数据可视化与数据挖掘：基于Tableau和SPSS Modeler图形界面 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王国平 著 著

图书标签:

• 数据可视化
• 数据挖掘
• Tableau
• SPSS Modeler
• 图形界面
• 商业分析
• 数据分析
• 统计分析
• 机器学习
• 数据科学

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121327025

版次：1

商品编码：12231075

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-10-01

用纸：胶版纸

页数：348

字数：385000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：本书可作为管理、经济、社会人文、心理学等人员学习数据可视化分析的参考书籍，也可以作为高校计算机相关专业本科生、研究生的教材或教学参考书。

讲解过程图文并茂，读者学习时更加轻松；

讲解详细，并安排了项目实例，使读者能够边学边练，在短时间内就可以有一个较大的提高。采用由浅入深、简单实用的形式，方便读者快速掌握可视化软件的基本操作，并通过系统的案例使读者迅速掌握应用技巧。

内容简介

数据可视化允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释，数据可视化技术在国内市场长期看好，而现阶段国内相关书籍相对较少，本书选择这个方向进行系统基础研究，希望为那些在想此领域有所发展的读者提供学习帮助。在本书中，我们首先介绍数据可视化的一些基本知识，随后重点介绍使用Tableau、SAS及SPSS Modeler的可视化界面进行数据分析与数据挖掘的方法。

作者简介

王国平，大数据分析师，具体工作经历如下：2011-2014 上海大智慧股份有限公司 数据研究员2014-2016 中国电信上海分公司 大数据分析师2016至今 上海博辕信息技术服务有限公司 数据分析师

