評估： 學習分類模型的評價指標，包括準確率、精確率、召迴率、F1-score、ROC麯綫、AUC值以及混淆矩陣。理解不同指標在不同場景下的適用性。 第四章：迴歸算法 本章將講解用於預測連續數值型變量的迴歸算法。 4.1 綫性迴歸： 理解綫性迴歸的基本模型、最小二乘法求解以及模型假設。學習如何處理多重共綫性問題。 4.2 多項式迴歸： 學習如何通過引入多項式項來擬閤非綫性關係。 4.3 正則化迴歸（Ridge, Lasso, Elastic Net）： 理解L1和L2正則化的作用，學習如何使用它們來防止過擬閤並進行特徵選擇。 4.4 迴歸樹與集成迴歸模型： 學習如何將決策樹應用於迴歸問題，並掌握隨機森林和梯度提升迴歸模型。 4.5 模型評估： 學習迴歸模型的評價指標，包括均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、決定係數（R-squared）等。 第五章：聚類算法 本章將介紹無監督學習中的聚類技術，用於發現數據中的自然分組。 5.1 K-Means算法： 深入理解K-Means算法的原理、迭代過程以及質心更新方法。學習如何選擇閤適的K值（如肘部法則、輪廓係數）。 5.2 DBSCAN算法： 學習基於密度的聚類算法DBSCAN，理解核心點、密度可達點和噪聲點的概念。掌握其參數選擇。 5.3 層次聚類： 學習凝聚型和分裂型層次聚類的構建方式，理解樹狀圖（Dendrogram）的解讀。 5.4 聚類評估： 學習如何評估聚類結果的質量，包括輪廓係數、Calinski-Harabasz指數等內部評估指標。 第六章：關聯規則挖掘 本章將介紹如何從海量數據中發現項集之間的有趣關係，常用於市場籃子分析。 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： 詳細講解Apriori算法的生成頻繁項集和生成關聯規則的兩個階段。 6.3 FP-Growth算法： 介紹比Apriori算法更高效的FP-Growth算法，理解其FP-tree結構。 6.4 案例應用： 通過超市銷售數據等案例，演示如何挖掘齣有價值的商品購買關聯規則。 第七章：降維技術 本章將講解如何減少數據的維度，以達到簡化模型、提高效率和可視化數據的目的。 7.1 主成分分析（PCA）： 深入理解PCA的數學原理，包括協方差矩陣、特徵值和特徵嚮量。學習如何選擇主成分的數量。 7.2 t-SNE： 學習t-SNE在高維數據可視化方麵的強大能力，理解其非綫性降維的思想。 7.3 其他降維方法： 簡要介紹如LDA（綫性判彆分析）等其他降維技術。 第八章：模型評估與調優 本章將係統性地講解如何全麵評估模型性能並進行優化。 8.1 交叉驗證： 學習K摺交叉驗證、留一法交叉驗證等方法，以更可靠地評估模型泛化能力。 8.2 超參數調優： 掌握網格搜索（Grid Search）和隨機搜索（Random Search）等超參數優化技術。 8.3 模型選擇： 學習如何在多個模型之間進行選擇，以及如何根據業務目標權衡模型性能。 第九章：實際案例應用與進階主題（可選） 本章將通過綜閤性的實際案例，將前麵章節所學的知識融會貫通，並可能涉及一些進階主題。 9.1 客戶流失預測： 結閤分類算法和特徵工程，構建客戶流失預測模型。 9.2 推薦係統基礎： 介紹協同過濾、基於內容的推薦等基本推薦算法。 9.3 時間序列分析入門： 講解時間序列數據的特點、平穩性檢驗、ARIMA模型等。 三、本書特色與讀者對象 實踐導嚮： 本書以實驗為核心，提供詳細的操作步驟和可執行的代碼示例，讓讀者在動手實踐中學習。 理論與實踐結閤： 在實驗的同時，深入淺齣地講解相關算法的理論基礎，幫助讀者知其然並知其所以然。 工具全麵： 涵蓋Python（NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, Plotly等）以及可能的SQL等常用數據科學工具。 案例豐富： 采用貼近實際應用場景的案例，增強學習的趣味性和實用性。 循序漸進： 從基礎的數據預處理到復雜的模型構建與評估，章節安排邏輯清晰，難度逐級遞增。 本書適閤以下人群： 計算機科學、統計學、數學、信息工程、應用數學等專業本科生和研究生。 希望係統學習數據分析與數據挖掘技術的IT從業人員、數據分析師、數據科學傢。 對數據驅動決策感興趣的業務人員和管理者。 希望通過實踐提升數據科學技能的初學者。 通過本書的學習，讀者將能夠熟練運用各類數據分析與數據挖掘工具，掌握從數據采集、清洗、探索到模型構建、評估的全流程，為解決實際問題和進一步深入研究打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我不得不說，這本《數據分析與數據挖掘實驗指導書》的設計真的非常用心。作為一名在數據領域摸爬滾打多年的“老兵”，我接觸過不少類似的教材，但這本書帶給我的感覺卻非常不一樣。它不是那種枯燥乏味的理論書，也不是那種隻講代碼不講原理的工具手冊。相反，它巧妙地將理論知識與實踐操作融為一體，而且在實驗設計上，我看到瞭作者的匠心獨運。每個實驗都圍繞著一個具體的問題展開，從數據的獲取、預處理，到模型的選擇、訓練和評估，每一個環節都環環相扣，邏輯清晰。而且，書中提供的解決方案並非唯一，而是鼓勵讀者去嘗試不同的方法，去探索數據背後更多的可能性。這一點對我來說尤其重要，因為在實際工作中，我們常常需要根據具體情況靈活調整策略。通過這本書，我不僅鞏固瞭對經典算法的理解，更重要的是，我學會瞭如何“以終為始”地思考數據分析項目，如何在海量的數據中提煉齣有價值的信息。

評分☆☆☆☆☆

這本《數據分析與數據挖掘實驗指導書》實在是太有份量瞭！剛拿到手，就被它厚實的質感和沉甸甸的內容所震撼。我是一名初學者，對數據分析和數據挖掘的領域充滿好奇，但也帶著一絲不安，擔心自己能否跟上步伐。然而，翻開這本書，我的擔憂立刻煙消雲散。首先，它的結構設計非常閤理，從最基礎的概念講起，循序漸進地引導讀者進入更復雜的主題。那些看似高深的算法，在這本書裏被拆解得清晰易懂，配閤著豐富的圖示和流程圖，讓人即便初次接觸也能快速抓住核心。更重要的是，書中提供的實驗案例非常貼近實際應用，不僅僅是理論的堆砌，而是真正教你如何“動手”。我尤其喜歡其中關於數據清洗和特徵工程的章節，那裏的步驟指導詳盡到令人發指，每一個命令、每一個參數的意義都解釋得清清楚楚，讓我不再對著代碼發愁，而是能自信地去實踐。感覺就像有一位經驗豐富的前輩，手把手地教你，讓你在實操中不斷成長。這本書不僅僅是知識的傳遞，更是一種能力的培養。

評分☆☆☆☆☆

我想用“引人入勝”來形容我閱讀這本《數據分析與數據挖掘實驗指導書》的體驗。我是一位對數據分析充滿熱情但又剛起步的學生，一開始對書中涉及的各種模型和算法感到有些畏懼。但是，這本書的講述方式非常獨特，它沒有上來就拋齣復雜的數學公式，而是通過一些通俗易懂的類比和生活化的例子，將抽象的概念變得生動形象。在實驗部分，作者設計的每個案例都非常貼切，讓我感覺自己就像是在解決一個真實世界的問題。例如，書中關於用戶行為分析的實驗，讓我能夠親身體驗如何從用戶日誌中挖掘齣行為模式，並將其應用於改進産品設計。這種“做中學”的學習方式，讓我對數據分析的興趣愈發濃厚。更令我驚喜的是，書中還穿插瞭一些關於數據倫理和隱私保護的討論，這讓我認識到，在進行數據分析的同時，我們還需要肩負起相應的社會責任。這本書不僅僅是一本技術指南，更是一本引導我們成為負責任的數據分析師的啓濛讀物。

評分☆☆☆☆☆

我對這本《數據分析與數據挖掘實驗指導書》的評價，可以用“茅塞頓開”來形容。一直以來，我對數據分析和數據挖掘的概念都有所耳聞，但總覺得它們像是一層神秘的麵紗，難以觸及。這本書就像一把鑰匙，輕輕一撥，就讓我看到瞭一個全新的世界。它的語言風格非常靈活，有時像一位循循善誘的老師，細緻入微地講解；有時又像一個熱情的夥伴，分享著他在數據探索中的樂趣和挑戰。書中的實驗部分更是令人驚喜，它不僅僅提供瞭代碼，更重要的是引導讀者思考“為什麼”這樣做。例如，在講解分類算法時，作者並沒有直接拋齣模型，而是先引導我們去理解不同分類算法的適用場景和優缺點，然後再通過實驗去驗證這些理論。這種“理論與實踐相結閤”的方式，讓我對數據的理解不再停留在錶麵，而是能夠深入到其內在的邏輯和規律。我發現，通過這些實驗，我不僅學會瞭如何使用工具，更重要的是學會瞭如何用數據去解決問題，這纔是這本書最寶貴的價值所在。

評分☆☆☆☆☆

這本《數據分析與數據挖掘實驗指導書》就像一本寶藏，每次翻閱都能從中挖掘齣新的知識和靈感。我尤其欣賞書中在數據可視化方麵的講解。傳統的書籍往往隻是簡單地介紹幾個圖錶類型，而這本書則深入地探討瞭如何根據不同的數據和分析目的選擇最閤適的圖錶，如何通過可視化來發現數據中的異常值、趨勢和模式。作者提供瞭很多生動的圖錶示例，並且詳細解釋瞭每一個圖形背後的含義，這讓我對如何用圖形語言講述數據故事有瞭全新的認識。此外，書中在模型評估方麵也做得非常齣色，不僅僅是講解常用的評估指標，更是引導我們去理解這些指標的局限性，以及如何在不同的應用場景下進行權衡。通過這些實驗，我感覺自己對數據分析的理解上升瞭一個維度，不再是簡單的“套用公式”，而是能夠更具批判性地看待數據和分析結果，這對於我未來的學習和工作都非常有幫助。