第24章 SPSS_Clementine典型案例分析
基于SPSS Clementine探析员工离职影响因素
基于SPSS Clementine探析员工离职影响因素作者：徐勤亚刘文睿张石敏来源：《现代营销·信息版》2019年第09期摘; 要：随着21世纪知识经济的日益发展，人力资源成为企业发展的核心竞争力之一，对企业的兴衰成败起决定性作用，因此解决员工离职率这一难题对企业发展至关重要。
本文使用SPSS Clementine数据挖掘软件对员工离职数据进行处理，探究员工离职主要因素及原因。
通过主要特征选择模型、主成份分析模型和关联规则Apriori算法，并结合散点图、直方图等对字段进行多维度分析，得出工资收入、是否加班、升职间隔时间、职业级别等是影响员工离职的主要影响因素，最后针对分析结果向有关部门提出合理性建议。
关键词：数据挖掘;SPSS Clementine;员工离职一、引言随着21世纪的发展，知识经济占主导地位，人才资源成为企业的核心竞争力之一，决定企业的兴衰成败。
但是，员工的离职率一直是困扰企业的一个难题。
鉴于此，结合数据挖掘软件SPSS Clementine，对该问题的成因进行归纳分析，探究员工离职的主要影响因素及原因，从而提出可行的对策。
二、实验数据来源及参数分析（一）数据来源本文的数据取自于开源平台阿里云大数据众智平台——阿里云天池，共计27个字段，1100条记录。
（二）参数分析通过数据的缺失值和异常值等审核无误后，对实验数据中的主要字段作如下解析：1、年龄：员工年龄;2、是否离职：员工是否已经离职，0表示未离职，1表示已经离职;3、商务差旅频率：Non-Travel表示不出差，Travel_Rarely表示不经常出差，Travel_Frequently表示经常出差;4、所在部门：Sales表示销售部，Research & Development表示研发部，Human Resources表示人力资源部;5、公司跟家庭住址的距离：从1到29，1表示最近，29表示最远;6、员工的教育程度：从1到5，5表示教育程度最高;7、专业领域：Life Sciences表示生命科学，Medical表示医疗，Marketing表示市场营销，Technical Degree表示技术学位，Human Resources表示人力资源，Other表示其他;8、工作环境满意度：从1到4，1的满意程度最低，4的满意程度最高;9、性别：Male表示男性，Female表示女性;10、工作投入度：从1到4，1为投入度最低，4为投入度最高;11、职业级别：从1到5，1为最低级别，5为最高级别;12、工作角色：Sales Executive是销售主管，Research Scientist是科学研究员，Laboratory Technician实验室技术员，Manufacturing Director是制造总监，Healthcare Representative是医疗代表，Manager是经理，Sales Representative是销售代表，Research Director是研究总监，Human Resources是人力资源;13、工作满意度：从1到4，1代表满意程度最低，4代表满意程度最高;14、婚姻状况：Single代表单身，Married代表已婚，Divorced代表离婚;15、月收入：范圍在1009到19999之间;16、曾经工作公司数：员工曾经工作过的公司数;17、是否加班：Yes表示加班，No表示不加班;18、工资提高百分比：工资提高的百分比;19、绩效评估：员工工作绩效评估;20 关系满意度：从1到4，1表示满意度最低，4表示满意度最高;21、总工龄：总共参加工作时间;22、培训时长：上一年的培训时长，从0到6，0表示没有培训，6表示培训时间最长;23、工作生活平衡度：从1到4，1表示平衡程度最低，4表示平衡程度最高;24、在目前公司年数：在目前公司工作年数;25、在目前工作职责年数：在目前工作职责的工作年数;26、距离上次升职时长：距离上次工作升职的时间;27、跟管理者共事年数：跟目前的管理者共同工作年数。
SPSS_Clementine完整教程
●Stream canvas 宽度：以像素（pixels）为单位指定宽度。
图 2-8 绕过一个先前连接的过滤节点
2
用鼠标的中间键，点击连接箭头到想要插入的节点上。此外，也可以使用按住 Alt 键后单击鼠标左键来模拟鼠 标的中间键。继续按住鼠标。
图 2－10 新数据流（stream）
连接拖到目的节点上，松开鼠标。 注意：你可以绕开那个节点，从那个节点上撤销这个新的连接来恢复原来的样子。删除节点间的连接
图 2-16 设置资料流程选项
图 2-17 设置 layout 选项
2.2.2 对数据流配置设置选项
●设置 layout 选项
从文件菜单中选择 Stream Properties。此外也可以从工具菜单中选择 Stream Properties→ Layout
在数据流属性对话框中点击 Layout 项目。
为了最佳化数据流（stream）的执行，使用者可以对任何没有结束的节点建立一个暂存。当对一个节点建立一 个暂存（cache）的时候，缓冲区会被下一次执行数据流时要通过节点的资料所填满。从那时起，资料就从该缓冲区 中读取而不是从资料源中读取。
带有缓冲区的节点能够以一个小的文件图标被显示在右上角。当资料在节点处被暂存时，这个文件图标是绿色 的。
信息：
●导向一个来源节点的连接。
●从一个最终节点导出的连接。
●一个超过它的输入连接最大值的节点。
●连接两个已经被连接的节点
●循环（资料返回一个它已经经过的节点）。在一个数据流中绕过节点
在数据流区域上，使用鼠标的中间键来双击想要绕开的那个节点，也可以按住 Alt 键后双击鼠标左键来完成。
注意：通过编辑菜单中的撤销选项或者按 Ctrl+Z 键可以撤销这个操作。
主成份分析和因子分析(Clementine)
主成分分析的基本思想
主成分分析适用于原有变量之间存在较高 程度相关的情况。 在主成分分析适用的场合，一般可以用较 少的主成分得到较多的信息量，从而得到 一个更低维的向量。通过主成分既可以降 低数据“维数”又保留了原数据的大部分 信息。
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例：斯通关于国民经济的研究
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主成分分析的几何意义
第一主成分的效果与椭圆的形状有关。椭圆越 扁平，n个点在F1轴上的方差就相对越大，在 F2轴上的方差就相对越小，用第一主成分代替 所有样品造成的信息损失就越小。
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主成分分析的几何意义 x
2
F2
F1
原始变量 不相关时， 主成分分 析没有效 果。
特征向量
成份 1 简历格式 外貌 研究能力 兴趣爱好 自信心 洞察力 诚信度 推销能力 工作经验 工作魄力 志向抱负 理解能力 潜能 求职渴望度 适应力 0.162 0.213 0.040 0.225 0.290 0.315 0.158 0.324 0.134 0.315 0.318 0.331 0.333 0.259 0.236 2 0.429 -0.035 0.237 -0.130 -0.249 -0.131 -0.405 -0.029 0.553 0.046 -0.068 -0.023 0.022 -0.082 0.421 3 -0.023 -0.430 0.466 4 0.262 0.636 0.345 0.315 -0.094
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主成分分析的几何意义
x2 F2
F1
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SPSS因子分析法内容与案例
SPSS因子分析法内容与案例实验课：因子分析实验目的理解主成分(因子)分析的根本原理,熟悉并掌握SPSS中的主成分(因子)分析方法及其主要应用.因子分析、根底理论知识1概念因子分析(Factor analysis):就就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系,以较少几个因子来反映原资料的大局部信息的统计学分析方法.从数学角度来瞧,主成分分析就是一种化繁为简的降维处理技术.主成分分析(Principal component analysis):就是因子分析的一个特例,就是使用最多的因子提取方法.它通过坐标变换手段,将原有的多个相关变量,做线性变化,转换为另外一组不相关的变量.选取前面几个方差最大的主成分,这样到达了因子分析较少变量个数的目的,同时又能与较少的变量反映原有变量的绝大局部的信息.两者关系：主成分分析(PCA)与因子分析(FA)就是两种把变量维数降低以便于描述、理解与分析的方法,而实际上主成分分析可以说就是因子分析的一个特例.2特点(1)因子变量的数量远少于原有的指标变量的数量,因而对因子变量的分析能够减少分析中的工作量.(2)因子变量不就是对原始变量的取舍,而就是根据原始变量的信息进行重新组构,它能够反映原有变量大局部的信息.(3)因子变量之间不存在显著的线性相关关系,对变量的分析比拟方便,但原始局部变量之间多存在较显著的相关关系.(4)因子变量具有命名解释性,即该变量就是对某些原始变量信息的综合与反映.在保证数据信息丧失最少的原那么下,对高维变量空间进行降维处理(即通过因子分析或主成分分析).显然,在一个低维空间解释系统要比在高维系统容易的多.SPSS因子分析法内容与案例3类型根据研究对象的不同,把因子分析分为R型与Q型两种.当研究对象就是变量时,属于R型因子分析；当研究对象就是样品时,属于Q型因子分析.但有的因子分析方法兼有R型与Q型因子分析的一些特点,如因子分析中的对应分析方法,有的学者称之为双重型因子分析 ,以示与其她两类的区别.4分析原理假定:有n个地理样本,每个样本共有p个变量,构成一个n x p阶的地理数据矩阵：X ii X12 X ip当p较大时,在p维空间中韦•察问磐比拟麻烦％这就需要进行降维处理,即用较少几个综X2i X22 X2 p合指标代替原来指标,而总使这些综合指标既能尽量多地反映原来指标所反映的信息,同时它们之间又就是彼此独立的.线性组合：记x1,x2,…,xP 肺变标标,z1,x2p…,zm(mw p)为新变量指标(主成分,那么其线性组合为：z1 l11 x1 l 12 x2 l1 p x pLij就是原变量在各主成@上l呼荷l Yz2 21 x1 22 x2 l2p x pzi 111x1 112x2 l1 p x p无论就是哪一种因子分析方法#相昌的因子解用不就是唯一的l因子解中之一. 舍瞌攵2m2% 21mp>pp,主因子解仅仅就是无数zi与zj相互无关；z1就是x1,x2,…,xp的4切㈣mOl合+2^21最大者1mp x z2就是与zi不相关的x1,x2,…的所有线性组合中方差最大者.那么 ,新变量指标z1,z2,…分别称为原变量指标的第一 ,第二,…主成分.Z为因子变量或公共因子,可以理解为在高维空间中互相垂直的m个坐标轴.主成分分析实质就就是确定原来变量xj(j=1,2 ,…,p)在各主成分zi(i=1,2,…,m)上的荷载lij.从数学上容易知道,从数学上也可以证实,它们分别就是相关矩阵的m个较大的特征值所对应的特征向量.5分析步骤5、1确定待分析的原有假设干变量就是否适合进行因子分析(第一步)因子分析就是从众多的原始变量中重构少数几个具有代表意义的因子变量的过程. 其潜在的要求：原有变量之间要具有比拟强的相关性. 因此,因子分析需要先进行相关分析,计算原始变量之间的相关系数矩阵.如果相关系数矩阵在进行统计检验时,大局部相关系数均小于0、3且未通过检验,那么这些原始变量就不太适合进行因子分析.SPSS因子分析法内容与案例差标准化方法,标准化后的数据均值为0,方差为1).SPSS在因子分析中还提供了几种判定就是否适合因子分析的检验方法.主要有以下3种：巴特利特球形检验(Bartlett Test of Sphericity)反映象相关矩阵检验(Anti-image correlation matriX)KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验(1)巴特利特球形检验该检验以变量的相关系数矩阵作为出发点,它的零假设H0为相关系数矩阵就是一个单位阵,即相关系数矩阵对角线上的所有元素都为1,而所有非对角线上的元素都为0,也即原始变量两两之间不相关.巴特利特球形检验的统计量就是根据相关系数矩阵的行列式得到.如果该值较大,且其对应的相伴概率值小于用户指定的显著性水平,那么就应拒绝零假设H0,认为相关系数不可能就是单位阵,也即原始变量间存在相关性.(2)反映象相关矩阵检验该检验以变量的偏相关系数矩阵作为出发点,将偏相关系数矩阵的每个元素取反,得到反映象相关矩阵.偏相关系数就是在限制了其她变量影响的条件下计算出来的相关系数,如果变量之间存在较多的重叠影响,那么偏相关系数就会较小,这些变量越适合进行因子分析.(3)KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验该检验的统计量用于比拟变量之间的简单相关与偏相关系数.KMO值介于0-1,越接近1,说明所有变量之间简单相关系数平方与远大于偏相关系数平方与,越适合因子分析.其中,Kaiser给出一个KMO 检验标准：KMO>0、9,非常适合；0、8<KMO<0、9适合；0、7<KMO<0、8,一般;0、6<KMO<0、7,不太适合；KMO<0、5,不适合.5、2构造因子变量因子分析中有很多确定因子变量的方法,如基于主成分模型的主成分分析与基于因子分析模型的主轴因子法、极大似然法、最小二乘法等.前者应用最为广泛.主成分分析法(Principal component analysis):该方法通过坐标变换,将原有变量作线性变化,转换为另外一组不相关的变量Zi(主成分).求相关系数矩阵的特征根入i (入1,入2,…,入p>0)与相应的标准正交的特征向量li;根据相SPSS 因子分析法内容与案例公共因子个数确实定准那么：1〕根据特征值的大小来确定,一般取大于1的特征值对应的几 个公共因子/主成分.2〕根据因子的累积方差奉献率来确定,一般取累计奉献率达 85-95%的特 征值所对应的第一、第二、…、第 m 〔mwp 〕个主成分.也有学者认为累积方差奉献率应在 80%以上.5、3因子变量的命名解释因子变量的命名解释就是因子分析的另一个核心问题.经过主成分分析得到的公共因子/主成分Z1,Z2,…,Zm 就是对原有变量的综合.原有变量就是有物理含义的变量 ,对它们进行线性变换后得到的新的综合变量的物理含义到底就是什么？在实际的应用分析中,主要通过对载荷矩阵进行分析 得到因子变量与原有变量之间的关 系,从而对新的因子变量进行命名.利用因子旋转方法能使因子变量更具有可解释性.计算主成分载荷,构建载荷矩阵A .正交旋转与斜通!转堤是因子旋裂的两类加l 1籍向于保持喻^汕的正交性,因此 使用最多.正本噂翎罚T 渊21多…,典21m 以方假设最历法最内常用.…bmjT方差最大令交旋转〔varimax . orthogonal rotation 〕 ----------------- 根本思想：使公共因子的相对负荷的■ ■■... ... ...方差之与最大,且彳柑寺原劄因子的指交性与今共方差总节不变：可使每l 个因子上的具有最 a p1 Pp1 ... Ppm p1 1 l p1 2... l pm* m大载荷的变量数最小,因此可以简化对因子的解释.斜交旋转〔oblique rotation 〕 ------------ 因子斜交旋转后,各因子负荷发生了变化,出现了两极分 化.