目录

目录
序 言 1
第1部分 11
数据可视化篇 11
1．1 数据可视化 12
1．1．1 Tableau 13
1．1．2 QlikView 15
1．1．3 Power BI 15
1．2 可视化数据挖掘 16
1．2．1 IBM SPSS Modeler 16
1．2．2 Intelligent Miner 17
1．2．3 SAS Enterprise Miner 18
2．1 软件页面简介 20
2．1．1 开始页面 21
2．1．2 数据源页面 23
2．1．3 工作簿页面 24
2．2 数据类型 25
2．2．1 主要数据类型 25
2．2．2 更改数据类型 26
2．3 运算符及优先级 28
2．3．1 算术运算符 28
2．3．2 逻辑运算符 29
2．3．3 比较运算符 29
2．3．4 运算符优先级 29
2．4 软件安装 30
2．4．1软件下载 30
2．4．2安装步骤 31
2．4．3软件激活 35
2．5 文件类型 37
3．1连接到文件 39
3．1．1 Excel文件 39
3．1．2 文本文件 41
3．1．3 Access 43
3．1．4 JSON文件 45
3．1．5 PDF文件 47
3．1．6 空间文件 49
3．1．7 统计文件 51
3．1．8 其他文件 53
3．2连接到数据库 54
3．2．1Tableau Server 54
3．2．2 SQL Server 55
3．2．3 MySQL 56
3．2．4 Oracle 58
3．2．5 Amazon Redshift 59
3．2．6 更多数据库 61
4．1维度和度量 64
4．1．1 维度 64
4．1．2 度量 66
4．2连续和离散 67
4．2．1 连续字段 67
4．2．2 离散字段 68
4．3工作区操作 68
4．3．1“数据”窗格 69
4．3．2“分析”窗格 71
4．3．3工具栏 71
4．3．4状态栏 72
4．3．5卡和功能区 73
4．4工作表操作 74
4．4．1创建工作表 75
4．4．2复制工作表 75
4．4．3导出工作表 77
4．4．4删除工作表 77
4．5Tableau高级应用 78
4．5．1表计算 78
4．5．2创建字段 81
4．5．3创建参数 83
4．5．4聚合计算 90
4．5．5缺失值处理 92
5．1单变量图形 95
5．1．1条形图 95
5．1．2饼图 98
5．1．3直方图 100
5．1．4折线图 101
5．2 多变量图形 103
5．2．1散点图 103
5．2．2甘特图 105
5．3 地图 106
5．3．1设置角色 106
5．3．2标记地图 108
5．3．3添加字段信息 108
5．3．4设置地图选项 109
5．3．5创建分布图 112
5．3．6自定义地图 112
第2部分 114
可视化数据挖掘篇 114
6．1 软件简介 115
6．1．1 软件历史 115
6．1．2 软件界面 117
6．1．3 软件特点 123
6．2 算法及功能 124
6．2．1 软件算法 124
6．2．2 软件功能 125
6．3 软件安装及启动 127
6．3．1 软件安装 127
6．3．2 授权许可 131
6．3．3 启动软件 134
7．1 业务理解 137
7．2 数据理解 138
7．3 数据准备 138
7．4 建立模型 140
7．5 评估模型 140
7．6 应用模型 141
8．1 连接到文件 142
8．1．1 Excel文件 142
8．1．2 变量文件 143
8．1．3 固定文件 145
8．1．4 SAS文件 146
8．1．5 Statistics文件 146
8．2 连接到数据库 147
9．1 数据流操作 151
9．1．1 生成数据流 151
9．1．2 添加和删除节点 151
9．1．3 连接数据流 152
9．1．4 修改连接节点 153
9．1．5 执行数据流 155
9．2 图形制作 155
9．2．1 散点图 155
9．2．2 直方图 157
9．2．3 网络图 158
9．2．4 评估图 160
第3部分 162
案例实战篇 162
10．1 建模思路 164
10．2 Logistic回归 165
10．3 业务理解 167
10．4 数据理解 168
10．5 数据准备 171
10．6 建立模型 173
10．6．1 模型参数设置 173
10．6．2 模型运行结果 183
10．7 模型评估 187
10．7．1 模型精确度 187
10．7．2 模型拟合度 187
10．8 模型应用 189
10．9 小结 192
11．1 建模思路 194
11．2 时间序列模型 195
11．3 业务理解 196
11．4 数据理解 197
11．5 数据准备 198
11．6 建立模型 200
11．6．1模型参数设置 200
11．6．2 模型运行结果 216
11．7 模型评估 218
11．8 模型应用 220
11．9 小结 221
12．1 建模思路 223
12．2 聚类模型 224
12．3 业务理解 225
12．4 数据理解 226
12．5 数据准备 228
12．6 建立模型 230
12．6．1模型参数设置 230
12．6．2 模型运行结果 233
12．7 模型评估 236
12．8 模型应用 239
12．9 小结 241
13．1 建模思路 243
13．2 判别分析 244
13．3 业务理解 245
13．4 数据理解 246
13．5 数据准备 248
13．6 建立模型 249
13．6．1 模型参数设置 249
13．6．2模型运行结果 257
13．7 模型评估 262
13．8 模型应用 263
13．9 小结 265
14．1 建模思路 268
14．2 神经网络模型 269
14．2．1 神经元 270
14．2．2 多层感知器 272
14．2．3 径向基函数 273
14．3 业务理解 275
14．4 数据理解 276
14．5 数据准备 278
14．6 建立模型 280
14．6．1 模型参数设置 280
14．6．2模型运行结果 287
14．7 模型评估 291
14．8 模型应用 292
14．9 小结 294
15．1 建模思路 296
15．2 决策树模型 297
15．3 业务理解 299
15．4 数据理解 300
15．5 数据准备 303
15．6 建立模型 306
15．6．1 模型参数设置 306
15．6．2 模型运行结果 316
15．7 模型评估 318
15．7．1 模型精确度 318
15．7．2 模型拟合度 318
15．8 模型应用 320
15．9 小结 323
附录A 324
配置MySQL ODBC数据源 324
A1 添加数据源管理器 324
A2 选择相应的驱动程序 324
A3 连接数据库服务器 325
附录B 327
Tableau重要函数 327
B1 数字函数 327
B2 字符串函数 329
B3 日期函数 331
B4 类型转换 334
B5 逻辑函数 335
B6 聚合函数 337
B7 直通函数 338
B8 用户函数 340
B9 表计算函数 341
B10 其他函数 346
附录C 349
SPSS Modele函数 349
C1 信息函数 349
C2 转换函数 350
C3 比较函数 351
C4 逻辑函数 352
C5 数值函数 352
C6 三角函数 353
C7 概率函数 354
C8 位元整数运算 354
C9 随机函数 355
C10 字符串函数 356
C11 日期和时间函数 359
C12 序列函数 362
C13 全局函数 365
C14 空值和Null值处理函数 366
C15 特殊函数 366

