IBM The IBM SPSS Data Access pack 6.1 (SDAP 6.1) was released with IBM SPSS Statistics 20 and IBM SPSS Modeler 14.2. - United States
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IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例
商品名称：IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例
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商品名称：
&&IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹
&&张文彤,钟云飞
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&&清华大学出版社
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&&开本：其他
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&&版次：1 &&页数：501
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&&印次：1 &&字数：783.00千字
&&内容简介《IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》以ibm spss statistics 20．0和ibm spss modeler 14．1为工具，提供了医疗、金融、保险、汽车、快速消费品、市场研究、互联网等多个行业的数据分析／挖掘案例，基于实战需求，详细讲解整个案例的完整分析过程，并将模型和软件的介绍融于案例讲解之中，使读者在阅读时能突破方法和工具的局限，真正聚集于对数据分析精髓的领悟。《IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》所附光盘包括案例数据和分析程序／流文件，读者可完整重现全部的分析内容。 《IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》适合从初学者到专家各个级别的数据分析人员阅读，尤其适合于以下读者群：需要提升实战能力的数据分析专业人员；在市场营销、金融、财务、人力资源管理中需要应用数据分析的人士；从事咨询、科研等工作的专业人士；同时也适合于各专业的本科和研究生作为学习数据分析应用的参考书。&&目录第一部分 spss数据分析基础 第1章 数据分析方法论简介 1.1 三种数据分析方法论 1.2 crisp-dm方法论介绍 第2章 数据分析方法体系简介 2.1 统计软件中的数据存储格式 2.2 数据的统计描述与参数估计 2.3 常用假设检验方法 2.4 多变量模型 2.5 多元统计分析模型 2.6 智能统计分析／数据挖掘方法 第3章 ibm spss statistics操作入门 3.1 案例背景 3.2 数据文件的读入与变量整理 3.3 问卷数据分析 3.4 项目总结和讨论 第4章 ibm spss statistics操作进阶 4.1 案例背景 4.2 问卷录入 4.3 问卷质量校验 4.4 问卷数据分析 4.5 项目总结和讨论 第5章 ibm spss modeler操作入门 5.1 ibm spss modeler概述 5.2 ibm spss modeler相关操作与技巧 5.3 ibm spss modeler功能介绍 5.4 案例分析：药物选择决策支持 5.5 如何进一步学习ibm spss modeler 第二部分 影响因素发现与数值预测 第6章 酸奶饮料新产品口味测试 研究案例 6.1 案例背景 6.2 数据理解 6.3 不同品牌的评分差异分析 6.4 两因素方差分析模型分析 6.5 分析结论与讨论 第7章 偏态分布的激素水平影响因素分析 7.1 案例背景 7.2 数据理解 7.3 对因变量变换后的建模分析 7.4 秩变换分析 7.5 利用cox模型进行分析 7.6 项目总结与讨论 第8章 某车企汽车年销量预测案例 8.1 案例背景 8.2 数据理解 8.3 变量变换后的线性回归 8.4 曲线拟合 8.5 利用非线性回归进行拟合 8.6 项目总结与讨论 第9章 脑外伤急救后迟发性颅脑损伤影响因素分析案例 9.1 案例背景 9.2 数据理解 9.3 构建二分类logistic回归模型 9.4 利用树模型发现交互项 9.5 使用广义线性过程进行分析 9.6 项目总结与讨论 第10章 中国消费者信心指数影响因素分析 10.1 案例背景 10.2 数据理解 10.3 标准glm框架下的建模分析 10.4 多元方差分析模型的结果 10.5 最优尺度回归 