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内容简介

本书以公安大数据应用型教改实践为出发点，以公安实战案例化教学思想为导向，将教学内容合理地划分为3个模块：大数据理论模块(第1章)，主要介绍大数据的概念、发展、应用和常用的数据挖掘工具，旨在使读者初步理解大数据；数据分析与挖掘模块(第2～9章)，主要介绍SPSS Modeler软件、数据清洗、时间序列分析、决策树、人工神经网络、Logistic回归分析、关联分析和聚类分析，充分结合公安大数据的特点，给出多个实战型、功能型案例；数据可视化模块(第10章)，主要介绍数据可视化的基本概念和操作，给出6个典型、完整的公安工作中的数据可视化案例，提高读者的数据可视化处理能力。本书适合作为公安类本科院校和高职高专院校大数据相关课程的教材及参考书，也可供相关技术人员参考。

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ISBN：9787121384004

开本：16(185*260)

页数：288

字数：461

本书目录

大数据理论模块
第1章  大数据理论	2
1.1  大数据的概念	2
1.1.1  大数据的定义	2
1.1.2  大数据的本质	2
1.1.3  大数据的分类	3
1.1.4  大数据的特征	5
1.1.5  大数据的功能	6
1.1.6  大数据处理的基本流程	6
1.2  大数据的发展	7
1.2.1  大数据的发展现状	7
1.2.2  大数据的发展趋势	7
1.3  大数据的应用	8
1.3.1  企业内部大数据	8
1.3.2  在线社交网络大数据	8
1.3.3  健康医疗大数据	9
1.3.4  金融大数据	9
1.4  常用的数据挖掘工具	10
1.4.1  Tableau	10
1.4.2  Excel	10
1.4.3  SPSS Modeler	11
数据分析与挖掘模块
第2章  SPSS Modeler软件	14
2.1  SPSS Modeler 软件概述	14
2.1.1  SPSS Modeler界面	14
2.1.2  数据流的基本管理和执行	16
2.1.3  数据流的其他管理	18
2.1.4  SPSS Modeler应用案例	20
2.2  SPSS Modeler数据的读入	25
2.2.1  变量的类型	25
2.2.2  读数据	26
2.2.3  生成实验方案数据	32
2.2.4  数据合并	34
2.3  SPSS Modeler数据的基本分析	38
2.3.1  数据质量	38
2.3.2  基本描述分析	44
2.3.3  变量分布探索	47
2.3.4  二分类型变量相关性研究	49
2.3.5  两总体的平均值比较	56
2.3.6  变量的重要性分析	62
第3章  数据清洗	67
3.1  数据清洗概述	67
3.1.1  数据清洗的概念	67
3.1.2  数据清洗的对象	67
3.1.3  数据清洗的一般步骤	68
3.1.4  数据清洗的常用方式	69
3.1.5  数据清洗的基本方法	69
3.2  Excel数据清洗的基本操作	70
3.2.1  重复值的处理	70
3.2.2  缺失值及异常值的处理	74
3.3  Excel数据加工的基本操作	78
3.3.1  字段分列	78
3.3.2  字段合并	79
3.3.3  字段匹配	80
3.3.4  数据分组	81
3.4  Excel数据透视表	81
3.4.1  数据透视表应用	81
3.4.2  数据透视表的实用技巧	85
第4章  时间序列分析	89
4.1  时间序列	89
4.1.1  时间序列概述	89
4.1.2  时间序列的预测步骤	90
4.2  移动平均法	90
4.2.1  一次移动平均法	91
4.2.2  二次移动平均法	94
4.3  指数平滑法	96
4.3.1  一次指数平滑法	97
4.3.2  二次指数平滑法	98
4.3.3  三次指数平滑法	104
第5章  分类预测：决策树	110
5.1  决策树概述	110
5.1.1  什么是决策树	110
5.1.2  决策树的几何理解	111
5.1.3  决策树的核心问题	111
5.2  SPSS Modeler中的C5.0算法及应用	113
5.2.1  C5.0决策树的分割点	113
5.2.2  C5.0决策树的剪枝过程	114
5.2.3  C5.0决策树的推理规则集	115
5.2.4  C5.0决策树的应用	116
5.3  SPSS Modeler中的C＆RT算法及应用	123
5.3.1  C＆RT的生长过程	124
5.3.2  C＆RT的剪枝过程	125
5.3.3  C＆RT的应用	127
5.4  SPSS Modeler中的CHAID算法及应用	129
5.4.1  CHAID算法的最佳分组变量	130
5.4.2  CHAID算法的剪枝过程	130
5.4.3  Exhaustive CHAID算法	131
5.4.4  CHAID算法的应用	131
5.5  SPSS Modeler中的QUEST算法及应用	132
5.5.1  QUEST算法的最佳分割点	132
5.5.2  QUEST算法的应用	133
5.6  决策树算法的评估和注意事项	134
第6章  分类预测：人工神经网络	143
6.1  人工神经网络概述	143
6.1.1  人工神经网络的概念和种类	143
6.1.2  人工神经网络中的节点	145
6.1.3  建立人工神经网络的一般步骤	147
6.2  SPSS Modeler中的B-P反向传播网络	149
6.2.1  感知器模型	149
6.2.2  B-P反向传播网络	152
6.2.3  B-P反向传播算法	154
6.2.4  B-P反向传播网络的建立	156
6.3  SPSS Modeler中的径向基函数网络	159
6.3.1  径向基函数网络	159
6.3.2  径向基函数网络中的隐藏层节点和输出节点	160
6.3.3  径向基函数网络的学习过程	161
6.4  人工神经网络的应用	162
第7章  分类预测：Logistic回归分析	176
7.1  二项Logistic回归方程	176
7.1.1  二项Logistic回归方程概述	176
7.1.2  二项Logistic回归方程中系数的含义	178
7.2  二项Logistic回归分析的应用	180
7.3  多项Logistic回归分析的应用	184
第8章  关联分析	185
8.1  简单关联规则分析	185
8.1.1  简单关联规则的基本概念	186
8.1.2  简单关联规则的有效性和实用性	187
8.2  Apriori算法	190
8.2.1  寻找频繁项集	190
8.2.2  依据频繁项集产生简单关联规则	192
8.3  Apriori算法的应用	193
8.4  序列关联规则分析	200
8.4.1  序列关联规则的基本概念	200
8.4.2  序列关联规则的时间约束	201
8.5  Sequence算法	202
8.5.1  产生频繁序列集	202
8.5.2  依据频繁序列集生成序列关联规则	203
8.6  Sequence算法的应用	204
第9章  聚类分析	208
9.1  聚类分析概述	208
9.2  K-Means聚类算法及应用	209
9.2.1  K-Means聚类算法对“亲疏程度”的衡量	209
9.2.2  K-Means聚类过程	209
9.2.3  K-Means聚类算法的应用	211
9.3  两步聚类算法及应用	219
9.3.1  两步聚类算法对“亲疏程度”的衡量	219
9.3.2  两步聚类过程	220
9.3.3  两步聚类算法的应用	222
9.4  Kohonen网络聚类算法及应用	224
9.4.1  Kohonen网络聚类算法的原理	224
9.4.2  Kohonen网络聚类过程	225
9.4.3  Kohonen网络聚类算法的应用	227
9.5  基于聚类分析的离群值探索及应用	230
9.5.1  多维空间基于聚类的诊断方法	230
9.5.2  多维空间基于聚类的诊断方法的应用	232
数据可视化模块
第10章  数据可视化	238
10.1  数据可视化入门	238
10.1.1  i2 Analyst’s Notebook 8软件	238
10.1.2  基本概念	239
10.1.3  数据接口	243
10.2  基本功能	243
10.2.1  基本操作	243
10.2.2  搜索查找	245
10.3  功能演练	248
10.3.1  话单关系分析	248
10.3.2  人员物品动态关系	255
10.3.3  银行账户交易分析	259
10.3.4  话单ABC分析	266
10.3.5  盗窃案旅业分析	272
10.3.6  人员活动轨迹	275