精彩书摘

　　《数据可视化与数据挖掘：基于Tableau和SPSS Modeler图形界面》：
　　时间序列的主要应用是对经济进行预测，预测主要是以连续性原理作为依据。连续性原理是指客观事物的发展具有合乎规律的连续性，事物发展是按照它本身固有的规律进行的。在一定条件下，只要规律赖以发生作用的条件不产生质的变化，事物的基本发展趋势在未来就会延续下去。
　　时间序列预测就是利用统计技术与方法，从预测指标的时间序列中找出演变模式，建立数学模型，对预测指标的未来发展趋势做出定量估计。
　　例如，可提费用是人寿保险保费收入中重要的组成部分，是目前我国人寿保险公司运营的基本保证。它的变化规律对于保险公司的资金计划、预算管理及发展规划等行为将起到至关重要的作用，因此合理、相对准确地预测可提费用对于保险公司在管理决策和发展规划方面具有重要的作用。
　　时间序列模型的建模步骤如下。
　　（1）收集历史资料并加以整理，编成时间序列，根据时间序列绘成统计图。时间序列分析通常是把各种可能发生作用的因素进行分类。传统的分类方法按各种因素的特点或影响分为4大类：长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动。
　　……

前言/序言

　　序言

　　大数据时代正在变革着我们的生活、工作和思维，如何让大数据发挥出最大价值，最重要的手段就是进行数据可视化挖掘。利用可视化数据挖掘工具和技术，分析人员能够从全新的角度快速、轻松地挖掘信息，可视化数据挖掘使数据挖掘变得更简单，建模过程不需要编写代码，非技术出身的业务人员等，可以更好地利用数据做出决策。

　　本书基于Tableau10.3和IBMSPSSModeler18.0编写，详细介绍了Tableau的数据连接、图形编辑、创建地图、表计算和聚合计算等功能，以及IBMSPSSModeler的数据连接、CRISP-DM(跨行业数据挖掘标准流程)等功能。通过6个实际案例，重点介绍了可视化数据挖掘技术在电信、电力、医药、银行、电商和房地产等行业中的应用。

　　本书的内容

　　第1章介绍数据可视化和可视化数据挖掘的基本理论及其主要软件，前者包括Tableau、QlikView和PowerBI，后者包括SPSSModeler、IntelligentMiner和SASEnterpriseMiner。

　　第2章介绍TableauDesktop10.3的软件概括、数据类型、运算符及优先级、软件的安装与激活和Tableau的文件类型等。

　　第3章介绍TableauDesktop可以连接的数据源，包括Excel文件、文本文件、Access、JSON文件、PDF文件、空间文件和统计文件等，还介绍了如何连接各类数据库，如TableauServer、SQLServer、MySQL、Oracle等。

　　第4章首先介绍TableauDesktop的维度和度量、连续和离散的概念和操作，然后介绍了工作区和工作表的等基础操作，最后详细介绍了表计算、创建字段、创建参数和聚合计算等高级操作。

　　第5章介绍如何使用Tableau生成一些统计图形，如条形图、饼图、直方图、折线图、散点图、并排图、甘特图等，重点介绍了如何使用Tableau创建地图，包括设置角色、比较地图、添加字段信息、设置地图选项、创建分布图和自定义地图等。

　　第6章介绍IBMSPSSModeler的发展历史、软件特点、软件算法、软件功能、安装过程和授权许可等。

　　第7章介绍使用IBMSPSSModeler进行数据挖掘的6个基本步骤：业务理解、数据理解、数据准备、建立模型、评估模型和应用模型。

　　第8章介绍IBMSPSSModeler的一些基本操作，包括连接到文件和连接到数据库，前者包括Excel文件、SAS文件、SPSSStatistics文件、变量文件和固定文件等，后者包括Oracle、SQLServer、DB2、MySQL等数据库。

　　第9章介绍IBMSPSSModeler的数据流操作，包括生成数据流、添加和删除节点、连接数据流、修改连接节点和执行数据流等。

　　第10章介绍可视化数据挖掘在电信行业中的应用，根据客户流失数据，运用Logistic回归算法，建立了基于客户属性、服务属性和客户消费信息的客户流失预警模型。

　　第11章介绍可视化数据挖掘在电力行业中的应用，由于用电负荷具有季节性和周期性的特点，因此运用时间序列模型，同时我们选择时间序列中的专家建模器进行建模。

　　第12章介绍可视化数据挖掘在医药行业中的应用，根据患者的用药数据，应用K-Means聚类算法，建立了基于药物在人体的类胆固醇TC、Na、Ka等因素的药物效果聚类模型。

