IBM SPSS Statistics 中文网站 > 使用技巧 > 数据挖掘需要哪些知识 数据挖掘工具有哪些

数据挖掘需要哪些知识 数据挖掘工具有哪些

发布时间:2022-06-22 13: 31: 50

品牌型号:联想GeekPro 2020

系统: Windows 10 64位专业版

软件版本: IBM SPSS Statistics

数据挖掘需要哪些知识?数据挖掘需要使用到统计学知识、编程知识、数据挖掘工具操作知识、行业相关知识等。数据挖掘工具有哪些,本文将会介绍常用的三款数据挖掘工具,供大家参考使用。

一、数据挖掘需要哪些知识

数据挖掘往往需要从大量的数据中寻找潜在的规律、趋势、价值等,因此需要从业人员具备比较扎实的统计学知识、数据挖掘工具知识、行业知识。另外,可能还需要借助算法进行数据的处理、建立模型分析数据等,因此还需要一定的编程知识,掌握常规的算法工具等。

1. 统计学知识,包括基础统计、线性代数、概览统计等,掌握数理统计原理。

2. 编程知识,通过编程算法清理数据、建立模型、建立数据库等。

3. 数据挖掘工具操作知识,能熟练地操作常用的数据挖掘工具,比如spss、sas、excel等

数据挖掘
数据挖掘

 

4. 行业知识,数据挖掘往往需要结合行业的特点建立模型,确定数据挖掘的方向、目的等,而行业知识可提升从业者的数据敏锐度。

行业知识
行业知识

 

二、数据挖掘工具有哪些

在数据挖掘需要的知识中,我们提到数据挖掘往往需要比较熟练的数据挖掘工具操作经验,那么,到底有哪些数据挖掘工具呢?

1.spss

spss,一款集数据处理、数据统计分析、数据挖掘、预测分析于一身的数据统计解决方案软件,相对于其他工具需要比较扎实的编码知识,spss的操作就显得简单多了,其可视化的操作界面,无需撰写代码,即提供丰富而专业的分析工具,是很多领域如商业领域、科学研究领域、自然科学领域常用的数据挖掘工具。

除了自动化的数据运算分析功能外,spss支持多种数据格式,如excel、DBF、sas等,并可输出精美的图表分析结果,在制作数据展示报告时,可极大地节省数据图表化的时间。

spss操作界面
spss操作界面

 

2.sas

Sas也是一款集数据处理、分析、挖掘于一体的数据统计分析软件,功能强大,可通过编码实现多种分析,但其操作界面较为不友好,需要使用者具备编码知识,因其功能需要通过撰写计算机语言来实现,因此入门门槛较高,而且其图表输出功能也一般。

sas操作界面
sas操作界面

 

3.excel

excel的操作简单,可视化程度高,操作基础的办公软件操作知识即可使用,功能丰富,可进行数据的筛选、基本运算、数据透视表运算等,是一款基础的数据挖掘工具,但专业性不及spss、sas,不能进行检验、模型运算等复杂运算。

excel
excel

 

三、spss有哪些好用的功能

从上述对比看到,无论是从操作的友好度,还是从功能的实用性来说,spss确实比同类型的软件表现更佳,对于数据挖掘入门来说,spss也拥有足够的友好度与较低的入门门槛。那么,spss有哪些好用的功能呢?

1.支持多种数据格式

首先,spss支持的数据类型十分丰富,除了支持spss相关数据类型外,也支持sas、excel软件相关的数据类型,甚至还支持文本数据,并可通过其导入向导功能,进行数据的分列处理等。

spss导入数据
spss导入数据

 

2.轻松进行数据转换

对于不同类型的分析问题,spss提供了便捷的数据重构功能,可轻松将个案数据转换为变量数据,快速实现数据类型的转换。不仅如此,spss也能通过重新编码等方式,进行字符串数据的处理,提高数据的利用率。

重构数据
重构数据

 

3.丰富而专业的分析功能

spss丰富而专业的数据分析功能也是其一大优势,比如常用的回归方程分析功能,可进行回归预测模型的构建,进行关键因素下的因变量值预测。

spss分析方法
spss分析方法

 

4.可轻松制作可视化图表

另外,spss还提供了九大类的图表构建功能,包括散点图、条形图、饼图、直方图等,可快速地进行数据的可视化,并制作成精美的图表进行数据的分享。

SPSS图库
SPSS图库

 

四、小结

以上就是关于数据挖掘需要哪些知识,数据挖掘工具有哪些的相关内容。数据挖掘的门槛比较高,需具备数理统计、编程、数据挖掘工具、行业等各类知识,对于数据挖掘工具,可选用spss,上手更简单,分析方法丰富,数据可视化程度高。

 