10.6 多水平模型框架下的建模分析 10.7 项目总结与讨论 第三部分 信息浓缩、分类与感知图呈现 第11章 探讨消费者购买保健品的动机 11.1 案例背景 11.2 数据理解 11.3 利用因子分析进行信息浓缩 11.4 基于因子分析结果进行市场细分 11.5 项目总结与讨论 第12章 1988年汉城奥运会男子十项全能成绩分析 12.1 案例背景 12.2 数据理解 12.3 利用因子分析进行信息浓缩 12.4 主成分回归 12.5 将主成分回归方程还原回原始变量的形式 12.6 项目总结与讨论 第13章 打败sars 13.1 案例背景 13.2 数据理解与数据准备 13.3 “非典”信息关注倾向的多维偏好分析 13.4 突发事件险种购买倾向的多重对应分析 13.5 “非典”对未来生活方式的影响 13.6 项目总结与讨论 第14章 住院费用影响因素挖掘 14.1 案例背景 14.2 数据理解与数据准备 14.3 采用聚类分析寻找费用类型 14.4 住院费用影响因素的神经网络分析 14.5 不同疗法疗效与费用比较的神经网络分析 14.6 项目总结与讨论 第四部分 数据挖掘案例精选 第15章 淘宝大卖家之营销数据分析 15.1 案例背景 15.2 利用rfm模型定位促销名单 15.3 寻找有重购行为买家的特征 15.4 总结与讨论 第16章 超市商品购买关联分析 16.1 案例背景 16.2 数据准备 16.3 商品购买关联分析 16.4 结果应用 第17章 电信业客户流失分析 17.1 案例背景 17.2 商业理解 17.3 数据理解与数据准备 17.4 建立模型与模型评估 17.5 模型的应用及营销预演 17.6 总结与讨论 第18章 信用风险评分方法 18.1 案例背景 18.2 商业理解 18.3 数据理解与数据准备 18.4 建立模型与模型评估 18.5 对若干问题的说明 第19章 医疗保险业的欺诈发现 19.1 案例背景 19.2 商业理解 19.3 数据理解与数据准备 19.4 建立模型 19.5 结果发布 19.6 进一步阅读 第20章 电子商务中的数据挖掘应用 20.1 案例背景 20.2 数据理解 20.3 数据准备 20.4 建立模型与模型发布 20.5 进一步阅读 附录 附录a 本书光盘内容介绍 附录b spss软件的安装与激活 附录c 书中统计方法、模型与知识点 索引 附录d ibm spss statiscs函数一览表 附录e ibm spss modeler节点功能简介 参考文献 后记
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手机逛国美点击或扫描下载Modeler数据库内数据挖掘应用-数据挖掘-火龙果软件工程
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Modeler数据库内数据挖掘应用
作者 周艳，火龙果软件&&& 发布于&
最新发布的 IBMSPSS Modeler 14.2 版本对 Netezza Analytics 进行了集成，可以把
SPSS Modeler 的可视化和易用性与 Netezza 的功能和性能相结合，为用户提供更加便捷的数据仓库、商业智能应用分析工具。本文通过对一
最新发布的 IBM SPSS Modeler 14.2 版本对 Netezza
Analytics 进行了集成，可以把 SPSS Modeler 的可视化和易用性与 Netezza 的功能和性能相结合，为用户提供更加便捷的数据仓库、商业智能应用分析工具。本文通过对一个决策树模型的建立和分析，帮助读者了解如何利用
SPSS Modeler 方便快捷地在 IBM Netezza 数据库中构建和使用模型。
IBM SPSS Modeler Server 支持对 IBM Netezza
Analytics 的数据挖掘算法进行整合，您可以使用 IBM SPSS Modeler 在 IBM Netezza
数据库内构建、分析并使用模型。借助 IBM SPSS Modeler 您只需要理解数据挖掘算法本身而无需对
IBM Netezza 语法规则的深入了解，就能便捷的使用 IBM Netezza Analytics
数据库内数据挖掘算法
决策树 (Decision tree) 由一个决策图和可能的结果组成，用来创建到达目标的规划。决策树建立并用来辅助决策，并且这些决策易于理解和实现。本文通过建立一个药品决策模型的实例来展示如何使用
IBM SPSS Modeler 在 IBM Netezza 数据库内进行数据挖掘。在示例中，您将学到如何使用
IBM SPSS Modeler 在 IBM Netezza 数据库内建立、分析及使用模型。
SPSS Modeler 与 IBM Netezza Analytics
IBM Netezza Analytics 数据库内数据挖掘算法集成在
IBM SPSS Modeler 数据库建模模块中，从而通过 IBM SPSS Modeler 的图形用户界面和面向工作流的开发环境使用
IBM Netezza Analytics 数据挖掘算法。可以用与其它 IBM SPSS Modeler
建模模块相同的方式添加 IBM Netezza 数据库建模模块到工作流中生成模型块。
IBM Netezza 模型块与其他 IBM SPSS Modeler
模型块的使用方式基本一样。但是 IBM SPSS Modeler 中创建的每个 IBM Netezza
模型实际引用的是存储在数据库服务器上的模型表，因此要使流正常工作，必须将其连接到创建模型所在的数据库，并且模型表未被外部进程修改
集成 IBM Netezza Analytics 的要求
以下是使用 IBM Netezza Analytics 执行数据库内建模的必备条件：
运行 IBM SPSS In-Database Analytics 数据包的
IBM Netezza Performance Server 6.0 或更高版本。
连接到 IBM Netezza 数据库所需的 ODBC 数据源。
IBM SPSS Modeler 中启用的 SQL 生成和优化。
IBM Netezza Analytics 数据库内数据挖掘建模节点介绍
在 IBM SPSS Modeler 的“数据库建模”选项卡（图 1）中可以找到目前集成的
IBM Netezza Analytics 数据挖掘算法：“Netezza 决策树”和“Netezza
K- 均值”，在新版本中将支持更多的算法。建模节点主要用于设置构建模型的指定字段和参数，具体设置将在后边的示例中逐步涉及。
图 1. 数据库建模选项卡
IBM Netezza Analytics 数据库内数据挖掘模型块介绍
利用 IBM SPSS Modeler 的数据处理节点和 IBM Netezza
数据库内数据挖掘建模节点构成工作流，通过简单的设置之后就可生成 IBM Netezza 数据库内数据挖掘模型块，并且该模型块映射到在
IBM Netezza 数据库内存储的模型表，从而可视化的对该数据模型进行分析与应用。在 IBM SPSS
Modeler 中，模型块图标如图 2 所，模型块的主要用途为对数据进行评分以生成预测，或允许进一步设置模型属性，模型块的具体参数将在后边的示例中逐步涉及。
图 2. 模型块
用 IBM SPSS Modeler 在 IBM Netezza 数据库内构建决策树模型
假设已有一组患有同一疾病的患者的数据。在治疗过程中，每位患者均对五种药物中的一种有明显反应。我们的任务就是通过决策树模型进行数据挖掘找出适合治疗此疾病的药物
. 此示例使用的数据字段如图 3 所示。本文使用的示例数据 DRUG1n 可在 IBM SPSS Modeler
安装目录的 Demos 中找到。
表 1. 示例数据
血压：高、正常或低
Cholesterol
血液中的胆固醇含量：正常或高
血液中钠的浓度
血液中钾的浓度
对患者有效的处方药
分析数据可以来源于 IBM SPSS Modeler 支持的所有数据文件或数据库中，但是如果分析数据与
IBM Netezza Analytics 不在同一数据库内则会涉及数据的迁移，IBM Netezza
Analytics 通常用于大型数据集。在数据库之间传输大量数据，或者从数据库中取出或存入大量数据，可能非常耗时，因此推荐首先将数据导入数据库内再进行数据挖掘从而提高数据处理效率。
数据要求：
数据源中的字段必须包含连续或分类变量。
目标字段。只能选择一个字段作为目标可指定的输出（目标）字段。
记录 ID 字段。指定用于作为各个观测值唯一标识的字段。
建立上载数据工作流
经过商业理解、数据理解后，发现钠与钾的比值似乎可以用来预测何时使用某种药品，因此为每条记录导出一个包含此比值的字段
IBM Netezza 数据挖掘需要一个唯一记录字段，因此使用导出节点将新字段添加到名为
ID 的数据集中，此处使用 @INDEX 函数生成 ID 字段。
添加“分区”节点，分区节点用于生成分区字段，将数据分割为单独的子集或样本，以供模型构建的训练、测试和验证阶段使用。通过用某个样本生成模型并用另一个样本对模型进行测试，可以预判此模型对类似于当前数据的大型数据集的拟合优劣。
添加“数据库导出”节点，把数据上传到 Netezza 数据库服务器中。
如图 3 上载数据工作流所示，对数据进行预处理并将数据从纯文本文件上传到
Netezza 数据库服务器。
图 3. 上载数据工作流
把数据上传到数据库后，使用“数据源”节点、“类型”节点、“Netezza
决策树”节点建立构建模型工作流（图 4）。
图 4. 构建模型工作流
双击“类型”节点，设置各字段的角色（图 5），字段的角色用于指定其在模型构建过程中的用法。设置字段“ID”的角色为“id
记录 ID”。设置字段“Drug”的角色为“目标”，设置目标字段后，建模节点名称自动标记为目标字段“Drug”。
设置字段“Partition”的角色为“分区”。
按图 5－图 8 设置各选项卡后执行建模节点“Drug”，模型块被添加到流，同时添加到位于窗口右上角的“模型”选项板。
图 5. 类型节点