　　第13章介绍可视化数据挖掘在银行业中的应用，根据客户流失数据，运用判别分析模型，建立了基于客户的属性数据、信用等级和资产状况等因素的客户类型判别模型。

　　第14章介绍可视化数据挖掘在电商行业中的应用，根据客户流失数据，运用神经网络模型，建立了基于促销费用、促销前的销售额和促销后的销售额等因素的促销效果评价模型。

　　第15章介绍可视化数据挖掘在房地产行业中的应用，根据客户流失数据，运用CHAID决策树算法，建立了基于年龄、性别、学历、月薪和家庭人数等因素的购房决策树模型。

　　本书的特色

　　（1）内容全面，讲解详细

　　本书是一本实践性的可视化数据挖掘著作，详细介绍了常用软件，对于初次学习可视化数据挖掘的读者来说帮助较大，书中列出了每一步操作，便于读者的练习实践。

　　（2）由浅入深、循序渐进

　　本书从Tableau和IBMSPSSModeler的简介、连接数据源、基础操作到高级操作，逐步深入，从易到难，由浅入深，循序渐进，适合可视化数据挖掘各个层次的读者阅读。

　　（3）案例丰富，高效学习

　　本书在介绍数据可视化和数据挖掘软件后，为了使读者快速提高数据分析的整体能力，结合6个实际案例对可视化数据挖掘的流程及步骤进行了详细全面的介绍。

　　本书的读者对象

　　本书的内容和案例适用于互联网、银行证券、电商、医药等行业数据分析用户进行可视化数据挖掘，可供高等院校相关专业学生以及从事可视化数据挖掘的研究者参考使用，也可作为Tableau和IBMSPSSModeler软件培训和自学的教材。