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前言

大数据备受各界重视，成为就业前景广阔的领域，大数据人才的短缺将严重制约大数据行业的发展。与此同时，保障社会稳定的相关政府部门，对大数据人才的需求也非常旺盛。在公安领域，相关技术紧跟社会发展的步伐不断更新迭代，因此，在大数据时代的公安工作中，不可避免地会使用大数据技术进行侦查和分析。编写本教材的目的是培养能在互联网侦查、公安情报、公安大数据等业务中从事大数据处理、分析、预测和运维工作的复合型、应用型、技术型人才。
本书为国家级一流本科专业(网络安全与执法)建设成果，编者常年从事公安情报、公安大数据建模的教学与科研工作。我们知道，掌握基础计算机知识，但不太了解数据挖掘的原理和方法，渴望通过数据挖掘技术解决公安工作中的问题的读者有很多。所以，本书在编写时着重考虑以下3个要点：
(1)以公安实战案例为线索，介绍数据清洗、数据挖掘、数据可视化的方法和流程；
(2)避免罗列较多的数学公式，侧重介绍数据挖掘的核心思想和基本原理；
(3)语言通俗易懂，操作过程翔实，图文并茂。
本书的特点是内容模块化、教学目标实用化、教学案例标准化、教学流程图表化，着重体现了以“应用型”为目标的教学特点，集设计性、通俗性、实战性于一体，重点在于提高读者的公安大数据应用能力，使读者轻松掌握所学的知识，达到事半功倍的效果。本书配有PPT、源代码、全部案例文件，读者可登录华信教育资源网(www.hxedu.com.cn)免费下载。
本书适合作为公安类本科院校和高职高专院校大数据相关课程的教材及参考书，也可供相关技术人员参考。
本书由邱明月、王新猛任主编，由陈俊雹、张玲玲、李婵婵任副主编，由赵明生任主审。本书共10章，其中，邱明月编写了第2～9章，设计了本书案例、组织架构，并进行全书统稿；王新猛编写了第1章；陈俊雹、张玲玲和李婵婵编写了第10章，并负责书中模型的测试。
由于编者水平有限，错误之处在所难免，恳请广大读者和专家批评指正。

编  者

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作者简介

邱明月，女，讲师，2015年~2016年，福冈工业大学博士后研究员，2016年至今，任南京森林警察学院信息技术学院教师，现任情报技术教研室主任。主要从事方向为公安情报、数据挖掘。

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