作者:泽洋

展开阅读全文

标签:SPSSIBM SPSS StatisticsSPSS教程

读者也访问过这里:
SPSS Statistics
强大的数据分析平台
立即购买
微信群
官方微信群 立即加群
400-8765-888 kefu@makeding.com
热门文章
SPSS数据分析显著性差异分析步骤 SPSS显著性差异分析结果怎么看
数据的显著性差异分析主要有三种方法,分别是卡方检验、T检验和方差分析。这三种方法都有具体的数据要求:卡方检验是对多个类别的数据进行分析,T检验是对两组数据进行分析,方差分析是对多组数据进行检验。下面,小编具体说明一下SPSS数据分析显著性差异分析步骤,SPSS显著性差异分析结果怎么看。
2022-01-07
spss多元线性回归分析操作步骤,spss多元线性回归分析结果解读
spss多元线性回归分析操作步骤,本文会以客流量、销售量与销售额的线性关系演示spss的多元线性回归分析操作步骤,并进行spss多元线性回归分析结果解读。
2022-05-07
spss怎么做逐步回归分析 逐步回归分析spss结果解读
spss怎么做逐步回归分析?逐步回归分析是多元线性回归分析的一种,可通过spss回归分析中的“步进”法来做逐步回归分析。本文会运用例子演示逐步回归分析步骤,并进行逐步回归分析spss结果解读。
2022-05-12
实践SPSS单因素方差分析之检验结果解读
在《实践SPSS单因素方差分析之变量与检验方法设置》一文中,我们已经详细地演示了IBM SPSS Statistics单因素方差分析方法的变量选择以及相关的选项、对比设置。
2021-01-11
spss如何做显著性分析 spss显著性差异分析怎么标abc
在统计分析中,显著性分析是分析相关因素之间是否存在显著影响关系的关键性指标,通过它可以说明分析结论是否由抽样误差引起还是实际相关的,可论证分析结果的准确性。下面大家一起来看看用spss如何做显著性分析,spss显著性差异分析怎么标abc。
2022-03-14
SPSS多元logistic回归分析的使用技巧
回归分析是数据处理中较为常用的一类方法,它可以找出数据变量之间的未知关系,得到较为符合变量关系的数学表达式,以帮助用户完成数据分析。
2021-04-26
最新文章
spss赋值后为什么显示不出来 spss赋值后为什么空白不显示
在现代数据分析中,SPSS(统计产品与服务解决方案)被广泛应用于社会科学、市场研究和健康科学等领域。尽管其功能强大,但在实际操作中,用户可能会遇到一些问题,例如赋值后数据不显示或空白。本文将探讨这些问题,并提供解决方案。
2024-06-14
spss异常值设置在哪里操作 spss异常值筛选后如何处理
在数据分析过程中,异常值是一个常见的问题,它可能会对分析结果产生影响。因此,正确处理异常值是非常重要的。本文将探讨SPSS如何处理异常值的方法。关于SPSS异常值设置在哪里操作,SPSS异常值筛选后如何处理的内容,本文向大家作简单介绍。
2024-05-22
spss去除无效数据方法 spss去除极端值方法
统计学是一门旨在收集、分析和解释数据的学科。在统计学中,数据的准确性和有效性至关重要。然而,有时候我们会遇到无效数据,这些数据可能是错误的、缺失的或者不完整的,它们会对统计结果产生严重的影响。使用SPSS对数据进行统计时,也常常会面对这些问题,关于SPSS去除无效数据方法,SPSS去除极端值方法的内容,本文向大家作简单介绍。
2024-05-08
spss异常值处理办法 spss异常值检验步骤
SPSS异常值检查是数据分析中一个非常重要的步骤。异常值指的是数据集中与其他观测值明显不同的数值。这些异常值可能会对统计分析结果产生影响,使用SPSS进行统计分析前,要对数据进行简单分析,例如查看有无缺失值,进行异常值检验等。有关SPSS异常值处理办法,SPSS异常值检验步骤的内容,本文向大家作简单介绍。
2024-04-24
spss筛选变量不能共线 spss筛选出没有缺失值的样本方法
SPSS是一种强大的统计分析软件,广泛应用于各种研究领域。在进行数据分析时,研究人员经常会遇到共线性问题。共线性是指自变量之间存在高度相关性的情况,这可能会导致模型不稳定、参数估计不准确甚至无法得出有效的结论。因此,共线性诊断和筛选变量在SPSS中变得尤为重要。有关SPSS筛选变量不能共线,SPSS筛选出没有缺失值的样本方法的内容,本文向大家作简单介绍。
2024-04-17
spss筛选功能在什么地方 spss筛选怎么做
SPSS软件是一款被广泛应用于数据分析和统计学习领域的工具。在数据处理过程中,筛选是一个非常重要的步骤,它可以帮助用户快速地找到所需的数据并进行进一步的分析。SPSS软件提供了强大的筛选功能,使用户能够轻松地筛选出符合特定条件的数据,从而提高数据处理的效率和准确性。SPSS筛选功能在什么地方,SPSS筛选怎么做,本文向大家作简单介绍。
2024-04-10

微信公众号

欢迎加入 SPSS 产品的大家庭,立即扫码关注,获取更多软件动态和资源福利。

读者也喜欢这些内容: