SPSS数据挖掘 应用案例介绍
SPSS数据挖掘_Modeler在通信行业应用(客户细分案例-精确营销案例-客户流失预警案例)
数据业务类
19 GPRS上行流量 20 GPRS下行流量 21 GPRS上下行流量比 22 Fetion PC客户端活跃 23 Fetion 手机客户端活跃 24 Fetion 短信活跃 25 Fetion IVR端活跃 26 Fetion 好友数 27 Fetion 消息数 28 中央音乐平台彩铃下载次数 29 振铃下载次数 30 手机证券费用 31 彩铃下载次数 32 开通手机电视 33 音乐盒下载次数 34 12580查询次数 35 WAP业务信息费 36 开通GPRS功能 37 彩铃换歌次数 38 WAP业务订购数量 39 GPRS上行流量
5组
3组
合计
分组人数 98383 72933 77875 61733 66659 111296 85963 105029 201288 111169 50733 72523 114696 197246 115613 57777
外呼有效样本 228 202 251 142 116 222 176 243 384 226 59 97 191 301 136 53 3027
时段、拨打次数等
▪ ARPU、MOU、在网时长 ：营业、计费、crm、经分系统 ▪ 客户的媒体接受习惯、个性、爱好、满意度 ：市场调查
步骤四
选择细分方法并进行细分
步骤五 步骤六
描述细分市场并进行有 效性检验
选择目标市场并制定 营销策略
▪ 通常采用PASW Modeler的k-means方法 ▪ Kohonen、两步聚类
交往圈/活动范围特征
平均交往圈
本组均值 总体均值
60.21
32.40
主叫交往圈占比 联通交往圈占比 最常通话号次数比 通话不同基站数
61.5% 16.9% 25.0% 52.44
基于IBM SPSS Modeler 14.2的数据挖掘
基于IBM SPSS Modeler14.2的数据挖掘对某公司销售记录进行分析。
该公司在2012.7.13-2010.8.17进行了发放优惠劵活动，产生了1291条记录，9个字段，每个字段的意义如表1所示。
数据可以到下面地址下载：http://61.129.34.202/BIweb/eBay_business_case_v3.0.xlsx。
表1 记录中字段的意义字段名字段类型字段意义Cmpgn_name 标志活动名，均为Coupon campaign nameControl_yn 标志购买者类型: 控制:'c', 测试:'t'Redeemer_YN 标志是否为重复购买者: 是:'y', 否:'n'USER_ID 连续购买者IDGender 名义购买者性别: 女:'F',男:'M', 未知:'U'sge 连续购买者年龄, age=-99 意味着信息丢失CK_DATE 连续购买日期BUY_QTY 连续购买商品数量GMB 连续购买金额(美元)下面利用IBM SPSS Modeler 14.2进行决策树、聚类分析、关联分析和回归分析。
（1）决策树分析启动IBM SPSS Modeler 14.2，导入文件。
在工作平台上，添加一个Excel源节点。
双击该节点，文件类型设为“Excel 2007,2010（*.xlsx）”,导入文件为源Excel文件的路径，按名称DATA选择工作表，其他默认设置，如图15.87所示。
图15.87 导入文件查看源数据。
添加一个“表”节点，运行该表节点。
如图15.88所示，共有9个字段，1291条记录。
图15.88源数据下面首先利用C5.0算法进行决策树分析，探讨客户的年龄、性别、单次购买量、单次购买金额与购买者是否重复购物的关系。
添加“类型”节点。
在数据源节点后添加一个类型节点，把gender、age、BUY_QTY和GMB的角色设为数据流的输入，redeemer_yn的角色设为目标，其他的角色设为无，如图15.89所示。
基于SPSS的质量管理数据挖掘研究
基于SPSS的质量管理数据挖掘研究质量管理在现代企业中扮演着至关重要的角色，通过控制和改善产品和服务的质量，企业能够提高客户满意度，提升竞争力。
随着信息技术的迅猛发展，数据挖掘成为了质量管理领域中一种强有力的工具。
本文将探讨基于SPSS的质量管理数据挖掘研究。