各因子间不再相互独立,而就是彼此相关.各因子对各变量的奉献的总与也发生了改变.斜交旋转由于因子间的相关性而不受欢送. 但如果总体中各因子间存在明显的相关关系那么应该考虑斜交旋转.适用于大数据集的因子分析.无论就是正交旋转还就是斜交旋转,因子旋转的目的：就是使因子负荷两极分化 ,要么接近于0,要么接近于1.从而使原有因子变量更具有可解释性.5、4计算因子变量得分因子变量确定以后,对于每一个样本数据,我们希望得到它们在不同因子上的具体数据值 即因子得分.估计因子得分的方法主要有：回归法、Bartlette 法等.计算因子得分应首先将因关系数矩阵的特征根,即公共因子Zj 的方差奉献与〕,计算公共因子Zj 的方差奉献率与累积奉献率.〔等于因子载荷矩阵 L 中第j 列各元素的平方主成分分析I坐标原点与数据^M:心■合.一 〔方差奉献〕与方〔主成分〕所能代表的原始变量信息.,将原始变看 ；第一轴与数与等指标,,使得新的,化最大■向对■. ■!过计算特征根 来判断选取公共因子的数量 k 1 与公共因子SPSS因子分析法内容与案例子变量表示为原始变量的线性组合.即Bartlett 法:Bartlett 因子得分就是无偏的,但计算结果误差*因子得分可用于模型诊断,也可用作进一步分析如聚类分析、回归分析等的原始资料. 关于因子得分的进一步应用将在案例介绍一节分析.5、5结果的分析解释此局部详细见案例分析、案例分析1研究问题石家庄18个县市14个指标因子,具体来说有人均GDP〔元/人/人均全社会固定资产投资额、人均城镇固定资产投资额、人均一般预算性财政收入、第三产业占GDP比重〔％〕、人均社会消费品零售额、人均实际利用外资额〔万美元/人〕、人均城乡居民储蓄存款、农民人均纯收入、在岗职工平均工资、人才密度指数、科技支出占财政支出比重〔％〕、每万人拥有执业医师数量、每千人拥有病床数.要求根据这14项内容进行因子分析,得到维度较少的几个因子.2实现步骤【1】在"Analyze〞菜单“ Data Reduction〞中选择“Factor〞命令,如下列图所示[2]在弹出的下列图所示的Factor Analysis对话框中,从对话框左侧的变量列表中 选择这14个变量,使之添加到Variables 框中.[3]点击 “ Descriptives 〞 按钮,弹出 “Factor Analysis:Descriptives 〞 对木舌框,如图Value..OK Pasie1 r 1 rReset Cancel HelpFactor Analysis人均里枢经囱定奂… 人西城槽固定饶产… 人均一服限篡住附… 第三产业占GDP 出■.. 人均社会清费品零… 人均空布■利用外袋…Seierfion Vsrisble.Statistics框用于选择哪些相关的统计量,其中：Univariate descriptives傥量描述〕:输出变量均值、标准差；Initial solution 〔初始结果〕Correlation Matrix框中提供了几种检验变量就是否适合做引子分析的检验方法其中：Coefficients 〔相关系数矩阵〕Significance leves 一著性水平〕Determinant 〔相关系数矩P$的行列式〕Inverse 〔相关系数矩P$的逆矩阵〕Reproduced再生相关矩阵,原始相关与再生相关的差值〕Anti-image 〔反影像相关矩阵检验〕KMO and Bartlett' s test of sphericity 〔KMO 检验与巴特利特球形检验〕本例中,选中该对话框中所有选项,单击Continue按钮返回Factor Analysis对【4】单击"Extraction〞按钮,弹出“Factor Analysis:Extraction〞对话框,选择因子提取方法,如下列图所示：SPSS因子分析法内容与案例因子提取方法在Method下拉框中选取,SPSS共提供了7种方法：Principle Components Analysis 住成分分析〕Unweighted least square哧力口权最小平方法〕Generalized least square磔合最小平方法〕Maximum likelihood 〔最大似然估价法〕Principal axis factoring 〔主轴因子法〕Alpha factoring 〔〕因子〕Image factoring 〔影像因子〕Analyze框中用于选择提取变量依据,其中：Correlation matrix 〔相关系数矩阵〕Covariance matrix 的方差矩阵〕Extract框用于指定因子个数的标准,其中：Eigenvaluse over 大于特征值〕Number of factors 〔因子个数〕Display框用于选择输出哪些与因子提取有关的信息,其中：Unrotated factor solution 〔未经旋转的因子载荷矩阵〕Screen plot特征值排列图〕Maximun interations for Convergence框用于指定因子分析收敛的最大迭代次数, 系统默认的最大迭代次数为25.本例选用Principal components方法,选择相关系数矩阵作为提取因子变量的依据, 选中Unrotated factor solution与Scree plot项,输出未经过旋转的因子载荷矩阵与其特征值的碎石图；选择Eigenvaluse over®,在该选项后面可以输入1,指定提取特征值大于1的因子.单击Continue按钮返回Factor Analysis对话框.【5】单击Factor Analysis对话框中的Rotation 按钮,弹出Factor Analysis: Rotation 对话框,如下列图所示：SPSS因子分析法内容与案例该对话框用于选择因子载荷矩阵的旋转方法.旋转目的就是为了简化结构以帮助我们解释因子.SPSS默认不进行旋转〔None〕oMethod框用于选择因子旋转方法,其中：None3旋转〕Varimax〔正交旋转〕Direct Oblimin〔直接斜交旋转〕Quanlimax〔四分最大正交旋转〕Equamax〞均正交旋转〕Promax〔M交旋转〕Display框用于选择输出哪些与因子旋转有关的信息,其中：Rotated solution^俞出旋转后的因子载荷矩阵〕Loading plots〔输出载荷散点图〕本例选择方差极大法旋转Varimax,并选中Rotated solution与Loading plot项, 表示输出旋转后的因子载荷矩阵与载荷散点图 ,单击Continue按钮返回Factor Analysis对话框.【6】单击Factor Analysis对话框中的Scores按钮,弹出Factor Analysis: Scores^ 话框,如下列图所示：ED Fjctor Analysis: Factor Store-;回S.ava as variablesrMethod -----------------------------------------G f RegressionQ|国rtl曲匚〕Anderson-RubinH display 伯cttM n心nr外心ceHicient matrixCancel H*ContinueSPSS因子分析法内容与案例该对话框用以选择对因子得分进行设置,其中：Regression回归法〕:因子得分均值为0,采用多元相关平方；Bartlett 〔巴特利法〕:因子得分均值为0,采用超出变量范围各因子平方与被最小化；Anderson-Rubin 〔安德森-洛宾法〕:因子得分均值为0,标准差1,彼此不相关；Display factor score coefficient matrix:选择此项将在输出窗口中显示因子得分系数矩阵.