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