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【学习】SPSS预测分析模型商用:应用关联规则模型提高超市销量--关联分析(购物篮)

前言 在数据挖掘项目中,数据理解常常不被重视。但其实数据理解在整个数据挖掘项目中扮演着非常重要的角色,可以说是整个项目的基石。在计算机领域有一句话,“Garbage in,garbage out.” 意思就是说,如果你的输入数据没有经过科学的预处理,你所得到的结果必将是错误的。通过数据理解,我们可以理解数据的特性和不足,进而对数据进行预处理,使得将来得到的模型更加稳定和精确。其次通过理解数据项之间的关系,我们可以为建模时输入数据项和模型的选择提供重要的信息。 首先,我们需要了解 CRISP-DM 模型,从而

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使用 IBM SPSS Modeler 进行社交网络分析,用15哦

社交网络分析是人、组织、计算机或者其他信息或知识处理实体之间的关系和流动信息的映射和测量。图 1 是社交网络的一个示意图,其中的节点表示人、组织、计算机或者其他信息或知识处理实体;连线表示节点之间的关系或信息流动。信息流动的方式有很多,比如邮件,电话,短信,博客,等等。假设 A 经常与 B 和 C 通电话,通过分析 A 的电话 ID 记录,可以构筑出图 1 中的简单社交网络。从此图中我们可以看出 A, B, C, 三人 中,A 具有较强的影响力。如果 A 获得了正面或者负面的消息,这消息会很快传递给 B 和 C。而 B 与 C 之间的影响力是间接的,只能通过 A 来传播。

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