【7】单击Factor Analysis 对话框中的Options 按钮,弹出Factor Analysis: Options 对话框,如下列图所示：该对话框可以指定其她因子分析的结果,并选择对缺失数据的处理方法,其中：Missing Values框用于选择缺失值处理方法：Exclude cases listwise去除所有缺失值的个案Exclude cases pairwis哈有缺失值的变量,去掉该案例Replace with mean用平均值代替缺失值Cofficient Display Format框用于选择载荷系数的显示格式：Sorted by size载荷系数根据数值大小排列Suppress absolute values less thaffi显示绝对值小于指定值的载荷量本例选中Exclude cases listwise项,单击Continue 按钮返回Factor Analysis对话框,完成设置.单击OK,完成计算.3结果与讨论〔1〕SPSS输出的第一局部如下：第一个表格中列出了18个原始变量的统计结果,包括平均值、标准差与分析的个案数.这个就是步骤3中选中Univariate descriptives项的输出结果.〔2〕SPSS输出结果文件中的第二局部如下：该表格给出的就是18个原始变量的相关矩阵Correlation Matrix⑶SPSS输出结果的第四局部如下该局部2&出了KMO检验与Bartlett球度检验结果.其中KMO值为0、551, 根据统计学家Kaiser给出的标准,KMO取值小于0、6,不太适合因子分析.Bartlett球度检验给出白相伴概率为0、00,小于显著性水平0、05,因此才!绝Bartlett 球度检验的零假设,认为适合于因子分析.〔4〕SPSS输出结果文件中的第六局部如下：CommunalitiesExtraction Method: Principal Component Analysis 、这就是因子分析初始结果,该表格的第一列列出了14个原始变量名；第二列就是根据因子分析初始解计算出的变量共同度.利用主成分分析方法得到14个特征值,它们就是因子分析的初始解,可利用这14个初始解与对应的特征向量计算出因子载荷矩阵.由于每个原始变量的所有方差都能被因子变量解释掉,因此每个变量的共同度为1;第三列就是根据因子分析最终解计算出的变量共同度. 根据最终提取的m个特征值与对应的特征向量计算出因子载荷矩阵. (此处由于软件的原因有点小问题)这时由于因子变量个数少于原始变量的个数,因此每个变量的共同度必然小于1. (5)输出结果第六局部为Total Variance Explained表格Extraction Method: Principal Component Analysis 、Total Variance ExplainedExtraction Method: Principal Component Analysis 、该表格就是因子分析后因子提取与因子旋转的结果. 其中,Component列与Initial Eigenvalues歹！J〔第一歹！J至U第四歹U 〕描述了因子分析初始解对原有变量总体描述情况.第一列就是因子分析13个初始解序号.第二列就是因子变量的方差贡献〔特征值〕,它就是衡量因子重要程度的指标,例如第一行的特征值为9、139,后面描述因子的方差依次减少.第三列就是各因子变量的方差奉献率〔％ of Variance〕,表示该因子描述的方差占原有变量总方差的比例. 第四列就是因子变量的累计方差奉献率,表示前m个因子描述的总方差占原有变量的总方差的比例.第五列与第七列那么就是从初始解中根据一定标准〔在前面的分析中就是设定了提取因子的标准就是特征值大于1〕提取了3个公共因子后对原变量总体的描述情况.各列数据的含义与前面第二列到第四列相同,可见提取了5个因子后,它们反映了原变量的大局部信息.第八列到第十列就是旋转以后得到的因子对原变量总体的刻画情况.各列的含义与第五列到第七列就是一样的.〔6〕SPSS输出的该局部的结果如下Extraction Method: Principal Component Analysis 、a、13 components extracted 、该表格就是最终的因子载荷矩阵A,对应前面的因子分析的数学模型局部.根据该表格可以得到如下因子模型：X=AF+a &X I=0、959F1-0、075F2+0、015F3+0、158 F4-0、140F5-0、023F6-0、096F7+0、017F8-0、117F9+0、004F10-0、062F11-0、040 F12+0、021 F13aSPSS 因子分析法内容与案例-、116 、046 -、042 、036、044-、005 -、005 -、032 -、006、006 -、101 、023 、110 、039 、055、094 -、059 -、058 、053 -、045、081 、014 、000-、030、050Extraction Method: Principal Component Analysis a. 13 components extracted 、 Component Matrix aExtraction Method: Principal Component Analysis a 、 13 components extracted 、〔7〕SPSS输出的该局部的结果如下：该表格就是根据前面设定的方差极大法对因子载荷矩阵旋转后的结果.未经过旋转的载荷矩阵中,因子变量在许多变量上都有较高的载荷.经过旋转之后,第一个因子含义略加清楚,根本上放映了 “每万人拥有执业医师数量〞、“第三产业占GDP 比重〔％〕〞、“人均实际利用外资额〔万美元/人〕〞；第二个因子根本上反映了 “人 均全社会固定资产投资额〞、“人均城镇固定资产投资额〞 ；第三个因子反映了 “在岗职工平 均工资〞a 人均GDP 〔元/人〕 科技支出占财政支出比重〔％〕在岗职工平均工资农民人均纯收入SPSS因子分析法内容与案例Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalizationa、Rotation converged in 7 iterations 、SPSS因子分析法内容与案例Extraction Method: Principal Component AnalysisRotation Method: Varimax with Kaiser Normalizationa、Rotation converged in 7 iterations 、Extraction Method: Principal Component Analysis 、Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization 、a、Rotation converged in 7 iterations 、〔8〕SPSS输出的该局部的结果如下：该局部输出的就是因子转换矩阵,说明了因子提取的方法就是主成分分析,旋转的方法就是方法极大法.Extraction Method: Prin( :ipal Compone snt Analysis 、Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization 、Component Transformation MatrixExtraction Method: Principal Component AnalysisRotation Method: Varimax with Kaiser Normalization(9)SPSS输出的该局部的结果如下Component Plot in Rotated Space该局部就是载荷散点图,这里为3个因子的三维因子载荷散点图,以三个因子为坐 标,给出各原始变量在该坐标中的载荷散点图,该图就是旋转后因子载荷矩阵的图 形化表示方式.如果因子载荷比拟复杂,那么通过该图那么较容易解释. 