1-SPSS概述 2-SPSS数据管理 3-SPSS的统计分析功能

2.1 数据类型. 2 2.1.1 离散型数据.2 2.1.2 连续型数据.2 2.2 数据预处理. 2 2.2.1 数据预处理的原因.2 2.2.2 数据预处理的主要步骤.3 2.3 数据清理. 5 2.3.1 空缺值.5 2.3.2 噪声数据.5 2.4 数据集成. 7 2.4.1 实体识别问题.7 2.4.2 数据冗余.7 2.4.3 元组重复.8 2.5 数据归约. 8 2.5.1 数据立方体聚集.9 2.5.2 维归约.10 2.5.3 数量归约.11 2.5.4 数据压缩.12 2.6 数据变换. 12 2.6.1 数据规范化.12 2.6.2 数据离散化与概念分层.13 2.7 数据预处理的软件操作（SPSS Modeler）. 16 2.7.1 数据类型.16 2.7.2 数据清理.17 （1）缺失值与无效值.17 （2）孤立值和极值.22 2.7.3 数据集成.25 （1）纵向追加.25 （2）横向合并.26 （3）元组重复.28 2.7.4 数据归约.29 （1）抽样.29 （2）分箱.32 （3）特征选择.36 （4）因子分析.37 2.7.5 数据变换.40

1.1 什么是数据挖掘. 2 1.2 数据挖掘的步骤. 2 1.3 数据挖掘的主要功能. 4 1.3.1 预测性.4 1.3.2 描述性.5 1.4 在何种数据上进行数据挖掘. 7 1.4.1 数据库数据.7 1.4.2 数据仓库.8 1.4.3 事务数据.8 1.5 数据挖掘的工具. 8 1.6 数据挖掘研究的主要方向. 9 1.6.1 数据挖掘的方法.9 1.6.2 用户交互技术.9 1.6.3 数据挖掘的性能和可扩展性.9 1.6.4 针对不同数据或数据源的数据挖掘技术 .9 1.7 数据挖掘的应用领域. 10 1.8 SPSS Modeler 软件使用概述. 10 1.8.1 软件简介.10 1.8.2 软件窗口.12 1.8.3 数据流的基本操作.13

山西师范大学：《数据分析技术SPSS》课程教学大纲（学前教育专业）

一、统计的基本概念 二、数据收集 三、数据表示—图与表 四、数据统计分析 五、SPSS

• IBM SPSS Modeler简介 • 建模组件介绍 – 数据预处理组件 – 数据挖掘建模组件 – 知识表示 • 建模流程 – 决策树分析

1.1数据的输入和保存 1.1.1ss的界面 1.1.2定义变量 1.1.3输入数据 1.1.4保存数据 1.2数据的预分析

1. 熟悉 spss 软件的系统整体风格和界面特点。 2. 熟悉 spss 软件三大主要工作窗口和各菜单的主要功能。 3. 掌握 spss 软件中数据编辑窗口中变量属性的设置方法和数据的输入方法。 4. 熟悉 spss 软件中保存与导入数据文件、打开数据文件、导出数据文件的方法。 5. 掌握利用 spss 进行数据描述性分析的方法

4.1 概述. 1 4.1.1 什么是聚类分析.1 4.1.2 基本聚类方法概述.2 4.1.3 文本聚类.3 4.2 数据间的相似性度量. 4 4.2.1 数据对象间的距离.4 4.2.2 数据对象间的相似系数.5 4.2.3 数据类间的距离.5 4.2.4 数据标准化.7 4.3 基本聚类方法. 7 4.3.1 k-均值聚类方法 .7 4.3.2 层次聚类方法.8 4.3.3 聚类要注意的问题.10 4.4 基于密度的聚类（待更新）. 10 4.5 聚类结果的评估. 10 4.5.1 基于用户验证的评估方法.11 4.5.2 基于真实数据的聚类结果评估.11 4.6 聚类分析的案例与软件操作. 11 4.6.1 K-MEANS 聚类案例(SPSS Modeler).11 4.6.2 K-MEANS 聚类案例(R 语言) .15 4.6.3 层次聚类案例（SPSS）.20 4.6.4 层次聚类案例（R 语言）.23

5.1 概述. 2 5.1.1 什么是分类.2 5.1.2 分类的一般步骤.3 5.2 Rocchio 方法. 4 5.3 k-近邻法. 5 5.4 决策树方法. 6 5.4.1 决策树的概念.6 5.4.2 属性选择度量.6 5.4.3 决策树的常用算法.10 5.5 贝叶斯方法. 11 5.5.1 贝叶斯原理.11 5.5.2 朴素贝叶斯分类.11 5.6 分类结果评估. 13 5.6.1 常用评估度量.13 5.6.2 文本分类的评估.14 5.7 自动分类的案例与软件操作. 15 5.7.1 决策树案例（SPSS Modeler） .15 5.7.2 决策树案例（R 语言）.19