建模节点的设置
双击建模节点（“Drug”），打开建模节点属性对话框， 在各选项卡中可以浏览和设置建模节点的属性。
字段选项卡：
用于设置各字段的角色。图 6 中各字段已经按“类型”节点的设置放在不同的角色区域。此处保持默认值
图 6. 字段选项卡
服务器选项卡：
服务器选项卡（图 7）用于设置数据分析服务器，并指定存储模型的表格。
使用上游连接：（默认）使用上游节点中指定的连接详细信息。
移动数据到连接：将数据移动到您在此处指定的数据库。您已经将数据上载到数据分析服务器内，所以此处使用上游连接。
“表名称”：用于指定在数据库中存储模型的表名，它必须为新表名。此处定义为“DTree”。
图 7. 服务器选项卡
构建选项选项卡：
通过“构建选项”选项卡（图 8），可以设置构建模型的参数，当然也可采用默认选项来构建模型。此处使用默认值。
图 8. 构建选项选项卡
“模型选项”选项卡：
通过“模型选项”选项卡（图 9），设置模型块的相关信息，勾选“包含输入字段”从而在使模型块节点输出用于建模的“输入字段”，这些字段可以用于模型评估。
图 9. 模型选项选项卡
SQL 生成与数据库内数据挖掘的结合
模型块生成后，点击 Modeler 桌面最底端中间靠右的 [ 显示流消息
] 按钮打开“流属性”对话框（图 10）， 在消息选项卡中，可以查看构建模型所使用的 SQL 以及所用的时间等信息。从消息中我们可以清楚的看到数据库内数据挖掘的流程，同时构建模型的可视化参数设置体现在
IBM Netezza Analytics 数据挖掘算法的输入参数中。
图 10. 流运行消息
数据库内构建模型的流程如下：
数据准备，读取输入数据中字段&Partition&
＝ '1_Training'的数据用于构建模型
构建模型，调用 IBM Netezza Analytics 数据库内数据挖掘算法
nza..GROW_DECTREE 和 PRUNE_DECTREE 构建模型， 建模参数体现在算法的输入参数中。
模型浏览，调用 IBM Netezza Analytics 数据库内数据挖掘算法
nza..PMML_DECTREE 和 nza..PRINT_DECTREE 用于模型浏览
清单 1. 数据准备 SQL
CREATE VIEW &MODELER_5_ri5y7vYD_La5ojKCFphB2J&… WHERE (&T0&.&C7& = '1_Training'...)
清单 2. 构建模型 SQL
CALL nza..GROW_DECTREE('model="DTree", intable="..", id="ID", target="Drug",
eval=entropy,minimprove=0.010000, minsplit=2, maxdepth=62')
CALL nza..PRUNE_DECTREE('model="DTree", valtable="..", id="ID",target="Drug",
qmeasure=Acc')
清单 3. 模型浏览 SQL
CALL nza..PRINT_DECTREE('model=&DTree&') CALL nza..PMML_DECTREE('model=&DTree&, target=&Drug&, outtable=&…&')
双击模型块图标，模型选项卡以决策树形式显示 “Netezza 决策树”
节点所生成的规则集（图 11）。
图 11. 浏览模型
使用分析节点评估模型的精确度。将分析节点（从输出节点选项板）附加到模型块（图
12），运行分析节点。 分析节点输出（图 13）显示：使用训练数据集（1_Training），此模型正确率为
100%；使用测试数据集（2_Testing），正确率为 99.5%，分析节点辅助确定模型的精确度能否满足使用要求。
图 12. 评估模型
图 13. 分析结果
通过 IBM SPSS Modeler 使用 IBM Netezza
数据库内决策树模型
通过 IBM SPSS Modeler 构建的 IBM Netezza
数据模型保存在数据库服务器中，通过模型块可以引用这些远程模型。 因此，对于数据库内数据挖掘，模型使用始终发生在数据库内部，并由
IBM Netezza Analytics 执行。在位于主窗口右上角的“模型”选项板中可以找到模型块。
假设需要依据患者实际信息预测适用药物， 可以从“模型”选项板中拖拽“Drug”模型块到工作区，并把待分析数据与模型块连接后添加表节点（图
14），运行表节点。注意在模型使用中仅需要构建模型时角色为“输入”和“id 记录 ID”的数据，“目标”和“分区”字段并不是必须的。
图 14. 模型块使用工作流
SQL 生成与数据库内数据挖掘的结合
建立工作流后，单击运行&表&节点后。在流消息选项卡中，可以查看使用模型的
SQL 以及所用的时间等信息。从消息中我们可以清楚的看到数据库内数据挖掘的流程如下：
数据准备，读取输入数据，该数据并不需要“Drug”( 目标 ) 和“Partition”（分区）字段。
使用模型，模型存储在表&DTree& 中，通过调用