〔10〕SPSS 输出的该局部的结果如下：Component Score Coefficient MatrixComponent123456人均GDP 〔元/人〕 -、054 、003 、100 -、090 、046-、083 人均全社会固定资产投资额 -、237 、814 -、049 、044 -、064、141 人均城镇固定资产投资额 -、115 、520 -、158 -、164 、205、065 人均一般预算性财政收入 、045 -、143 、164 、148 -、191-、083 第三产业占GDP 比重〔％〕 、522-、062 -、111 -、161 、088-、193人均社会消费品零售额 -、217、017 -、092 、033 -、1942、033人均实际利用外资额〔万美元/ 、198 -、063-、026-、105、057-、231人〕人均城乡居民储蓄存款 、251 -、056 -、057 -、091 、018-、055 农民人均纯收入 、125、045 -、251-、036 1、119 -、657 在岗职工平均工资-、197 -、079 1、205-、096 -、183 -、179 人才密度指数-、099-、088-、021-、051-、068-、4171 .cr£ 0 5-c利打上出占时出点2止中 口 c.tr d E jGDP 〕人均一醺稹以性明 在岗朗「平均■ i ；i理千人相有病底数 士 人北 带度指我人均地； 赢人f 电0 第三产业叶GDP 比Jfi o O O幅i t 心—山 u 人均牡殳消费品单唐璇力美无人〕…邛、社或内泥诧桂箕相 o口人均城相固定镜产出 2收入人均实际利用外便领我民人上 poneni1Extraction Method: Principal Component Analysis 、Rotation Method: Varimax with Kaiser NormalizationComponent Scores 、Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization Component Scores 、Extraction Method: Principal Component Analysis 、Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization 、Component Scores 、该表格就是因子得分矩阵.这就是根据回归算法计算出来的因子得分函数的系数根据这个表格可以瞧出下面的因子得分函数.F I=-0、054x1+0、003x2+0、100x3-0、090X4+0、046x5-0、083x6-0、068x7+0、000x8+3、170x9+ 0、495x10-2、090x11-0、549x12+1、365x13［工定一E_上市H制* 「：事守■SPSS根据这13个因子的得分函数,自动计算2-个样本的3个因子得分,并且将3个引子得分作为新变量,保存在SPSS数据编辑窗口中〔分别为FAC1_1、FAC2_1、FAC3_1、FAC4_1、FAC5_1、FAC6_1、FAC7_1、FAC8_1、FAC9_1、FAC10_1、FAC11_1、FAC12_1、FAC13_1〕〔11〕SPSS输出的该局部的结果如下Extraction Method: Principal Component AnalysisRotation Method: Varimax with Kaiser Normalization Component Scores 、Extraction Method: Principal Component Analysis 、Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization 、Component Scores 、该输出局部就是因子变量的协方差矩阵. 在前面已经说明,所得到的因子变量应该就是正交、不相关的.从协方差矩阵瞧,不同因子之间的数据为0,因而也证实了因子之间就是不相关的.课程作业选择自己感兴趣的数据〔自己建立亦可〕,进行主成分分析,并对结果进行简要SPSS因子分析法内容与案例解释,可将结果与上次课中聚类分析结果进行比照.。
SPSS-Clementine和KNIME数据挖掘入门
SPSS Clementine是Spss公司收购ISL获得的数据挖掘工具。
在Gartner的客户数据挖掘工具评估中，仅有两家厂商被列为领导者：SAS和SPSS。
SAS获得了最高ability to execute评分，代表着SAS在市场执行、推广、认知方面有最佳表现；而SPSS获得了最高的completeness of vision，表明SPSS在技术创新方面遥遥领先。
客户端基本界面SPSS Clementine（在此简称clementine）在安装好后会自动启用服务，服务端的管理需要使用SPSS Predictive Enterprise Manager，在服务端clementine没有复杂的管理工具，一般的数据挖掘人员通过客户端完成所有工作。
下面就是clementine客户端的界面。
一看到上面这个界面，我相信只要是使用过SSIS+SSAS部署数据挖掘模型的，应该已经明白了六、七分。
是否以跃跃欲试了呢，别急，精彩的还在后面^_’项目区顾名思义，是对项目的管理，提供了两种视图。
其中CRISP-DM （Cross Industry Standard Process for Data Mining，数据挖掘跨行业标准流程）是由SPSS、DaimlerChrysler（戴姆勒克莱斯勒，汽车公司）、NCR（就是那个拥有Teradata的公司）共同提出的。
Clementine里通过组织CRISP-DM的六个步骤完成项目。
在项目中可以加入流、节点、输出、模型等。
工具栏工具栏总包括了ETL、数据分析、挖掘模型工具，工具可以加入到数据流设计区中，跟SSIS中的数据流非常相似。
Clementine中有6类工具。
源工具（Sources）相当SSIS数据流中的源组件啦，clementine支持的数据源有数据库、平面文件、Excel、维度数据、SAS数据、用户输入等。
记录操作（Record Ops）和字段操作（Field Ops）相当于SSIS数据流的转换组件，Record Ops是对数据行转换，Field Ops是对列转换，有些类型SSIS的异步输出转换和同步输出转换（关于SSIS异步和同步输出的概念，详见拙作：）。
spss分析案例
spss分析案例SPSS分析案例。
在社会科学研究中，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一个非常常用的统计分析软件，它能够帮助研究者对数据进行有效的整理、分析和呈现。
本文将以一个实际的案例来介绍SPSS的使用，希望能够帮助读者更好地理解和运用这一工具。
案例背景：假设我们是一家餐饮公司的市场部门，想要了解不同地区的顾客对我们产品的满意度情况，以便进行有针对性的改进和营销活动。
我们收集了来自不同地区的顾客满意度调查数据，包括满意度评分和顾客所在地区。
数据准备：首先，我们需要将收集到的数据整理成SPSS可以识别的格式。
在SPSS中，我们可以将数据导入数据视图中，按照变量的不同类型进行设定，比如将地区设定为名义变量，满意度评分设定为数值型变量。
数据分析：接下来，我们可以进行数据分析了。
我们可以使用描述性统计方法来了解不同地区的顾客满意度评分的分布情况，比如平均值、标准差、最大值和最小值等。
这可以帮助我们直观地了解不同地区的满意度情况。
此外，我们还可以使用交叉表分析方法来探究地区和满意度评分之间的关系。
通过交叉表，我们可以清晰地看到不同地区的顾客在不同满意度评分下的分布情况，从而找出可能存在的关联关系。
结果呈现：最后，我们需要将分析结果进行呈现。
在SPSS中，我们可以利用图表功能来直观地展示数据分析的结果，比如制作柱状图或饼状图来展示不同地区的满意度评分分布情况。
此外，我们还可以利用报告功能来生成分析报告，将分析结果清晰地呈现给决策者。
