**SPSS Modeler听得懂的数据挖掘：从零基础到实战应用的完整入门指南**

在大数据与人工智能蓬勃发展的今天，数据挖掘已成为IT从业者、数据分析师乃至商业决策者的核心技能之一。然而，面对晦涩的算法理论和复杂的代码实现，许多初学者往往望而却步。《SPSS Modeler之听得懂的数据挖掘视频课程》正是在这一背景下应运而生的一门体系化入门课程，它摒弃了枯燥的数学推导，转而以通俗易懂的方式，带领学员掌握IBM SPSS Modeler这一经典且强大的数据挖掘工具。

本课程专为零基础学员设计，全程采用可视化建模界面，无需编写一行代码，即可通过“拖拽连线”的方式完成复杂的数据挖掘流程。课程开篇即从“概述及描述性分析”切入，首先厘清数据挖掘的基本概念，并深入讲解机器学习的基础理论，帮助学员建立正确的认知框架。随后，课程详细演示了如何从多元数据源读取数据，包括Excel、TXT文本文件，以及SPSS专用的SAV格式和MySQL数据库，确保学员能够灵活应对实际工作中的数据接入需求。

在实际操作中，数据质量直接决定分析结果的有效性。因此，课程重点讲解了“数据身份及数据基本设定”与“数据集成”两大关键环节，教导学员如何识别数据类型、处理缺失值、合并多源数据，为后续分析奠定坚实基础。同时，课程还涵盖了数据导出功能，实现分析成果的高效流转。

更为核心的是，课程系统性地拆解了描述性统计分析方法。无论是分类变量的频数分析，还是连续变量的集中趋势（均值、中位数）与离散趋势（标准差、极差）指标计算，均配有详细的实操演示。此外，分布分析与数据审核模块则引导学员学会通过图表直观洞察数据特征，发现异常与规律。为了巩固所学，课程特别设计了“小费数据”实战案例，将前述知识点串联起来，让学员在真实场景中体会数据挖掘的完整闭环。

无论您是希望转型进入数据分析领域的新人，还是希望提升业务洞察力的职场人士，这门课程都以极低的门槛、极高的实用性，为您打开数据挖掘世界的大门。它不仅教会您如何使用一款工具，更培养您用数据说话、用模型决策的思维习惯。如果您正在寻找一门真正“听得懂”的数据挖掘入门课，《SPSS Modeler之听得懂的数据挖掘视频课程》无疑是您的理想选择。

课程目录

1-1 [概述及描述性分析] 概述 (12:07)
1-2 [概述及描述性分析] 机器学习概述 (13:50)
1-3 [概述及描述性分析] 读取excel及txt (11:10)
1-4 [概述及描述性分析] 连接SAV及MYSQL (05:00)
1-5 [概述及描述性分析] 数据身份及数据基本设定 (13:25)
1-6 [概述及描述性分析] 数据集成 (12:06)
1-7 [概述及描述性分析] 导出 (03:23)
1-8 [概述及描述性分析] 分类变量基本分析 (11:40)
1-9 [概述及描述性分析] 连续变量_集中趋势_指标 (09:08)
1-10 [概述及描述性分析] 连续变量_离散趋势指标 (07:21)
1-11 [概述及描述性分析] 分布及数据审核 (08:45)
1-12 [概述及描述性分析] 用小费数据回顾一下今天所学 (17:00)
1-13 [概述及描述性分析] 通过药物数据回顾 (08:17)
1-14 [概述及描述性分析] T检验 (11:45)
1-15 [概述及描述性分析] 个人收入及小费练习T检验 (06:26)
1-16 [概述及描述性分析] 相关分析及检验小总结 (07:32)
2-1 [回归] 线性回归的概述 (09:10)
2-2 [回归] 通过房价谈线性回归 (09:11)
2-3 [回归] 曲线回归 (11:14)
2-4 [回归] 逻辑回归 (10:01)
2-5 [回归] Logistic应用电信行业数据 (10:18)
3-1 [决策树] ID3算法理解 (14:52)
3-2 [决策树] c5.0及cart及几种算法比较 (10:20)
3-3 [决策树] 决策树分析客户违约情况 (13:49)
3-4 [决策树] 二叉树与c5.0评估对比 (05:21)
3-5 [决策树] 复习C.50 (14:59)
3-6 [决策树] 评估分类器 (11:50)
3-7 [决策树] 通过三种模型分析个人收入 (10:31)
3-8 [决策树] 简单布署及过拟合及欠拟合 (06:49)
4-1 [相似性] 相似性 (09:03)
4-2 [相似性] KNN小实例 (04:44)
4-3 [相似性] 聚类算法简介 (04:11)
4-4 [相似性] k_MEAN (11:10)
4-5 [相似性] 医药数据谈K-mean及c5.0 (08:13)
5-1 [关联分析] 关联分析常用指标 (11:06)
5-2 [关联分析] apriori算法原理 (05:59)
5-3 [关联分析] 顾客同时买了什么 (09:50)
5-4 [关联分析] 顾客买了某些商品还会买什么 (04:04)