一、质量管理数据挖掘的价值质量管理数据挖掘是基于大数据处理技术的一种方法，通过分析大量的质量数据，挖掘隐藏在数据中的规律和模式。
这些规律和模式可以帮助企业了解产品和服务的质量状况，发现存在的问题，并提出改进和优化的措施。
质量管理数据挖掘的分析结果可以为企业提供决策支持，帮助企业提高产品和服务的质量水平。
二、SPSS在质量管理数据挖掘中的应用SPSS是一种功能强大、易于使用的数据分析软件，广泛应用于各个领域。
在质量管理数据挖掘中，SPSS提供了丰富的统计分析方法和数据建模技术，使得数据挖掘过程更加高效和精确。
1. 描述性统计分析在质量管理中，描述性统计分析是最基本的数据挖掘技术之一。
通过使用SPSS中的统计函数和图表功能，可以对质量数据进行基本统计的计算和可视化展示。
这有助于对质量状况进行全面地了解，找出数据中的异常点和异常规律。
2. 聚类分析聚类分析是一种将数据分成相似群体的方法。
在质量管理中，聚类分析可以帮助企业对不同的产品或服务进行分类，从而更好地了解每个类别中的质量特征和问题。
SPSS提供了多种聚类算法和可视化工具，使得分类和分析过程更加便捷。
3. 预测分析预测分析是一种通过历史数据的挖掘，对未来趋势进行预测的方法。
在质量管理中，预测分析可以帮助企业预测产品或服务在未来可能出现的质量问题，以及采取正确的措施进行预防。
SPSS中的回归分析和时间序列分析功能可以用于构建预测模型并进行预测。
4. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种发现数据中项之间关联关系的方法。
在质量管理中，关联规则挖掘可以帮助企业发现导致质量问题的相关因素，以及潜在影响质量的变量之间的关系。
spss地大数据分析资料报告案例
spss地大数据分析资料报告案例spss 的大数据分析资料报告案例在当今数字化时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据。
SPSS （Statistical Product and Service Solutions）作为一款功能强大的统计分析软件，在处理和分析大数据方面发挥着重要作用。
本文将通过一个实际的案例，展示如何运用 SPSS 进行大数据分析，并从中得出有价值的结论。
一、案例背景假设我们是一家电商公司，拥有大量的用户交易数据。
我们希望通过对这些数据的分析，了解用户的购买行为、偏好以及市场趋势，以便优化产品推荐、营销策略和供应链管理。
二、数据收集与整理首先，我们从数据库中提取了相关的数据，包括用户的基本信息（如年龄、性别、地域等）、购买记录（产品类别、购买时间、购买金额等）以及浏览行为等。
这些数据量庞大，可能达到数百万甚至数千万条记录。
在将数据导入 SPSS 之前，我们需要对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理和异常值检测。
例如，删除重复的记录、填充缺失的关键信息，并剔除明显不符合常理的异常值。
三、数据分析方法1、描述性统计分析通过计算均值、中位数、标准差等统计量，对用户的年龄、购买金额等变量进行概括性描述，了解数据的集中趋势和离散程度。
2、相关性分析分析不同变量之间的相关性，例如用户年龄与购买金额之间、购买频率与产品类别之间的关系。
3、分类分析使用聚类分析将用户分为不同的群体，以便针对不同群体制定个性化的营销策略。
4、时间序列分析对于购买时间等变量，运用时间序列分析方法预测未来的销售趋势。
四、SPSS 操作与结果解读1、描述性统计分析结果例如，我们发现用户的平均年龄为 30 岁，购买金额的中位数为 500 元，标准差为 200 元。
这表明大部分用户年龄较为年轻，购买金额分布相对较为集中。
2、相关性分析结果发现用户年龄与购买金额之间存在较弱的正相关关系，即年龄较大的用户可能购买金额相对较高。
spss的数据分析案例
引言概述：SPSS是一款广泛应用于统计学和社会科学领域的数据分析软件。
它具有强大的统计分析功能，能够帮助研究人员更好地理解数据和探索潜在的关联。
本文将通过一个实际的案例，介绍SPSS在数据分析中的应用。
正文内容：1.数据的收集和准备：详细描述数据的来源和收集方式。
解释数据的结构和格式。
分析数据的质量并进行必要的数据清洗，如处理缺失值、异常值和离群值。
2.描述性统计分析：利用SPSS计算数据的基本统计指标，如均值、中位数、标准差等，以便更好地了解数据的分布和特征。
绘制直方图、箱线图等图表来可视化数据的分布情况。
计算数据的相关系数来研究变量之间的关系。
3.统计推断分析：运用t检验、方差分析、回归分析等方法来检验假设和得出结论。
描述分析结果的显著性和实际意义。
进一步探讨可能的影响因素，并运用SPSS进行模型拟合和预测。
4.因子分析和聚类分析：运用因子分析方法来降维和提取变量的共性因子。
对提取出的因子进行解释和命名，以便更好地理解变量之间的关系。
运用聚类分析方法来探索数据样本的分组结构和相似性。
5.时间序列分析：将数据按照时间顺序进行排序，并探索数据的趋势、周期和季节性。
运用ARIMA模型或指数平滑法进行时间序列预测。
解释预测结果的可靠性和稳定性。
总结：本文以一个实际的案例为例，详细介绍了SPSS在数据分析中的应用。
通过数据的收集和准备，描述性统计分析，统计推断分析，因子分析和聚类分析以及时间序列分析等方面的阐述，我们可以较为全面地了解SPSS在数据分析中的强大功能和应用价值。
通过SPSS的数据分析，研究人员可以更好地理解数据、发现问题、做出准确的预测，从而对决策和政策的制定提供支持。
同样的方法可以应用于各种领域的数据分析，无论是市场调研、医学研究还是社会科学研究，SPSS都能够提供强大的分析工具和方法。
数据挖掘第20讲-SPSS Modeler关联分析
id 1 2 3
购物清单 牛奶，面包，花生，红枣 (面包,牛奶)，咖啡，(红枣,白酒) (牛奶,面包)，咖啡
转换后清单 牛奶，面包，红枣 牛奶，面包，(面包,牛奶)，咖啡 牛奶，面包，(面包,牛奶)，咖啡
数据挖掘课程培训
案例背景 A C
超市的数据库记录了大量的商品购买记录，尤
B
其是对于超市的会员用户，不仅有他们通过会
员卡购买物品的记录，同时还保存了这些会员
用户的基本信息。为了进一步提升该超市的营
业额超市经理决定通过对数据库中的数据进行
分析和挖掘，发现商品间的一些潜在规律，基
D
于这些规律通过邮件的方式，有针对性地向用
置信度
关联规则度量e
度量名称 规则置信度 置信度差 置信度比率
信息差 标准化卡方
描述
公式
直接使用置信度表示，默认评估度 量
前、后置信度差的绝对值
前、后置信度的比例
基于信息增益的度量方法
基于独立的离散型数据的卡方统计 检验
信息差公式
序列
作用：发现事物在发生过程中的先后顺序上的规律 定义：一个或多个项集有序地排列后组成的列表
在前项集发生的情况下，由前项推出后项 的概率 --提升度(l)
在含有前项的条件下后项发生的概率，与 不包含前项这个条件下后项发生的概率对比
记录编号 1 2 3 4 5
购物清单 面包、牛奶 面包、尿布、啤酒、鸡蛋 牛奶、尿布、啤酒、可口可乐 面包、牛奶、尿布、啤酒 面包、牛奶、尿布、可口可乐
设前项为X，后项为Y： S=P(XUY)/P(I) C=P(XUY)/P(X) L=P(XUY)/P(X)P(Y)
序列事务表
ID 1 1 1 1 2 2 2
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 Modeler数据挖掘操作之分类回归树的基本应用示例
具体操作
3
将Telephone.sav数据源添加到数据流编辑窗口，并在该节点的【类型】选 项卡，完成读取数据。
选择【建模】选项卡中的【C&R树】节点，连接到数据源后面，如图所示
具体操作
4
右键单击【C&R树】节点，选择【编辑】选 项进行节点参数设置。
【 C&R树】节点的参数设置包括“字段”、 “构建选项”、“模型选项”和“注释”， 此处只介绍“构建选项”选项卡。
具体操作-【构建选项】选设置分类 回归树的主要参数，包括目标、基 本、停止规则、成本和先验、整体、 高级六类，如图所示
具体操作-【构建选项】选项卡设置
6
【目标】选项中指定决策树的建立模 式。
具体操作-【构建选项】选项卡设置
7
【基本】选项中设置分类回归树的与 修剪和后修剪的基本参数。
在【最大树状图深度】框中指定分类 回归树不包括根节点在内的最大数深 度
8
【停止规则】选项中设置分类回归树 与修剪的其他参数
9
在【成本和先验】选项卡中设置损失矩阵 和先验分布，通常先验分布可以使基于训 练样本的，也可以指定为等概论分布。
10
在【整体】选项卡中指定使用策略时建立 模型的个数，以及与测试应如何采纳个模 型的预测结果。
