数据可视化与数据挖掘 基于Tableau和SPSS Modeler图形界面2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载

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第1部分 数据可视化篇2

第1章 可视化数据挖掘概述2

1.1 数据可视化2

1.1.1 Tableau3

1.1.2 Qlik View5

1.1.3 Power BI5

1.2 可视化数据挖掘6

1.2.1 IBM SPSS Modeler6

1.2.2 Intelligent Miner7

1.2.3 SAS Enterprise Miner9

第2章 Tableau Desktop简介11

2.1 软件页面简介11

2.1.1 开始页面12

2.1.2 数据源页面13

2.1.3 工作簿页面15

2.2 数据类型15

2.2.1 主要数据类型15

2.2.2 更改数据类型16

2.3 运算符及优先级18

2.3.1 算术运算符18

2.3.2 逻辑运算符18

2.3.3 比较运算符19

2.3.4 运算符优先级19

2.4 软件安装20

2.4.1 软件下载20

2.4.2 安装步骤21

2.4.3 软件激活23

2.5 文件类型26

第3章 连接数据源27

3.1 连接到文件27

3.1.1 Excel文件27

3.1.2 文本文件29

3.1.3 Access30

3.1.4 JSON文件32

3.1.5 PDF文件34

3.1.6 空间文件35

3.1.7 统计文件36

3.1.8 其他文件38

3.2 连接到数据库38

3.2.1 Tableau Server38

3.2.2 SQL Server39

3.2.3 MySQL40

3.2.4 Oracle41

3.2.5 Amazon Redshift42

3.2.6 更多数据库43

第4章 Tableau主要操作47

4.1 维度和度量47

4.1.1 维度47

4.1.2 度量49

4.2 连续和离散50

4.2.1 连续字段50

4.2.2 离散字段51

4.3 工作区操作52

4.3.1 “数据”窗格53

4.3.2 “分析”窗格54

4.3.3 工具栏54

4.3.4 状态栏55

4.3.5 卡和功能区56

4.4 工作表操作58

4.4.1 创建工作表58

4.4.2 复制工作表59

4.4.3 导出工作表59

4.4.4 删除工作表60

4.5 Tableau高级操作61

4.5.1 表计算61

4.5.2 创建字段63

4.5.3 创建参数65

4.5.4 聚合计算71

4.5.5 缺失值处理74

第5章 创建图表76

5.1 单变量图形76

5.1.1 条形图76

5.1.2 饼图79

5.1.3 直方图80

5.1.4 折线图81

5.2 多变量图形84

5.2.1 散点图84

5.2.2 甘特图85

第2部分 可视化数据挖掘篇88

第6章 SPSS Modeler简介88

6.1 软件简介88

6.1.1 软件历史88

6.1.2 软件界面90

6.1.3 软件特点96

6.2 算法及功能97

6.2.1 软件算法97

6.2.2 软件功能99

6.3 软件安装及启动101

6.3.1 软件安装101

6.3.2 授权许可104

6.3.3 启动软件107

第7章 数据挖掘流程110

7.1 业务理解110

7.2 数据理解111

7.3 数据准备112

7.4 建立模型113

7.5 评估模型114

7.6 应用模型114

第8章 SPSS Modeler导入数据源116

8.1 连接到文件116

8.1.1 Excel文件117

8.1.2 变量文件117

8.1.3 固定文件119

8.1.4 SAS文件120

8.1.5 Statistics文件121

8.2 连接到数据库121

第9章 SPSS Modeler基础操作125

9.1 数据流操作125

9.1.1 生成数据流125

9.1.2 添加和删除节点125

9.1.3 连接数据流126

9.1.4 修改连接节点127

9.1.5 执行数据流128

9.2 图形制作128

9.2.1 散点图129

9.2.2 直方图131

9.2.3 网络图132

9.2.4 评估图132

第3部分 案例实战篇136

第10章 电信行业中的应用136

10.1 建模思路137

10.2 Logistic回归138

10.3 业务理解139

10.4 数据理解140

10.5 数据准备142

10.6 建立模型143

10.6.1 模型参数设置143

10.6.2 模型运行结果154

10.7 模型评估157

10.7.1 模型精确度157

10.7.2 模型拟合度158

10.8 模型应用158

10.9 小结161

第11章 电力行业中的应用162

11.1 建模思路163

11.2 时间序列模型163

11.3 业务理解165

11.4 数据理解166

11.5 数据准备167

11.6 建立模型168

11.6.1 模型参数设置168

11.6.2 模型运行结果184

11.7 模型评估186

11.8 模型应用187

11.9 小结188

第12章 医药行业中的应用189

12.1 建模思路189

12.2 聚类模型190

12.3 业务理解192

12.4 数据理解193

12.5 数据准备195

12.6 建立模型196

12.6.1 模型参数设置196

12.6.2 模型运行结果199

12.7 模型评估202

12.8 模型应用204

12.9 小结206

第13章 银行业中的应用207

13.1 建模思路208

13.2 判别分析208

13.3 业务理解210

13.4 数据理解211

13.5 数据准备213

13.6 建立模型214

13.6.1 模型参数设置214

13.6.2 模型运行结果221

13.7 模型评估226

13.8 模型应用226

13.9 小结229

第14章 电商中的应用230

14.1 建模思路231

14.2 神经网络模型232

14.2.1 神经元234

14.2.2 多层感知器235

14.2.3 径向基函数237

14.3 业务理解238

14.4 数据理解239

14.5 数据准备241

14.6 建立模型243

14.6.1 模型参数设置243

14.6.2 模型运行结果251

14.7 模型评估254

14.8 模型应用255

14.9 小结257

第15章 房地产业中的应用258

15.1 建模思路258

15.2 决策树模型259

15.3 业务理解261

15.4 数据理解261

15.5 数据准备263

15.6 建立模型266

15.6.1 模型参数设置266

15.6.2 模型运行结果276

15.7 模型评估277

15.7.1 模型精确度277

15.7.2 模型拟合度278

15.8 模型应用279

15.9 小结281

附录A 配置MySQL ODBC数据源282

附录B Tableau重要函数285

附录C SPSS Modeler函数313