客户关系管理实验二

客户关系管理实验二

————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期:

实验(实训)报告

项目名称Ｃ＆ＲＴ决策树与贝叶斯网络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

班级１1信息2

学号 1

姓名陈红伟

指导教师陈远高

浙江财经学院教务处制

ﻬ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,掌握决策树和贝叶斯网络模型在客户分析中的应用。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。

【基本原理】

数据挖掘流程;决策树模型;贝叶斯网络模型

【实施环境】(使用的材料、设备、软件)

Ｗindows操作系统，Modeler１4.1

二、实验（实训)内容:

【项目内容】

应用Modeｌeｒ14.１的决策树模型（Ｃ&ＲT）与贝叶斯网络模型进行客户数据分析，获得客户分类结果。

【方案设计】

注意：在建模操作过程中,将模型名称修改为自己的学号+姓名。

应用exｐ2.xls数据，预测产生服务预订行为(是否预订本服务＝1)的客户特征。

a)选择性别为女性的顾客,使用C&ＲT模型进行预测，设置好树的停止生长条件，生

成决策树,找出决策树中索引指数最高的两个节点,并分析这些最可能预订服务的客

户特征；分析模型预测准确性。

b)按照自己学号最后两位,随机抽取该比例加3０%的数据记录(学号为1号,抽取31％

的数据记录)，使用特征选择模型选取重要性大于等于１的字段，使用贝叶斯网络

模型获得贝叶斯网络图;分析模型预测准确性。

【实验（实训)过程】（步骤、记录、数据、程序等）

a)

1.选择“Eｘcel”型源节点,并导入实验数据；

2.选择“字段选项”下的“类型”节点,设置数据的测量类型

3.选择“记录选项”下的“选择节点”,设置选择条件，筛选出性别为女的记录

、

4.选择“建模”选项卡下的“C&Ｒ树”，设置为:启动交互会话，父分支中的最小记录数

为20,子分支中的最小记录数为10，模型名称为1陈红伟，运行模型

5.生成决策树,选择“增益”选项卡,选择“目标类别”为“１.0”

6.索引指数最高的两个节点分别为节点1９（111.4３%），节点29(1１1.43%)

7.节点1９的客户具有以下特征:工作年限在25年以下，家庭收入档次在2-3档之间,拥有

个人电脑并且使用网络服务;

8.节点29的客户具有以下特征:年龄在58．5岁以下,工作年限在１２．5年以上，拥有个

人电脑,使用网络服务和传呼服务;

生成模型，选择“输出”选项卡的“分析”节点并运行；

9.模型预测的正确率和错误率分别为90.22％和9．78％，模型预测准确高。

b)

1.数据导入,类型设置同a),选择“记录选项”选项卡下的“样本”节点，抽取７6%(４6+30)

的数据样本

2.选择并运行“模型”选项卡下的“特征选择”节点

3.选择所有重要性大于等于1.0的字段

4.选择“模型”选项卡下的“贝叶斯图”节点，

5.设置模型名称,并运行，生成贝叶斯图;

6.选择“输出”选项卡下的“分析”节点,

7.贝叶斯模型的准确率为9０.07%，错误率为9.93%，模型的预测准确性较高。

【结论】(结果、分析)

三、指导教师评语及成绩：

评语：

成绩: 指导教师签名:

批阅日期：