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

Hiyerars?ik Kümeleme

Hassaslık analizleri

Güvenirlik Analizleri

Cluster-kümeleme analizleri

Yapay sinir ağları

Sensitivity

Diskriminant Analizi

Grafik Çizme

Imputation

Özet tablo hazırlama

Merkezi Eg?ilim 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