IBM Netezza Analytics 的 nza..PREDICT_DECTREE 算法得到的预测分析结果存储在
outtable 中。
输出预测结果，从 outtable 中读取预测分析结果
清单 4. 数据准备 SQL
CREATE VIEW " MODELER_WnYJeUB89QAn7WwPcnjLq2Jc " AS
(SELECT T0."Age" AS "Age",T0."Sex" AS "Sex",T0.BP AS BP,T0."Cholesterol"
AS "Cholesterol", T0."Na/K" AS "Na/K",T0.ID AS ID FROM CLEMQA."Drug1nID" T0)
清单 5. 使用模型 SQL
CALL nza..PREDICT_DECTREE('model=&DTree&, intable=& MODELER_WnYJeUB89QAn7WwPcnjLq2Jc &,
id=&ID&, outtable=& MODELER_0lT8XwX58o3Eik9FezKygUwg &, prob=FALSE')
清单 6. 输出预测结果 SQL
Select *, &T1&.&CLASS& AS &$I-Drug& FROM &MODELER_WnYJeUB89QAn7WwPcnjLq2Jc& &T0& INNER JOIN &MODELER_0lT8XwX58o3Eik9FezKygUwg& AS &T1& ON (&T0&.&ID& = &T1&.&ID))
在表节点的输出中（图 15），字段 $I-Drug 为依据病人的具体信息预测的适合治疗此疾病的药物。
图 15. 预测结果
通过本文，您了解了如何通过 IBM SPSS Modeler 创建基于
IBM Netezza 数据库内数据挖掘模型，并了解到如何设置、创建、分析和应用模型。这样，您就可以通过
IBM SPSS Modeler 可视化的数据流风格方便快速地创建和应用一个 IBM Netezza 数据库内数据挖掘模型。
本文中的药物模型示例，用一个完整的工作流演示了怎样通过 IBM SPSS
Modeler 提供的工具预处理、上载数据、设置模型参数、分析和使用模型。通过此示例，您可以立刻动手创建和使用自己的
IBM Netezza 数据库内数据挖掘模型。
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IBM SPSS Statistics 统计分析软件介绍
IBM SPSS Statistics 是一款强大的统计分析软件，能够简化您的数据分析和报表制作。IBM SPSS Statistics 提供了一个单一集成的产品套件（而非多个工具和资源），能够支持整个分析流程，实现更好的预测分析。SPSS的全称 Statistical Program for Social Sciences，即社会科学统计程序。该软件是公认的最优秀的统计分析软件包之一。SPSS软件面向行业应用人员，软件设计突出统计方法的成熟、实用、易用性、界面易操作性及与文字处理软件等的交互性上。 企业、政府机构和学术机构中的新老分析师均可选择 IBM SPSS Statistics 软件解决大量的业务和科研问题。IBM SPSS Statistics 不仅具有丰富的数据统计功能，还能够使您轻松地访问和管理数据、选择和执行分析，并共享结果。快速访问和分析海量数据集。快速、轻松地准备待分析的数据。使用综合技术分析数据。使用先进的报表制作功能更轻松地构建图表。使用报表的 OLAP 展示您的最佳结果。通过协作带来更大价值。业界领先的预测分析软件提供商 SPSS 公司推出其旗舰统计分析软件 SPSS 的最新版本 SPSS 20.0 for Windows。该版本继承了原有产品的特点之外还增加了许多显着的新特性。公司从大量的客户反馈信息中提取有益的建议，并加入到最新的版本之中。 SPSS 20 在数据管理丶统计分析和可编程性方面增加了许多新的特性。除此之外，SPSS 20 还提供了新的图形选项以及 PDF 格式输出功能－这些都是用户强烈要求的新特性。如果用户使用了 Dimensions 软件用于调查研究， SPSS 同样能够直接导入和导出各种 Dimensions 数据模型。对于企业用户来说，SPSS 服务器不仅性能得到加强，其中用于 SPSS 预测企业服务` SPSS 适配器能够让企业内部的各个部门能够更有效地使用一致性的数据。 &SPSS Base 20 还包括了 ordinal regression（次序回归）分析算法，该算法在以前的版本中包含在 SPSS Advanced Models 附属模块中。在 20.0 中用户可以直接在 Base 模块中直接使用这种新的算法来对两种以上的变量的次序输出进行预测。例如，预测客户忠诚度及其与客户满意度的相关性。
本对照表依据中国常用衣服尺码对照表为基础
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