结论：通过以上的分析，我们可以得出不同地区的顾客满意度情况，从而为下一步的改进和营销活动提供依据。
同时，我们也了解了如何使用SPSS来进行数据分析，希望本案例能够对读者有所帮助。
总结：SPSS作为一款强大的统计分析软件，可以帮助研究者对数据进行全面的分析和呈现。
通过本案例的介绍，希望读者能够更加熟练地运用SPSS，为自己的研究工作提供有力的支持。
2024版SPSS案例分析
SPSS案例分析目的和背景案例介绍案例来源数据类型数据分析目的问卷调查实验数据公开数据库网络爬虫数据来源数据筛选与清洗去除重复数据检查并删除重复的记录或观测值。
处理缺失值根据数据的性质和缺失情况，采用插补、删除等方法处理缺失值。
异常值处理识别并处理数据中的异常值，如离群点、极端值等。
数据转换根据分析需求，对数据进行必要的转换，如对数转换、标准化等。
数据分类根据研究目的和变量性质，对数据进行分类整理。
变量编码对分类变量进行编码，以便于后续的统计分析。
数据排序按照特定变量或条件对数据进行排序，以便更好地观察数据分布和规律。
数据分组将连续变量按照一定规则进行分组，以便进行组间比较和统计分析。
数据整理与编码频数分布表与直方图频数分布表直方图集中趋势度量算术平均数01中位数02众数03离散程度度量极差方差与标准差变异系数点估计使用样本数据计算总体参数的点估计值，如样本均值、样本比例等。
区间估计根据样本数据构造总体参数的置信区间，以评估参数的真实值可能落入的范围。
假设检验中的参数估计在假设检验中，参数估计可用于计算检验统计量的值，以及确定拒绝或接受原假设的依据。
参数估计030201假设检验检验统计量原假设与备择假设决策与结论显著性水平与P值设定显著性水平（α），并根据检验值，以判断是否拒绝原假设。
方差分析方差分析的基本思想单因素方差分析多因素方差分析方差分析的结果解读数据可视化方法图表展示利用SPSS的图表功能，可以绘制各种类型的图表，如柱状图、折线图、散点图等，直观地展示数据的分布和关系。
数据透视表通过数据透视表功能，可以按照不同的维度对数据进行汇总和展示，方便用户快速了解数据的整体情况。
交互式可视化SPSS还提供了交互式可视化工具，允许用户通过拖拽、选择等方式与数据进行互动，更加灵活地探索数据。
1 2 3描述性统计推论性统计数据挖掘数据解读与讨论将分析结果进行整理和归纳，提取出主要结论和观点。
结果整理结果解释结果可视化报告撰写对分析结果进行解释和说明，阐述其意义和影响。
SPSS_Clementine完整教程
图 2-8 绕过一个先前连接的过滤节点
2
用鼠标的中间键，点击连接箭头到想要插入的节点上。此外，也可以使用按住 Alt 键后单击鼠标左键来模拟鼠 标的中间键。继续按住鼠标。
图 2－10 新数据流（stream）
连接拖到目的节点上，松开鼠标。 注意：你可以绕开那个节点，从那个节点上撤销这个新的连接来恢复原来的样子。删除节点间的连接
为了从数据流中删除一个节点，点击它并按删除。或者，单击鼠标右键并且从菜单中选择删除。 在数据流中连接节点
首先选择这个节点，然后在选项板双击另一个节点，比如一个生成节点。这个操作自动的把这个生成节点连接 到目前的数据库节点。
图 2－4 在选项板上双击节点建立一个数据流
通过鼠标中间键点击和拖放来完成。（如果你的鼠标没有中间键，使用者可以通过按住“Alt”键来模拟这个过程。）
向数据流区域中增加节点连接节点形成一个数据流指明任一节点或数据流的选项执行这个数据流图21在数据流区域上的一个完整数据流21节点的操作工作区域中的各种节点代表了不同的目标和操作
Clementine 教程
1. 概要
资料采矿使用 Clementine 系统主要关注通过一系列节点来执行资料的过程，这被称作一个数据流（stream）。这 一系列的节点代表了将在资料上执行的操作，而在这些节点之间的联系表明了数据流（stream）的方向。 使用者的 数据流包括四个节点：
1
●建模。在 Clementine 系统中可用的代表有效建模算法的节点，例如类神经网络、决策树、聚类算法和资料排序。 定制常用项
在节点选项板（palette）上的 Favorites 项目能够被定义成包含使用者对 Clementine 系统的习惯用法。例如，如 果使用者经常分析一个数据库中的时间序列资料，就可能想确保数据库来源节点和序列建模节点这两个都可以从 Favorites 项目中获得。 向数据流中增加数据流节点 从节点选项板中向数据流增加节点有三种方式： ●在选项板上双击一个节点。注意：双击一个节点会自动的将它连接到目前的数据流上。更多的信息参看下面的“在 数据流中连接节点”。 ●将一个节点从选项板拖放到数据流区域中。 ●在选项板上点击一个节点，然后在数据流区域中点击一下。 删除节点
基于Clementine软件的时间序列分析--以浦发银行股票为例
基于Clementine软件的时间序列分析——以A股浦发银行(600000)股票为例摘要本文的主要内容是借助SPSS Clementine 软件研究A股浦发银行(600000)股票价格随时间的变化规律，并用时间序列分析的有关知识对其进行建模预测。
本文首先对Clementine软件作简要介绍，说明其在数据挖掘领域的广泛应用；然后介绍了3种时间序列分析预测的模型，分别为专家模型、Holt指数平滑模型和ARIMA模型；最后借助Clementine 软件对浦发银行股价分别进行专家建模、指数平滑建模和ARIMA建模，并对股价进行短期预测，通过模型参数比较及预测值误差对比，找出最佳模型。
在建模的同时，也给出了使用Clementine软件建立数据流的具体过程。
关键词：Clementine软件时间序列浦发银行股票一、引言数据挖掘是一个利用各种方法，从海量数据中提取隐含和潜在的对决策有用的信息和模式的过程。
通过数据挖掘提取的信息可应用于很多领域，如决策支持、预测、预报和估计等。
当今我们正面临这样一个问题，一边是对知识的饥渴，另一边却是大量数据的闲置未被利用，“我们被淹没在信息里，但却感受到知识的饥饿”。
因此，我们迫切需要借助数据挖掘技术对这些数据进行及时有效的处理，从这些海量的、有噪音的、随机的数据中提取有效的、潜在有用的而又新颖事先未知的信息[1]。
数据挖掘的工具有很多，本文选用SPSS Clementine软件。
二、Clementine软件简介Clementine是由SPSS公司开发的一款著名且非常实用的数据挖掘软件，也是目前众多软件中最成熟和最受欢迎的一款数据挖掘产品。
Clementine拥有丰富的数据挖掘算法，操作简单易用，分析结果直观易懂，图形功能强大，支持与数据库之间的数据和模型交换，可以使用户方便快捷地实现数据挖掘。
Clementine 形象地将数据分析的各个环节表示成若干个节点，将数据分析过程看作数据在各个节点之间的流动，并通过图形化的数据流方式直观表示整个数据挖掘的各个环节。
SPSS数据挖掘工具——Clementine介绍
Scripts可以完成用户应用数据流可以完成的所有工 作 Scripting经常用于自动执行数据流,这样就可以避免 用户去执行那些重复性特别大或者特别耗时的工作
控制数据流执行的顺序 建立复杂的应用 建立Clementine过程使之可以嵌入用户的应用系统或者 通过在Batch模式下调用Clementine执行Script
数据描述
变量名称 Age Sex 变量含义 备注 年龄 性别 分为高（high)、低(low)和正常 BP 血压 (normal)三种 Cholestero 胆固醇含 分为高（high)、低(low)和正常 l 量 (normal)三种 Na 钠含量 K 钾含量 以下五种之一： 最适合药 Drug drugA、drugB 、drugC、drugX、 物 drugY
遵循CRISP-DM的数据挖掘过程
数据理解（数据流） 商业理解（文档）
数据准备（数据流）
结果发布（数据流） 建立模型（数据流）
模型评估（数据流）
模型发布——分析应用
1. 大量的操作在数据库端进行.
