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 Egˆilim 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