图书介绍

数据分析与数据挖掘实验指导书2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载

郝文宁，靳大尉，程恺编著著
出版社：北京：国防工业出版社
ISBN：9787118107975
出版时间：2016
标注页数：172页
文件大小：20MB
文件页数：183页
主题词：统计分析－应用软件；数据采集

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图书目录

实验1 IBM SPSS Statistics软件使用基础1

1.1 实验目的与要求1

1.2 实验原理1

1.3 实验内容与步骤1

1.3.1 安装、启动与退出1

1.3.2 定义变量3

1.3.3 数据的输入与保存6

1.3.4 数据文件的编辑与转换7

1.4 思考题12

实验2 描述性统计13

2.1 实验目的与要求13

2.2 实验原理13

2.3 实验内容与步骤14

2.3.1 中心、离散趋势描述实验14

2.3.2 频数分布分析实验18

2.4 思考题24

实验3 参数检验26

3.1 实验目的与要求26

3.2 实验原理26

3.3 实验内容与步骤28

3.3.1 单样本t检验28

3.3.2 两独立样本t检验29

3.3.3 两配对样本t检验31

3.3.4 单因素完全随机设计的方差分析SPSS过程33

3.3.5 单因素重复测量设计的方差分析SPSS过程37

3.3.6 多因素完全随机设计方差分析的SPSS过程40

3.4 思考题45

实验4 非参数检验46

4.1 实验目的与要求46

4.2 实验原理46

4.3 实验内容与步骤47

4.3.1 单样本二项分布检验的SPSS过程47

4.3.2 相关样本二项分布检验的SPSS过程50

4.3.3 独立样本二项分布检验的SPSS过程53

4.3.4 适合性卡方检验的SPSS过程55

4.3.5 独立性卡方检验的SPSS过程59

4.3.6 符号与符号秩次检验的SPSS过程62

4.3.7 秩和检验（曼-惠特尼U检验）的SPSS过程63

4.3.8 中位数检验的SPSS过程65

4.4 思考题67

实验5 相关分析69

5.1 实验目的与要求69

5.2 实验原理69

5.3 实验内容与步骤70

5.3.1 二元变量相关分析的SPSS过程70

5.3.2 肯德尔和谐系数计算的SPSS过程72

5.3.3 偏相关分析的SPSS过程75

5.4 思考题79

实验6 回归分析80

6.1 实验目的与要求80

6.2 实验原理80

6.3 实验内容与步骤81

6.3.1 一元线性回归分析的SPSS过程81

6.3.2 多元线性回归分析的SPSS过程84

6.4 思考题89

实验7 因子分析91

7.1 实验目的与要求91

7.2 实验原理91

7.3 实验内容与步骤92

7.3.1 因子分析的SPSS过程92

7.3.2 因素分析结果的读取与解释97

7.4 思考题102

实验8 IBM SPSS Modeler软件使用基础103

8.1 实验目的与要求103

8.2 实验原理103

8.2.1 IBM SPSS Modeler简介103

8.2.2 数据挖掘的CRISP-DM模型103

8.2.3 Modeler软件使用的技巧105

8.3 实验内容与步骤107

8.3.1 Modeler的启动和界面布局107

8.3.2 完整建模流程的介绍110

8.4 思考题114

实验9 关联规则挖掘实验115

9.1 实验目的与要求115

9.2 实验原理115

9.2.1 关联规则处理数据的两种形式115

9.2.2 关联规则相关概念116

9.3 实验内容与步骤117

9.3.1 Apriori算法应用117

9.3.2 序列关联应用123

9.4 思考题127

实验10 决策树分类实验128

10.1 实验目的与要求128

10.2 实验原理128

10.2.1 决策树分类原理128

10.2.2 决策树分类常用算法128

10.3 实验内容与步骤129

10.3.1 导入数据129

10.3.2 数据认识与处理130

10.3.3 建立模型与评估134

10.4 思考题136

实验11 支持向量机SVM分类实验137

11.1 实验目的与要求137

11.2 实验原理137

11.3 实验内容与步骤138

11.3.1 导入数据138

11.3.2 建立模型139

11.4 思考题143

实验12 人工神经网络分类实验144

12.1 实验目的与要求144

12.2 实验原理144

12.3 实验内容与步骤145

12.3.1 导入数据145

12.3.2 模型建立145

12.4 思考题151

实验13 贝叶斯方法分类实验152

13.1 实验目的与要求152

13.2 实验原理152

12.2.1 贝叶斯定理和朴素贝叶斯152

13.2.2 Modeler中的贝叶斯分类器153

13.3 实验内容与步骤154

13.3.1 数据导入154

13.3.2 贝叶斯网络建模155

13.4 思考题159

实验14 K均值与二分法聚类实验160

14.1 实验目的与要求160

14.2 实验原理160

14.2.1 聚类分析160

14.2.2 K-Means聚类161

14.2.3 两步聚类162

14.3 实验内容与步骤162

14.3.1 K均值聚类162

14.3.2 两步法类167

14.4 思考题171

参考文献172