本节中将利用SPSS Modeler18.0对已经数据进行描述性统计分析与数据可视化，需要利用SPSS Modeler软件计算数据的集中趋势指标：平均数、中位数、众数；离散趋势指标：极差、方差与标准差；数据的分布形态：偏度、峰度等指标。利用散点图、条形图、直方图等对数据进行初步分析。

本节教程中，主要讲解了利用SPSS Modeler18.0对购物篮数据进行了关联分析，详细阐述了从数据导入到模型参数设置的步骤，并对输出结果进行简要说明。

本节教程中，主要讲解了利用SPSS Modeler18.0进行逻辑回归分析建模，详细阐述了从数据处理到模型参数设置的步骤，并对模型输出结果进行了详细解释。

文本数据是自然语言处理的重要数据来源，对于中文文本而言，由于其特殊性，常常需要对文本进行分词，本文针对中文文本，利用Java对其进行分词，并去除停用词。

本文基于pytorch构建LSTM情感分类分类器，在IMDB数据集上进行测试，涉及文本预处理、数据集加载、模型训练、保存、测试等过程。

本节教程中，主要讲解了利用SPSS Modeler18.0KNN分类建模，详细阐述了从数据过滤到模型参数设置的步骤，并对模型结果进行了详细讲解。

Dynamic Topic Models的Python实现

基于用户的协同过滤java实现（User-Based CF）简介数据java代码实现推荐结果简介协同过滤（Collaborative Filtering）作为最经典的个性化推荐算法，已经被应用到音乐、电影、电商等各大平台。协同过滤基于消费者与产品的历史交互数据，根据每个消费者的已有交互历史，利用群体智慧，为消费者推荐可能感兴趣的其他产品。根据协同过滤的原理，主要分为两类：（1）基于用户的协同过滤（

本节简要介绍写这系列教程的背景，介绍SPSS Modeler软件的基本操作逻辑。

本节教程中，主要讲解了利用SPSS Modeler18.0进行K-Means聚类分析，详细阐述了从数据导入到模型参数设置的步骤，并对K-Means输出结果进行了详细解释。