　　由于编者水平所限，书中难免存在错误和不妥之处，请广大读者批评指正。

　　编者

　　2017年9月

揭秘数据背后的洞察：从零开始掌握数据分析的艺术 在这个数据爆炸的时代，我们每天都在被海量的信息包围。无论是商业决策、科学研究，还是日常生活中的种种趋势，都离不开对数据的深入理解。然而，原始的数据往往像未经雕琢的璞玉，其真正的价值隐藏在错综复杂的数字和统计模型之中。如何从这些纷繁复杂的数据中提炼出有价值的洞察？如何将冰冷的数字转化为直观的图景，让非专业人士也能轻松理解？本书将带领您踏上一段激动人心的旅程，解锁数据分析的强大力量，从零开始，一步步掌握从数据整理、探索性分析到建模预测的完整流程。 第一部分：数据的视野——理解与准备 在开始任何数据分析之前，充分理解数据本身是至关重要的一步。本部分将深入探讨数据分析的基础概念，帮助您建立起对数据的基本认知。 数据是什么？ 我们将首先阐释不同类型的数据——定量数据（如销售额、温度）与定性数据（如产品类别、用户反馈）、离散数据与连续数据，以及它们各自的特点和适用场景。您将了解到，不同的数据类型需要采用不同的分析方法和可视化手段。 数据的来源与获取： 在实际工作中，数据可能来源于数据库、文件（如CSV、Excel）、API接口，甚至是网络爬虫。本部分将介绍常见的数据来源，并提供一些初步的数据获取策略，让您了解如何有效地收集您所需的数据。 数据的清洗与预处理： 真实世界的数据往往是不完美的，充斥着缺失值、异常值、重复数据和格式不统一等问题。这些“脏数据”会严重影响分析结果的准确性。我们将详细讲解一系列数据清洗技术，包括： 缺失值处理： 如何识别缺失值？是删除包含缺失值的记录，还是用均值、中位数、众数，或者更复杂的插补方法来填充？我们将对比不同方法的优劣，帮助您根据具体情况做出最佳选择。 异常值检测与处理： 什么是异常值？它们是数据错误还是真实的极端情况？我们将介绍箱线图、Z分数等常用方法来识别异常值，并探讨如何处理它们，例如截断、转换或单独分析。 数据转换与标准化： 为了使不同量纲的数据能够进行有效比较或满足某些模型的要求，常常需要对数据进行转换。我们将介绍对数转换、平方根转换等，以及标准化（Z-score标准化）和归一化（Min-Max标准化）等技术，让您的数据“站在同一条起跑线上”。 重复数据处理： 如何有效地识别和删除重复记录，保证数据的唯一性。 数据探索性分析（EDA）的价值： 数据清洗完成后，EDA是深入了解数据内在规律的关键。EDA不仅仅是简单的描述性统计，它是一个迭代的过程，通过可视化和统计手段，发现数据中的模式、趋势、相关性和潜在问题。我们将介绍： 描述性统计： 均值、中位数、众数、标准差、方差、百分位数等基本统计量的计算及其含义，帮助您快速掌握数据的中心趋势和离散程度。 分布分析： 数据的分布形态（如正态分布、偏态分布）往往能揭示数据背后隐藏的机制。我们将介绍直方图、核密度估计图等工具来可视化数据分布。 相关性分析： 探索变量之间是否存在线性或非线性关系。我们将介绍散点图和相关系数（如Pearson相关系数）来衡量变量间的关联程度。 第二部分：数据的语言——可视化呈现 枯燥的数字无法直接传递信息，而可视化则能将复杂的数据转化为直观、易于理解的图形，让洞察跃然纸上。本部分将重点关注如何运用可视化技术，让数据“说话”。 可视化原则与技巧： 并非所有图表都适合所有数据。我们将探讨选择合适图表类型的基本原则，例如： 对比： 条形图、柱状图、折线图。 比较： 散点图、气泡图、雷达图。 组成： 饼图、堆积条形图、树状图。 分布： 直方图、箱线图、小提琴图。 关系： 散点图、热力图、网络图。 地理信息： 地图可视化。 我们将强调清晰的标签、合适的颜色选择、避免视觉误导等关键可视化技巧，确保您的图表能够准确、有效地传达信息。 探索性数据可视化： 在EDA阶段，可视化是发现数据模式最强大的工具。您将学习如何使用各种图表来： 识别趋势与周期性： 折线图可以清晰地展示随时间变化的趋势。 发现异常值： 箱线图和散点图能直观地标记出异常点。 探索变量间的关系： 散点图可以揭示两个变量之间的相关性，通过颜色或大小编码第三个变量。 比较不同类别的数据： 条形图和分组柱状图是比较不同类别表现的常用工具。 构建交互式仪表板： 静态图表固然有价值，但交互式仪表板更能提升数据探索的效率和用户体验。您将学习如何将多个图表有机地组合起来，通过筛选器、联动图表等方式，让用户能够自由地探索数据，发现隐藏的关联。 高级可视化技术： 随着数据复杂度的增加，一些更高级的可视化技术也会派上用场，例如： 地理空间可视化： 如何在地图上展示数据，例如销售区域分布、用户密度图等。 网络图： 用于展示实体之间的关系，例如社交网络、供应链关系等。 时间序列可视化： 深入分析数据随时间的变化规律。 第三部分：数据的洞察——建模与预测 在对数据有了初步了解并进行了可视化探索后，我们就可以进入更深层次的分析，利用统计模型来揭示数据背后的规律，并进行预测。本部分将介绍一些基础但强大的建模方法。 回归分析：预测数值型变量 线性回归： 了解简单线性回归和多元线性回归的基本原理，如何建立模型来预测一个目标变量（因变量）与一个或多个预测变量（自变量）之间的关系。我们将关注模型参数的解释、模型的拟合优度（如R²）以及残差分析的重要性，以评估模型的可靠性。 逻辑回归： 用于预测二分类结果（如是否购买、是否点击）。我们将学习如何理解逻辑回归模型的输出，以及如何评估分类模型的性能（如准确率、精确率、召回率、F1分数）。 聚类分析：发现数据中的分组 K-Means聚类： 学习如何将相似的数据点分组，以发现数据中的自然簇群。这在客户细分、市场划分等场景中非常有用。我们将探讨选择合适K值的方法，并理解聚类结果的意义。 分类与决策树：理解分类规则 决策树： 学习如何构建易于理解的决策树模型，通过一系列规则来预测类别。决策树的直观性使其成为解释模型逻辑的理想选择。我们将关注如何剪枝以避免过拟合。 模型评估与选择： 任何模型都不是完美的，选择一个合适且具有良好泛化能力的模型至关重要。我们将学习： 训练集与测试集： 如何划分数据以进行模型训练和独立评估。 过拟合与欠拟合： 理解这两种常见问题，并学习如何避免。 交叉验证： 一种更鲁棒的模型评估技术。 常用的评估指标： 除了上面提到的分类指标，我们还将介绍回归模型的RMSE、MAE等。 总结：走向数据驱动的未来 掌握数据分析的核心技能，不仅仅是学习软件的使用，更重要的是培养一种思维方式：用数据说话，用数据决策。本书旨在为您提供一套完整的数据分析工具箱和一套清晰的分析思路。从数据的初步理解和清洗，到通过可视化工具直观地展现数据洞察，再到利用统计模型进行预测和解释，每一个环节都紧密相连，共同构成了数据分析的完整闭环。 无论您是希望在工作中提升分析能力，还是对数据科学领域充满好奇，本书都将是您迈出坚实第一步的理想选择。通过本书的学习，您将能够自信地面对海量数据，从中挖掘出宝贵的商业价值、科学发现，甚至是生活中的有趣规律。让我们一起，用数据点亮智慧，驱动未来。

