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《数据可视化与数据挖掘:基于Tableau和SPSS Modeler图形界面》电子书封面

数据可视化与数据挖掘:基于Tableau和SPSS Modeler图形界面

  • 发布时间:2019年10月14日 08:37:42
  • 作者:王国平
  • 大小:37 MB
  • 类别:数据可视化电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:完整高清版
  • 评分:8.5

    数据可视化与数据挖掘:基于Tableau和SPSS Modeler图形界面 PDF 完整高清版

      给大家带来的一篇关于数据可视化相关的电子书资源,介绍了关于数据可视化、数据挖掘、Tableau、SPSS、Modeler方面的内容,本书是由电子工业出版社出版,格式为PDF,资源大小37 MB,王国平编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:8.2。

      内容介绍

      数据可视化与数据挖掘 PDF

      大数据可视化容许运用图型、图象处理、计算机视觉及其操作界面,根据表述、模型及其对立体式、表层、特性及其动漫的显示信息,对统计数据多方面数据可视化表述,大数据可视化技术性在中国销售市场长期性看中,而目前中国有关书藉相对性偏少,这书挑选这一方位开展系统软件基本科学研究,期待为这些在想此行业有一定的发展趋势的用户出示学习培训协助。在这书中,人们最先详细介绍大数据可视化的某些基础知识,接着重中之重详细介绍应用Tableau、SAS及SPSS Modeler的数据可视化页面开展数据统计分析与大数据挖掘的方式 。

