数据挖掘与商务智能实验教程PDF电子书下载
- 电子书积分:10 积分如何计算积分?
- 作 者:张大斌主编
- 出 版 社:武汉:华中师范大学出版社
- 出版年份:2015
- ISBN:9787562268802
- 页数:224 页
第一部分 实验环境工具篇 1
实验1 数据挖掘软件SPSS Modeler的使用 3
1.1 背景知识 3
1.2 实验目的 5
1.3 工具/准备工作 5
1.4 实验内容及步骤 5
1.5 实验分析与扩展练习 8
实验2 数据挖掘套件SQL Server Analysis Services的使用 9
2.1 背景知识 9
2.2 实验目的 10
2.3 工具/准备工作 10
2.4 实验内容及步骤 10
2.5 实验分析与扩展练习 12
实验3 开源数据挖掘软件WEKA的使用 13
3.1 背景知识 13
3.2 实验目的 19
3.3 工具/准备工作 20
3.4 实验内容及步骤 20
3.5 实验分析与扩展练习 23
实验4 商务智能软件SAP Business Object的使用 25
4.1 背景知识 25
4.2 实验目的 30
4.3 工具/准备工作 30
4.4 实验内容及步骤 31
4.5 实验分析与扩展练习 36
实验5 商务智能可视化工具Dashboard和Crystal Reports的使用 37
5.1 背景知识 37
5.2 实验目的 42
5.3 工具/准备工作 42
5.4 实验内容及步骤 42
5.5 实验分析与扩展练习 48
第二部分 数据挖掘实验篇 49
实验6 数据挖掘的基本数据分析 51
6.1 背景知识 51
6.2 实验目的 51
6.3 工具/准备工作 51
6.4 实验内容及步骤 51
6.5 实验分析与扩展练习 55
实验7 统计分析:逻辑回归 56
7.1 背景知识 56
7.2 实验目的 58
7.3 工具/准备工作 58
7.4 实验内容及步骤 58
7.5 实验分析与扩展练习 63
实验8 关联分析:关联规则 64
8.1 背景知识 64
8.2 实验目的 66
8.3 工具/准备工作 67
8.4 实验内容及步骤 67
8.5 实验分析与扩展练习 72
实验9 分类分析:决策树 74
9.1 背景知识 74
9.2 实验目的 78
9.3 工具/准备工作 79
9.4 实验内容及步骤 79
9.5 实验分析与扩展练习 83
实验10 聚类分析:K-Means 85
10.1 背景知识 85
10.2 实验目的 88
10.3 工具/准备工作 88
10.4 实验内容及步骤 89
10.5 实验分析与扩展练习 94
实验11 预测分析:人工神经网络 95
11.1 背景知识 95
11.2 实验目的 99
11.3 工具/准备工作 99
11.4 实验内容及步骤 100
11.5 实验分析与扩展练习 104
第三部分 商务智能实验篇 105
实验12 数据仓库的创建 107
12.1 背景知识 107
12.2 实验目的 111
12.3 工具/准备工作 111
12.4 实验内容及步骤 111
12.5 实验分析与扩展练习 117
实验13 数据抽取、转换、装载(ETL) 118
13.1 背景知识 118
13.2 实验目的 120
13.3 工具/准备工作 120
13.4 实验内容及步骤 120
13.5 实验分析与扩展练习 129
实验14 联机分析处理(OLAP) 130
14.1 背景知识 130
14.2 实验目的 134
14.3 工具/准备工作 134
14.4 实验内容及步骤 134
14.5 实验分析与扩展练习 147
实验15 “水晶易表”的仪表盘制作 148
15.1 背景知识 148
15.2 实验目的 148
15.3 工具/准备工作 148
15.4 实验内容及步骤 148
15.5 实验分析与扩展练习 154
实验16 “水晶易表”的动态波士顿矩阵制作 155
16.1 背景知识 155
16.2 实验目的 155
16.3 工具/准备工作 156
16.4 实验内容及步骤 156
16.5 实验分析与扩展练习 160
实验17 “水晶报表”的制作——建立一个“高校学生成绩水晶报表” 161
17.1 背景知识 161
17.2 实验目的 161
17.3 工具/准备工作 161
17.4 实验内容及步骤 162
17.5 实验分析与扩展练习 170
第四部分 综合实验篇 171
实验18 保险业的欺诈行为挖掘 173
18.1 背景知识 173
18.2 实验目的 173
18.3 工具/准备工作 173
18.4 实验内容及步骤 173
18.5 实验分析与扩展练习 205
实验19 电信业客户流失分析 207
19.1 背景知识 207
19.2 实验目的 207
19.3 工具/准备工作 207
19.4 实验内容及步骤 207
19.5 实验分析与扩展练习 223
参考文献 224
- 《SQL与关系数据库理论》(美)戴特(C.J.Date) 2019
- 《激光加工实训技能指导理实一体化教程 下》王秀军,徐永红主编;刘波,刘克生副主编 2017
- 《数据库技术与应用 Access 2010 微课版 第2版》刘卫国主编 2020
- 《大数据Hadoop 3.X分布式处理实战》吴章勇,杨强 2020
- 《先进激光加工技能实训》肖海兵主编 2019
- 《Power BI数据清洗与可视化交互式分析》陈剑 2020
- 《数据失控》(美)约翰·切尼-利波尔德(John Cheney-Lippold)著 2019
- 《中国生态系统定位观测与研究数据集 森林生态系统卷 云南西双版纳》邓晓保·唐建维 2010
- 《穿越数据的迷宫 数据管理执行指南》Laura Sebastian-Coleman 2020
- 《英语实训教程 第2册 商务英语听说》盛湘君总主编 2019
- 《大学计算机实验指导及习题解答》曹成志,宋长龙 2019
- 《大学生心理健康与人生发展》王琳责任编辑;(中国)肖宇 2019
- 《大学英语四级考试全真试题 标准模拟 四级》汪开虎主编 2012
- 《大学英语教学的跨文化交际视角研究与创新发展》许丽云,刘枫,尚利明著 2020
- 《复旦大学新闻学院教授学术丛书 新闻实务随想录》刘海贵 2019
- 《大学英语综合教程 1》王佃春,骆敏主编 2015
- 《大学物理简明教程 下 第2版》施卫主编 2020
- 《大学化学实验》李爱勤,侯学会主编 2016
- 《天水师范学院60周年校庆文库 新工科视域下的工程基础与应用研究》《天水师范学院60周年校庆文库》编委会编 2019
- 《中国综合性大学法语学科表征研究》田园著 2019