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