2.建模等工作在Server 上进行
4. 数据无需在 网上无谓的传输.
3. 客户端用于 查看数据挖掘结果.
建立模型
Clementine的特征
有监督的数据挖掘模型
预测算法：神经网络、 C&RT、线性回归 分类算法：C5.0、 Logistic回归、C&RT、神 经网络 无监督的数据挖掘模型 聚类算法：K-means、 Kohonen、TwoStep
返回
一个演示—客户价值评估
——数据挖掘更多的时候是一种理念，而不是表现在复杂的方法
商业问题： 微软公司提供的例子数据库——罗斯文商贸公司，如何对客户 价值进行评估 数据挖掘问题： （1）如何描述客户价值？——购买总金额？购买频次？平均 每次购买金额？最近购买金额？它们的线性组合？ （2）需要什么样的数据挖掘方法？——描述汇总？分类？预 测？概念描述？细分？相关分析？ 商业问题解决方案 从所有客户中找出最有价值的10个客户，将名单发给市场部门 ，让其对这些客户进行更多的关注
数据挖掘软件CLEMENTINE介绍
Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台。1999年SPSS公司收购了ISL公司， 对Clementine产品进行重新整合和开发，现在Clementine 已经成为SPSS公司的又一亮点。 作为一个数据挖掘平台， Clementine结合商业技术可以快速建立预测性模型，进而应用到商业活动中，帮助人们改进决策过程。 强大的数据挖掘功能和显著的投资回报率使得Clementine在业界久负盛誉。 同那些仅仅着重于模型的外在表现而忽略了数据挖掘在整个业务流程中的应用价值的其它数据挖掘工具相比，Clementine其功能强大的数据挖掘算法，使数据挖掘贯穿业务流程的始终，在缩短投资回报周期的同时极大提高了投资回报率。
相关技术 神经网络 决策树 (C5.0 C&RT) Logistic 回归 等等
相关技术 K-Means 两步骤 Kohonen 等等
相关技术 分类跟估计的所有方法
相关技术 Apriori GRI 等等
相关技术 决策树规则 各类图表 等等
分类 目标变量（因变量、反应变量数）为类別的狀況 信用卡公司將既有资料分为「伪卡」「非伪卡」找出伪卡的模式
Statistics节点----研究连 续型字段间线性相关关系
得到Na_to_K的统计属性，及它 与Age的线性关系
2规则归纳模型 规则归纳模型 c5.0
3 crt决策树
4 kohonen聚类
5 k--means聚类
6 two step 聚类
Clementine中的Data Mining 的方法
Classification Clustering Estimation Prediction Market Basket Analysis Description
Clementine示例01-因子分析
1、因子分析(factor. str)研究从变量群中提取共性因子的统计技术。
最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。
他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，一科成绩好的学生，往往其他各科成绩也比较好，从而推想是否存在某些潜在的共性因子，或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。
因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。
将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。
因子分析的主要目的是用来描述隐藏在一组测量到的变量中的一些更基本的，但又无法直接测量到的隐性变量(latent variable, latent factor)。
比如，如果要测量学生的学习积极性(motivation)，课堂中的积极参与，作业完成情况，以及课外阅读时间可以用来反应积极性。
而学习成绩可以用期中，期末成绩来反应。
在这里，学习积极性与学习成绩是无法直接用一个测度(比如一个问题)测准，它们必须用一组测度方法来测量，然后把测量结果结合起来，才能更准确地来把握。
换句话说，这些变量无法直接测量。
可以直接测量的可能只是它所反映的一个表征(manifest)，或者是它的一部分。
在这里，表征与部分是两个不同的概念。
表征是由这个隐性变量直接决定的。
隐性变量是因，而表征是果，比如学习积极性是课堂参与程度(表征测度)的一个主要决定因素。
那么如何从显性的变量中得到因子呢？因子分析的方法有两类。
一类是探索性因子分析，另一类是验证性因子分析。
探索性因子分析不事先假定因子与测度项之间的关系，而让数据“自己说话”。
主成分分析是其中的典型方法。
验证性因子分析假定因子与测度项的关系是部分知道的，即哪个测度项对应于哪个因子，虽然我们尚且不知道具体的系数。
示例factor.str是对孩童的玩具使用情况的描述，它一共有76个字段。
过多的字段不仅增添了分析的复杂性，而且字段之间还可能存在一定的相关性，于是我们无需使用全部字段来描述样本信息。
SPSS_Clementine_数据挖掘入门
目录SPSS Clementine数据挖掘入门（1） (2)客户端基本界面 (3)项目区 (3)工具栏 (3)源工具（Sources） (3)记录操作（Record Ops）和字段操作（Field Ops） (4)图形（Graphs） (4)输出（Output） (4)模型（Model） (4)数据流设计区 (4)管理区 (5)Outputs (5)Models (5)SPSS Clementine数据挖掘入门（2） (6)1．定义数据源 (6)2．理解数据 (8)3．准备数据 (9)4．建模 (13)5．模型评估 (14)6．部署模型 (15)SPSS Clementine数据挖掘入门（3） (17)分类 (20)决策树 (20)Naïve Bayes (23)神经网络 (24)回归 (26)聚类 (27)序列聚类 (30)关联 (31)SPSS Clementine数据挖掘入门（1）SPSS Clementine是Spss公司收购ISL获得的数据挖掘工具。
在Gartner的客户数据挖掘工具评估中，仅有两家厂商被列为领导者：SAS和SPSS。
SAS获得了最高ability to execute评分，代表着SAS在市场执行、推广、认知方面有最佳表现；而SPSS获得了最高的completeness of vision，表明SPSS在技术创新方面遥遥领先。
客户端基本界面SPSS Clementine（在此简称clementine）在安装好后会自动启用服务，服务端的管理需要使用SPSS Predictive Enterprise Manager，在服务端clementine没有复杂的管理工具，一般的数据挖掘人员通过客户端完成所有工作。
下面就是clementine客户端的界面。
一看到上面这个界面，我相信只要是使用过SSIS＋SSAS部署数据挖掘模型的，应该已经明白了六、七分。
是否以跃跃欲试了呢，别急，精彩的还在后面^_’项目区顾名思义，是对项目的管理，提供了两种视图。
SPSS相关分析案例讲解
SPSS相关分析案例讲解在数据分析领域中，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件。
它提供了丰富的数据处理和统计分析功能，可以帮助研究人员和数据分析师有效地处理和分析数据。
