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马克威软件与当代数据分析 1

概述 1

马克威分析系统功能介绍 2

第一部分 认识马克威分析系统 13

第一章 马克威分析系统界面介绍 13

1.1数据窗口 13

1.2变量窗口 14

1.3挖掘窗口 15

1.4输出窗口 16

第二章 马克威数据输入和导入 17

2.1数据输入 17

2.2变量属性设定 18

2.3读入文本型数据文件 23

2.4读入Excel文件 32

2.5读入DBF文件 34

2.6通过OLEDB抽取外部数据 38

第三章 数据处理 48

3.1多维查询 48

3.2记录选择 49

3.3数据计算 51

3.4记录排序 52

3.5缺失值填充 53

3.6类型转换 59

3.7数据抽样 61

3.8重新编码 62

3.9记录处理 67

3.10变量处理 68

3.11文件合并 68

3.12行列转换 76

3.13权重设置 78

3.14数据合并 79

3.15数据重构 82

3.16分类汇总 87

3.17随机数生成 88

4.1均值分析 93

第四章 描述分析 93

第二部分 基础统计 93

4.2频率分析 95

4.3描述统计 98

4.4交叉表 102

第五章 相关性分析 105

5.1一般相关分析 105

5.2偏相关分析 106

5.3应用实例 106

第六章 假设检验 108

6.1参数检验 108

6.2非参数检验 124

7.1线性回归 155

第七章 回归分析 155

第三部分 高级统计 155

7.2二值逻辑回归 163

7.3概率单位回归 168

7.4有序回归 171

7.5曲线回归 175

7.6岭回归 180

7.7主成分回归 185

第八章 生存分析 189

8.1寿命表 190

8.2KM过程 195

8.3比例风险模型 201

9.1聚类分析原理 205

第九章 聚类分析 205

9.2分层聚类 208

9.3快速聚类 214

第十章 判别分析 217

10.1描述 217

10.2原理 217

10.3适用要求 218

10.4操作 218

10.5结果说明 221

第十一章 主成分分析 224

11.1描述 224

11.2原理 224

11.4操作 226

11.3适用要求 226

11.5结果说明 228

11.6主成分分析的注意事项 233

第十二章 因子分析 234

12.1因子分析的使用 234

12.2因子分析的结果解释 236

12.3操作 237

12.4结果说明 240

12.5因子分析的一般步骤 243

第十三章 时间序列分析 245

13.1介绍 245

13.2季节解构模型 246

13.3X11模型 251

13.4自回归模型 255

13.5移动平均模型 258

13.6ARIMA模型 262

13.7指数平滑模型 266

第十四章 方差分析 271

14.1单因素方差分析 271

14.2多因素方差分析 275

14.3结果说明 279

第十五章 向量自回归模型 281

15.1描述 281

15.4操作 282

15.2原理 282

15.3数据要求 282

15.5结果说明 284

第十六章 联立方程系统 287

16.1描述 287

16.2计算原理 288

16.3适用要求 290

16.4操作 290

16.5结果说明 293

第十七章 协整分析 295

17.1描述 295

17.2计算原理 296

17.4操作 299

17.3适用要求 299

17.5结果说明 300

第四部分 数据挖掘 305

第十八章 数据挖掘简介 305

18.1数据挖掘的由来 305

18.2数据挖掘功能与算法 307

18.3马克威数据挖掘界面 310

18.4数据挖掘行业应用 316

第十九章 神经网络 319

19.1神经网络的由来 319

19.2神经网络的基本原理 320

19.3神经网络的参数设置 349

19.5马克威神经网络的应用 352

19.4神经网络的结果解释 352

第二十章 决策树 358

20.1决策树的由来 358

20.2决策树的基本原理 358

20.3决策树的参数设置 359

20.4决策树的结果解释 361

20.5马克威决策树的应用 362

第二十一章 关联规则 367

21.1关联规则的由来 367

21.2关联规则的基本原理 367

21.4关联规则的结果解释 369

21.3关联规则的参数设置 369

21.5马克威关联规则的应用 370

第二十二章 模糊聚类 378

22.1模糊聚类的由来 378

22.2模糊聚类的基本原理 379

22.3模糊聚类的参数设置 381

22.4模糊聚类的结果解释 382

22.5马克威模糊聚类的应用 382

第二十三章 支持向量机 388

23.1支持向量机的由来 388

23.2支持向量机的基本原理 388

23.3支持向量机的参数设置 389

23.4支持向量机的结果解释 391

23.5马克威支持向量机的应用 392

第二十四章 粗糙集 398

24.1粗糙集（粗集）的由来 398

24.2粗糙集的基本原理 399

24.3粗糙集的参数设置 400

24.4粗糙集的结果解释 400

24.5马克威粗糙集的应用 400

第二十五章 孤立点分析 406

25.1孤立点分析的由来 406

25.3孤立点分析的参数设置 407

25.2孤立点分析的基本原理 407

25.4孤立点分析的结果解释 409

25.5马克威孤立点分析的应用 409

第二十六章 贝叶斯网络原理及用法指南 412

26.1贝叶斯网络的由来 412

26.2贝叶斯网络的基本原理 413

26.3贝叶斯网络操作设置 414

26.4贝叶斯网络结果解释 422

26.5贝叶斯网络应用举例 424

附录数据挖掘案例分析 429

第二十七章 数据呈现制图 435

27.1直线图 435

第五部分 统计制图与电子表格 435

27.2条状图 439

27.3直方图 442

27.4圆饼图 444

27.5面积图 447

27.6排列图 451

第二十八章 数据探索制图 455

28.1盒状图 455

28.2误差图 457

28.3序列图 461

28.4散点图 463

28.5自相关图 467

28.6互相关图 470

28.7P-P图 472

28.8Q-Q图 475

28.9控制图 478

28.10Roc曲线 482

28.11高低图 485

第二十九章 电子表格 490

29.1引介 490

29.2马克威电子表格的功能 493

29.3报表制作模板 502

29.4应用工具 505

29.5网页发布 508

参考文献 510