2023年客户关系管理实验神经网络logistics回归与聚类分析.doc

实 验〔实训〕报 告 项 目 名 称神经网络、logistics回归与聚类分析 所属课程名称 客户关系管理 项 目 类 型 操作型 实验(实训)日期 2013年5月15日 班 级 11物流 学 号 110103500105 姓 名 戴嘉婧 指导教师 陈远高 浙江财经学院教务处制 一、实验〔实训〕概述： 【目的及要求】 目的： 熟悉Clementine数据流的构建过程，掌握logistic、神经网络与聚类分析模型的应用。 要求： 根据实验步骤完成数据流建立，并获得分析结果。实验结束后提交实验报告。 【根本原理】 数据挖掘流程；logistic模型；神经网络模型、聚类分析模型 【实施环境】〔使用的材料、设备、软件〕 Windows操作系统，Clementine 11.1 二、实验〔实训〕内容： 【项目内容】 应用Clementine11.1中的神经网络模型、logistics模型、聚类分析模型进行数据分析。 【方案设计】 注意：在建模操作过程中，请将生成的模型名称改为自己的学号和姓名。 1 应用Satisf.sav数据〔见附件〕，应用以下模型进行分析： a) 应用神经网络模型，根据消费者个人根本信息〔gender、agecat、distance〕和满意因素〔price、numitems、org、service、quality〕预测顾客总体满意度水平〔overall〕； 2 应用NewsChan.sav数据 a) 应用Logistic模型，选择适宜的方法预测消费者是否会预订有限电视效劳行为〔NEWSCHAN字段〕； b) 通过聚类模型对于有线电视客户进行分类〔NEWSCHAN字段不作为分类的输入变量〕，探索不同类别的客户具有哪些不同的特征，哪些类别的客户更愿意预订有线电视效劳。 【实验〔实训〕过程】〔步骤、记录、数据、程序等〕 1、 执行得到 2、〔1〕导入模型spss文件 设置类型 建立K-Means模型 生成模型 【结论】〔结果、分析〕 1、 2、 第一类里面女性较多，孩子较少，收入较为平均 第二类里面男性较多，孩子较多，收入大多集中在$10K以下和$10K-20K,$20K以上收入的人较少 第三类里面男性比女性稍多一点。收入全部在$10K以下 因此当条件符合第一类，女性较多，孩子较少，收入较为平均的时候更愿意预订有线电视效劳。 三、指导教师评语及成绩： 评语： 成绩： 指导教师签名： 批阅日期：