      目录

      • 序 言 1
      • 第1部分 11
      • 数据可视化篇 11
      • 1.1 数据可视化 12
      • 1.1.1 Tableau 13
      • 1.1.2 QlikView 15
      • 1.1.3 Power BI 15
      • 1.2 可视化数据挖掘 16
      • 1.2.1 IBM SPSS Modeler 16
      • 1.2.2 Intelligent Miner 17
      • 1.2.3 SAS Enterprise Miner 18
      • 2.1 软件页面简介 20
      • 2.1.1 开始页面 21
      • 2.1.2 数据源页面 23
      • 2.1.3 工作簿页面 24
      • 2.2 数据类型 25
      • 2.2.1 主要数据类型 25
      • 2.2.2 更改数据类型 26
      • 2.3 运算符及优先级 28
      • 2.3.1 算术运算符 28
      • 2.3.2 逻辑运算符 29
      • 2.3.3 比较运算符 29
      • 2.3.4 运算符优先级 29
      • 2.4 软件安装 30
      • 2.4.1软件下载 30
      • 2.4.2安装步骤 31
      • 2.4.3软件激活 35
      • 2.5 文件类型 37
      • 3.1连接到文件 39
      • 3.1.1 Excel文件 39
      • 3.1.2 文本文件 41
      • 3.1.3 Access 43
      • 3.1.4 JSON文件 45
      • 3.1.5 PDF文件 47
      • 3.1.6 空间文件 49
      • 3.1.7 统计文件 51
      • 3.1.8 其他文件 53
      • 3.2连接到数据库 54
      • 3.2.1Tableau Server 54
      • 3.2.2 SQL Server 55
      • 3.2.3 MySQL 56
      • 3.2.4 Oracle 58
      • 3.2.5 Amazon Redshift 59
      • 3.2.6 更多数据库 61
      • 4.1维度和度量 64
      • 4.1.1 维度 64
      • 4.1.2 度量 66
      • 4.2连续和离散 67
      • 4.2.1 连续字段 67
      • 4.2.2 离散字段 68
      • 4.3工作区操作 68
      • 4.3.1“数据”窗格 69
      • 4.3.2“分析”窗格 71
      • 4.3.3工具栏 71
      • 4.3.4状态栏 72
      • 4.3.5卡和功能区 73
      • 4.4工作表操作 74
      • 4.4.1创建工作表 75
      • 4.4.2复制工作表 75
      • 4.4.3导出工作表 77
      • 4.4.4删除工作表 77
      • 4.5Tableau高级应用 78
      • 4.5.1表计算 78
      • 4.5.2创建字段 81
      • 4.5.3创建参数 83
      • 4.5.4聚合计算 90
      • 4.5.5缺失值处理 92
      • 5.1单变量图形 95
      • 5.1.1条形图 95
      • 5.1.2饼图 98
      • 5.1.3直方图 100
      • 5.1.4折线图 101
      • 5.2 多变量图形 103
      • 5.2.1散点图 103
      • 5.2.2甘特图 105
      • 5.3 地图 106
      • 5.3.1设置角色 106
      • 5.3.2标记地图 108
      • 5.3.3添加字段信息 108
      • 5.3.4设置地图选项 109
      • 5.3.5创建分布图 112
      • 5.3.6自定义地图 112
      • 第2部分 114
      • 可视化数据挖掘篇 114
      • 6.1 软件简介 115
      • 6.1.1 软件历史 115
      • 6.1.2 软件界面 117
      • 6.1.3 软件特点 123
      • 6.2 算法及功能 124
      • 6.2.1 软件算法 124
      • 6.2.2 软件功能 125
      • 6.3 软件安装及启动 127
      • 6.3.1 软件安装 127
      • 6.3.2 授权许可 131
      • 6.3.3 启动软件 134
      • 7.1 业务理解 137
      • 7.2 数据理解 138
      • 7.3 数据准备 138
      • 7.4 建立模型 140
      • 7.5 评估模型 140
      • 7.6 应用模型 141
      • 8.1 连接到文件 142
      • 8.1.1 Excel文件 142
      • 8.1.2 变量文件 143
      • 8.1.3 固定文件 145
      • 8.1.4 SAS文件 146
      • 8.1.5 Statistics文件 146
      • 8.2 连接到数据库 147
      • 9.1 数据流操作 151
      • 9.1.1 生成数据流 151
      • 9.1.2 添加和删除节点 151
      • 9.1.3 连接数据流 152
      • 9.1.4 修改连接节点 153
      • 9.1.5 执行数据流 155
      • 9.2 图形制作 155
      • 9.2.1 散点图 155
      • 9.2.2 直方图 157
      • 9.2.3 网络图 158
      • 9.2.4 评估图 160
      • 第3部分 162
      • 案例实战篇 162
      • 10.1 建模思路 164
      • 10.2 Logistic回归 165
      • 10.3 业务理解 167
      • 10.4 数据理解 168
      • 10.5 数据准备 171
      • 10.6 建立模型 173
      • 10.6.1 模型参数设置 173
      • 10.6.2 模型运行结果 183
      • 10.7 模型评估 187
      • 10.7.1 模型精确度 187
      • 10.7.2 模型拟合度 187
      • 10.8 模型应用 189
      • 10.9 小结 192
      • 11.1 建模思路 194
      • 11.2 时间序列模型 195
      • 11.3 业务理解 196
      • 11.4 数据理解 197
      • 11.5 数据准备 198
      • 11.6 建立模型 200
      • 11.6.1模型参数设置 200
      • 11.6.2 模型运行结果 216
      • 11.7 模型评估 218
      • 11.8 模型应用 220
      • 11.9 小结 221
      • 12.1 建模思路 223
      • 12.2 聚类模型 224
      • 12.3 业务理解 225
      • 12.4 数据理解 226
      • 12.5 数据准备 228
      • 12.6 建立模型 230
      • 12.6.1模型参数设置 230
      • 12.6.2 模型运行结果 233
      • 12.7 模型评估 236
      • 12.8 模型应用 239
      • 12.9 小结 241
      • 13.1 建模思路 243
      • 13.2 判别分析 244
      • 13.3 业务理解 245
      • 13.4 数据理解 246
      • 13.5 数据准备 248
      • 13.6 建立模型 249
      • 13.6.1 模型参数设置 249
      • 13.6.2模型运行结果 257
      • 13.7 模型评估 262
      • 13.8 模型应用 263
      • 13.9 小结 265
      • 14.1 建模思路 268
      • 14.2 神经网络模型 269
      • 14.2.1 神经元 270
      • 14.2.2 多层感知器 272
      • 14.2.3 径向基函数 273
      • 14.3 业务理解 275
      • 14.4 数据理解 276
      • 14.5 数据准备 278
      • 14.6 建立模型 280
      • 14.6.1 模型参数设置 280
      • 14.6.2模型运行结果 287
      • 14.7 模型评估 291
      • 14.8 模型应用 292
      • 14.9 小结 294
      • 15.1 建模思路 296
      • 15.2 决策树模型 297
      • 15.3 业务理解 299
      • 15.4 数据理解 300
      • 15.5 数据准备 303
      • 15.6 建立模型 306
      • 15.6.1 模型参数设置 306
      • 15.6.2 模型运行结果 316
      • 15.7 模型评估 318
      • 15.7.1 模型精确度 318
      • 15.7.2 模型拟合度 318
      • 15.8 模型应用 320
      • 15.9 小结 323
      • 附录A 324
      • 配置MySQL ODBC数据源 324
      • A1 添加数据源管理器 324
      • A2 选择相应的驱动程序 324
      • A3 连接数据库服务器 325
      • 附录B 327
      • Tableau重要函数 327
      • B1 数字函数 327
      • B2 字符串函数 329
      • B3 日期函数 331
      • B4 类型转换 334
      • B5 逻辑函数 335
      • B6 聚合函数 337
      • B7 直通函数 338
      • B8 用户函数 340
      • B9 表计算函数 341
      • B10 其他函数 346
      • 附录C 349
      • SPSS Modele函数 349
      • C1 信息函数 349
      • C2 转换函数 350
      • C3 比较函数 351
      • C4 逻辑函数 352
      • C5 数值函数 352
      • C6 三角函数 353
      • C7 概率函数 354
      • C8 位元整数运算 354
      • C9 随机函数 355
      • C10 字符串函数 356
      • C11 日期和时间函数 359
      • C12 序列函数 362
      • C13 全局函数 365
      • C14 空值和Null值处理函数 366
      • C15 特殊函数 366