本文将通过一个案例来讲解SPSS中的相关分析方法及其应用。
案例背景：某电子商务公司想要了解他们网站上不同产品类别的销售情况与顾客满意度之间的关系。
为了达到这个目标，他们进行了一项调查，收集了一份包含产品类别、销售额和顾客满意度的数据集。
数据集的字段说明：- 产品类别（Product Category）：包括电子产品、家居用品和服装三个类别。
- 销售额（Sales）：表示每个产品类别的销售额，以美元为单位。
- 顾客满意度（Customer Satisfaction）：以1到5的评分表示顾客对产品类别的满意程度，其中1表示非常不满意，5表示非常满意。
问题陈述：基于以上数据集，我们的目标是分析不同产品类别的销售额与顾客满意度之间的相关关系。
解决方案：为了解决这个问题，我们将使用SPSS中的相关分析方法来计算销售额和顾客满意度之间的相关系数，并进行统计显著性检验。
以下是具体步骤：步骤1：导入数据首先，我们需要将数据导入SPSS软件。
打开SPSS软件，选择"File"菜单中的"Open"选项，并选择包含数据的文件。
确保数据文件的格式是兼容的，并正确地导入数据。
步骤2：描述性统计分析在进行相关分析之前，我们可以先对数据进行描述性统计分析，以了解数据的基本情况。
选择"Analyze"菜单中的"Descriptive Statistics"选项，然后选择"Explore"选项。
将"Sales"和"Customer Satisfaction"字段拖动到"Dependent List"和"Independent List"框中，然后点击"OK"按钮。
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选择“执行（E）”。在右面管理器窗口中选中“模型（S）”， 在“nocut”上右击，选择“浏览（B）”，查看生成模型结 果。
利用剪枝程度较高的决策树、剪枝程度低的决 策树、规则集生成的结果，可以通过 Clementine系统提供的很多模型来进行精度 测试。 在这儿选用“分析”节点。生成的结果显示剪 枝程度高的模型正确率为93.8％ 。同样的原 理，测试“nocut” 。剪枝程度低的精度为 94.7％。
输出类型除了选用“决策树”之外，还可以选择“规则集” 来显示结果。用“规则集”表示的结果很多时候比“决策 树”更加直观、易懂。。
一般生成的决策树都是经过剪枝的。下面看 看剪枝程度的高低对挖掘结果的影响。选中 “模式”中的“专家”，把“修剪严重性” 的值改为“0”，这意味着在挖掘过程中，进 行的剪枝程度将很小。模型名称改为 “nocut”。
进行深一步的分析。在该数据流中增加一个 “导出”节点，对该节点进行设置。 为了说明真实值和估计值之间的差距，可以 参考claimdiff的直方图。主要对那些由神经 网络得出的申请超出预期的人感兴趣。 在数据流中再添加一个“直方图”节点。双 击打开该节点，在“字段”下拉列表中选择 “claimdiff”，单击“执行（E）” 。 增加一个分割带到直方图中，右击带区生成 一个选择节点，进一步查看那些claimdiff值 较大的数据。
数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典
元昌安 主编 邓 松 李文敬 刘海涛
编著
电子工业出版社
第24章 SPSS Clementine典型案例分析
本章包括：
市场购物篮分析 利用决策树模型挖掘商业信息 利用神经网络对数据进行欺诈探测
24.1市场购物篮分析
本节的例子采用Clementine系统自带的 数据 集BASKETS1n。该数据集是超市的“购物 篮” （一次购物内容的集合）数据和购买者个人 的背景数据，目标是发现购买物品之间的关 联分析。
在数据流区域中添加一个“选择”节点，对 该节点进行设置。 以农场大小、主要作物类型、土壤质量等为 自变量建立一个回归模型来估计一个农场的 收入是多少。
为了发现那些偏离估计值的农场，先生成一个字段――diff， 代表估计值与实际值偏离的百分数。在数据流中再增加一 个“导出”节点 进行设置。 在数据流中增加一个“直方图”节点。对“直方图”节点进 行设置。。
24.1.1 定义数据源
24.1.2 理解数据
在建模之前，我们需要了解数据集中都有哪些字段，这些字段如何分 布，它们之间是否隐含着某种相关性等信息。只有了解这些信息后才能决 定使用哪些字段，应用何种挖掘算法和算法参数。这个过程就是一个理解 数据的过程。
24.1.3 准备数据
在这18个字段中，有一些对于挖掘知识来说 是没有用的，如cardid等，这时我们就可以 把这些暂时没有用到的字段剔除出挖掘过程。 这样可以节约挖掘时间和效率。
24.3 利用神经网络对数据进行欺诈探测
背景是关于农业发展贷款的申请。使用虚构 的数据来说明如何使用神经网络来检测偏离 常态的行为，重点为标识那些异常和需要更 深一步调查的记录。要解决的问题是找出那 些就农场类型和大小来说申请贷款过多的农 场主 。
24.3.1 定义数据源
使用一个“变项文件”节点连接到数据集 grantfraudN.db。在“变项文件”节点之后 增加一个“类型”节点到数据流中。
最后，在数据流中增加一个“条形图”节点。 双击该节点，在“字段”下拉列表中选择 “name”字段，点击“执行（E）”，得出 结果如图所示。在图中所显示的就是我们要 重点关注的数据。
24.4小结
本章通过使用Apriori模型、GRI模型、可视化网 络图、决策树、神经网络等来说明如何使用 Clementine在数据库中发现知识。Clementine系 统中提供了很多种模型，对于这些模型的使用， 要考虑到实际情况来酌情进行使用。 本章所展示的只是Clementine系统的一部分应 用。随着社会的不断发展，数据库技术的不断进 步。Clementine将会越来越多的被重视、使用。
24.3.4 建模
将一个“类型”节点添加到当前数据流中。对 数据集中的数据进行设置。
在数据流上添加一个“神经网络”节点。执 行此数据流。神经网络经过训练后，会产生 一个模型。将产生的模型加入到数据流流中。 然后在数据流中再增加一个“散点图”节点， 对“散点图”节点进行设置。设置完成之后， 执行。
24.1.4 建模
对字段设置完毕之后，下一步就是选择挖掘 所需要的模型，在这里我们会选择使用三 种不同的模型来挖掘该数据集。 1. “Apriori”模型节点 2.GRI模型 3.“网络”节点
24.2 利用决策树模型挖掘商业信息
过程如下 : Step1：添加一个“变项文件”节点。 Step2:加入一个“导出”节点。 Step3:对“导出”节点进行设置。 Step4:加入“Healthfood”字段之后，在“导出”节 点后再加入一个“类型”节点，用来选择哪些字 段用来进行数据挖掘。根据挖掘的目标，可以设 置个人信息为“输入”，“Healthfood”设置为 “输出” Step5:加入 “C5.0”节点。 Step6:点选“执行（E）” Step7:从“查看器”中查看该结果
24.3.2 理解数据
在建模之前，需要了解数据集中都有哪些 字段，这些字段如何分布，它们之间是否 隐含着某种相关性等信息。只有了解这些 信息后才能决定使用哪些字段，应用何种 挖掘算法和算法参数。这个过程就是一个 理解数据的过程。
24.3.3 准备数据
首先考虑数据集中可能存在的欺诈类型。 在该数据流中连接一个“条形图”节点并选 定字段名为“name”的字段 。 选中“name”字段之后，点击“执行” 。