评分☆☆☆☆☆

读完《数据可视化与数据挖掘：基于Tableau和SPSS Modeler图形界面》这本书，我最大的感受就是它的“实用主义”。我一直觉得，理论学得再好，如果不能落地，那终究是纸上谈兵。这本书恰恰解决了这个问题。它以Tableau和SPSS Modeler这两个业界广泛使用的工具为载体，将抽象的数据科学概念具象化。在Tableau部分，作者非常细致地讲解了如何从零开始构建各种类型的可视化图表，并强调了数据可视化不仅仅是为了美观，更是为了清晰地传达信息，发现潜在的洞察。书中的一些关于仪表盘设计原则的讲解，比如“少即是多”、“突出重点”等，都给我留下了深刻的印象。在SPSS Modeler部分，它并没有简单罗列各种算法，而是通过一个个具体的业务场景，展示了如何利用SPSS Modeler的可视化流程图来构建预测模型、分类模型等。尤其是对于一些经典的数据挖掘算法，比如决策树、聚类分析等，书中都提供了详细的操作步骤和结果解读，让我能够清晰地看到数据在这些算法处理下的变化和意义。这本书还有一个优点是，它并没有回避数据预处理的重要性，而是花了相当大的篇幅讲解了数据清洗、特征工程等关键步骤，这对于任何一个严肃的数据分析项目来说都是至关重要的。我个人认为，这本书非常适合那些想要快速上手数据分析，并且希望通过实际操作来巩固理论知识的读者。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到《数据可视化与数据挖掘：基于Tableau和SPSS Modeler图形界面》这本书时，我抱着一种“看看有没有什么新玩意儿”的心态。没想到，它却给了我许多惊喜。我尤其欣赏书中对“可视化”和“挖掘”这两个概念的融合处理。在Tableau的部分，作者没有仅仅教读者怎么拖拽字段、选择图表类型，而是更深入地探讨了不同图表类型适用的数据场景，以及如何通过颜色、大小、位置等视觉元素来增强信息的传达效率。书中关于“视觉层次”和“信息优先级”的讲解，让我对数据可视化有了更深的理解。而在SPSS Modeler的部分，它将原本相对晦涩的数据挖掘算法，通过图形化的方式展现出来，极大地降低了学习门槛。我曾经对一些复杂的统计模型望而却步，但在SPSS Modeler的模块化操作下，我发现原来构建一个预测模型可以如此清晰和直观。书中针对不同应用场景，例如客户流失预测、销售额预测等，都提供了具体的建模实例，让我能够清晰地看到一个完整的模型是如何从数据出发，经过一系列的转换和训练，最终生成可用于决策的洞察。这本书的特点在于，它不仅仅是教你“怎么做”，更是告诉你“为什么这么做”，并且提供了强大的工具来支持你的实践。

