SPSS ile Veri Madenciliği

Hayatı boyunca sayılar ile uğraşmak zorunda kalmayan var mıdır? Ödev veya tez hazırlarken, iş hayatında raporlama yaparken. Ya da etkin sunumlar hazırlamaya çalışırken Bu işleri ister veri madenciliği kapsamında profesyonel olarak yapın isterseniz basitçe bir ödevi kotarmaya çalışın isterseniz de akademik bir yayın çerçevesinde karmaşık tahmin modelleri kurun. SPSS tüm bu süreçlerde sırtınızı dayayabileceğiniz ve çok kolay anlaşabileceğiniz vazgeçilmez bir dostunuz olacaktır. Bu kitap ise basitten karmaşığa akan diliyle SPSS ile yolculuğunuzda bir başucu kaynağınız olacaktır. Kitapta işlenen başlıca konular şöyle: Data Mining (Veri Madenciliği) İş Zekası Regresyon analizleri Hiyerarsik Kümeleme Hassaslık analizleri Güvenirlik Analizleri Cluster-kümeleme analizleri Yapay sinir ağları Sensitivity Diskriminant Analizi Grafik Çizme Imputation Özet tablo hazırlama Merkezi Egilim Ölçüleri Model Fit İstatistikleri Tanımlayıcı istatistik Eksik verileri tamamlama Multicollinearity Multi Layer Perceptron Zaman serisi analizleri ARIMA Üssel düzleştirme (Exp. Smoothing) Non-Parametric Testler Principle Companent (PCA) analizleri Faktör analizi OLAP Küpleri