      学习笔记

      深入分析python数据挖掘 Json结构分析

      这篇文章通过实例给大家分析总结了python数据挖掘以及Json结构分析的相关知识点,对此有兴趣的朋友参考下。 json是一种轻量级的数据交换格式,也可以说是一种配置文件的格式 这种格式的文件是我们在数据处理经常会遇到的 python提供内置的模块json,只需要在使用前导入即可 你可以通过帮助函数查看json的帮助文档 json常用的方法有load、loads、dump以及dumps,这个都属于python初级,我不做过多解释 json可以结合数据库一起使用,在这以后要处理大量数据时非常有用 下面我们正式来利用数据挖掘对json文件进行处理 现在很多网站都运用了Ajax,所以一般很多都是XHR文件 通过这里我想利用一个地图网站来演示……

      python数据挖掘需要学什么

      只要能解决实际问题,用什么工具来学习数据挖掘都是无所谓,这里首推Python。 需要掌握Python中的哪些知识? (推荐学习:Python视频教程) 1、Pandas库的操作 Panda是数据分析特别重要的一个库,我们要掌握以下三点: · pandas 分组计算; · pandas 索引与多重索引; 索引比较难,但是却是非常重要的 · pandas 多表操作与数据透视表 2、numpy数值计算 numpy数据计算主要应用是在数据挖掘,对于以后的机器学习,深度学习,这也是一个必须掌握的库,我们要掌握以下内容: · Numpy array理解; · 数组索引操作; · 数组计算; · Broadcasting(线性代数里面的知识) 3、数据可视化-matplotlib与seaborn · Matplotib语法 python最基本的……

      python数据挖掘需要学的内容

      1、Pandas库的操作 Panda是数据分析特别重要的一个库,我们要掌握以下三点: · pandas 分组计算; · pandas 索引与多重索引; 索引比较难,但是却是非常重要的 · pandas 多表操作与数据透视表 2、numpy数值计算 numpy数据计算主要应用是在数据挖掘,对于以后的机器学习,深度学习,这也是一个必须掌握的库,我们要掌握以下内容: · Numpy array理解; · 数组索引操作; · 数组计算; · Broadcasting(线性代数里面的知识) 3、数据可视化-matplotlib与seaborn · Matplotib语法 python最基本的可视化工具就是matplotlib。咋一看Matplotlib与matlib有点像,要搞清楚二者的关系是什么,这样学习起来才会比较轻松。 · seaborn的使用 seaborn是……

      以上就是本次介绍的数据可视化电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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