评分☆☆☆☆☆

最近终于抽出时间翻阅了《数据可视化与数据挖掘：基于Tableau和SPSS Modeler图形界面》这本书。我原本是对数据分析领域抱有浓厚兴趣，但又苦于缺乏系统性的学习路径。这本书的出现，无疑为我打开了一扇新世界的大门。我尤其欣赏它在理论与实践之间的平衡。在讲解数据挖掘算法时，作者并没有陷入枯燥的数学公式推导，而是深入浅出地剖析了算法的逻辑和应用场景，并着重强调了如何在Tableau和SPSS Modeler这两个强大的可视化与建模工具中进行实际操作。书中大量的图文并茂的案例分析，让我能够直观地理解每一个步骤，甚至可以跟着书中的指引一步步进行复现。这对于我这种动手能力较强，喜欢边学边练的学习者来说，简直是福音。更让我惊喜的是，书中对于Tableau的介绍，不仅仅停留在基础的图表绘制，更是拓展到了如何通过设计精良的可视化仪表盘来讲述数据故事，以及如何利用其交互性来引导用户探索数据。而SPSS Modeler的部分，则让我看到了数据挖掘流程的规范化和模块化，它将复杂的建模过程分解成一个个易于理解的节点，使得即使是初学者也能逐步构建出属于自己的分析模型。总而言之，这本书不仅是一本工具书，更是一本启蒙书，它让我对数据可视化和数据挖掘有了全新的认识，也为我今后的深入学习奠定了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

《数据可视化与数据挖掘：基于Tableau和SPSS Modeler图形界面》这本书，给我最大的启发在于它对“数据故事”的构建和“建模流程”的梳理。我一直觉得，数据分析的最终目的不是做出几个漂亮的图表，或者训练出一个高精度的模型，而是要能够通过数据来讲述一个有说服力的故事，从而驱动决策。这本书在Tableau的部分，就很好地展现了如何通过一系列精心设计和相互关联的可视化图表，将复杂的数据脉络清晰地展现出来，引导读者一步步理解问题的本质。作者在讲解数据挖掘流程时，也显得格外严谨。SPSS Modeler的图形界面，本身就强调了流程的连续性和可追溯性。书中通过对不同模型的搭建过程进行详尽的展示，让我深刻理解了数据挖掘的每一个环节——从数据导入、预处理，到特征选择、模型训练、评估，再到最终的部署。更让我赞赏的是，作者在讲解模型评估时，并没有仅仅停留在准确率等单一指标上，而是结合了业务场景，讲解了不同指标的适用性，以及如何根据实际需求选择合适的评估方法。这本书让我意识到，数据分析是一个系统工程，需要理论、工具和逻辑思维的有机结合。它不仅仅是一本技术指南，更是一本关于如何用数据解决问题的思维手册。

评分☆☆☆☆☆

《数据可视化与数据挖掘：基于Tableau和SPSS Modeler图形界面》这本书，最吸引我的地方在于它对“用户体验”的关注。无论是Tableau的可视化仪表盘设计，还是SPSS Modeler的建模流程，都强调了最终输出的易用性和可理解性。在Tableau章节，作者花了大量篇幅讲解如何设计出能够让非技术背景的决策者轻松理解的数据报告，强调了交互性、响应式设计以及清晰的逻辑布局。这让我意识到，数据可视化不仅仅是技术活，更是沟通的艺术。而SPSS Modeler的部分，它通过将复杂的算法封装成易于操作的节点，极大地提升了数据分析师的效率，也让更多没有深厚统计学背景的人能够参与到数据挖掘中来。书中对不同模型节点的功能和参数设置进行了详细的说明，并且结合实际案例，展示了如何根据业务需求来选择和配置合适的模型。我个人觉得，这本书对于想要提升自己数据分析能力，并且希望能够更有效地将数据洞察转化为实际价值的读者来说，是一本不可多得的参考书。它不仅教会了你工具的使用，更重要的是，它培养了你用数据解决问题的能力和思维方式。

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非常差劲的一本书，共193页，思路不成体系，内容单一，基本就是博客初级写手的水平写的一本书，不建议购买

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好好好好好好好好好好

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买完了并没有看

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好好好好好好好好好好

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整体内容不错，更重要的是作者的成长经历有借鉴价值。

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书不错，快递也给力，包装还行

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这个书很垃圾，大家别买了。句子都不通顺，内容就别提了。

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物流说到了，我居然没收到书，寄丢了？

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一直在京东买书，感觉不错的