11
【高级】选项卡中设置分类回归树建立和 修剪过程的高级参数。
SPSS Modeler数据挖掘操作之
分类回归树的基本应用示例
版权说明
1
本文档操作案例选编自中国人民大学出版社《基于SPSS Modeler的数据挖掘》薛 薇编著，若作者对本资料持有异议，请及时与本网站联系，我们将第一时间妥善 处理。
第16章 SPSS在数据挖掘中的应用
均值 股票点播 指数点播 外汇点播 到价提示 到价报警 新闻点播 7317.9677 278.5484 38.4194 11.6452 176.0645 2040.2258
N 31 31 31 31 31 31
标准差 4634.75391 164.77658 14.17927 8.24439 125.84486 204.82427
-.798
-.786 -.561 -.965 -.354 12.379
.433
.440 .580 .345 .727 .000
（4）残差自相关和偏相 关图 下图给出了不同 阶数下拟合模型的残 差的自相关和偏相关 图。可以看到，两列 相关系数都落在置信 区间内，说明残差序 列的各阶自相关函数 值和偏相关函数值都 显著等于0，符合白噪 声的特征。这也进一 步反映了AR(7)模型的 合理性。
股票点播 -Model_1
0
.880
5.985
11
.87 4
0
（3）模型参数估计值表 下表列出了AR(7)模型的参数估计值。可以看到除了 滞后7阶（Lag 7）的系数显著外，其他滞后项系数都没 有通过显著性检验，其t检验的概率P值都大于0.05。 假设“每日股票点播量”记为Xt，则最终拟合的模型为： Xt=8.268+0.916 Xt-1
（3）Friedman统计表 Friedman检验结果如下表所示，样本容量等于31 ，Chi-Square统计量等于19.935，自由度df等于2，近 似相伴概率P值为0.000，远远小于显著性水平0.05。 所以拒绝零假设，认为这三种业务的点播量存在显著 差异。这说明虽然它们位居所有业务的前三位，但其 点播量还是存在显著的差异。因此，公司需要分开对 待它们各自的点播业务特点。
spss电子商务市场细分在数据挖掘中的应用案例
spss电子商务市场细分在数据挖掘中的应用案例
SPSS（统计分析软件）在电子商务市场细分方面的数据挖掘应用案例包括：
1. 用户行为分析：通过分析顾客在网站上的浏览、点击、购买等行为数据，可以判断他们的偏好、购买习惯和兴趣，从而对用户进行精确的细分。
2. 产品推荐：通过挖掘用户的购买历史、浏览行为和个人信息等数据，可以运用推荐算法为用户提供个性化的产品推荐，提高销量和用户满意度。
3. 客户细分：通过挖掘用户的地理位置、购买历史、消费水平等数据，可以将顾客分为不同的细分群体，帮助企业进行市场定位和精确营销。
4. 模型预测：通过分析大量的历史数据，可以建立预测模型，预测未来的销售趋势、用户需求和市场变化，帮助企业做出合理的决策。
5. 营销策略优化：通过挖掘各种关键数据的关联关系，可以分析各种营销策略的效果，优化市场推广和广告投放策略，提高营销效果和ROI（投资回报率）。
需要注意的是，在进行数据挖掘分析时，必须确保遵守相关隐私保护法律和道德规范，对用户隐私信息进行保护。
SPSS Modeler数据挖掘操作之C5.0基本应用
具体操作-【模型】选项卡设置
4
模型选项卡-用于设置C5.0算法的主要参数，其中：
输出类型：指定分析结果。有两种选择——决策树和规则集 组符号：选中表示利用分箱法检查当前分组变量的各个类别能否合并，如果可以应该先
合并再分支，这种方式得到的树比较精确 使用boosting：表示采用交叉验证法建立模型 模式：指定决策树建模中的参数设置方式：【简单】表示自动调整参数；【专家】表示
分析
9
如果家长不鼓励（44个观测值），则不 参加社会公益活动，置信度为90%
如果家长鼓励（36个观测值），且在校 综合评价指数大于106的参加活动，置 信度为91.7%。
本例决策树分析的结果图形如下图所示
10
SPSS Modeler数据挖掘操作之 C5.0基本应用
数据说明
1
以学生参加某次社会公益活动的数据（Student.xls）为例。分析目标为： 利用C5.0算法，研究哪些因素显著影响学生是否参加社会活动。
其中，是否参加为输出变量，出编号意外的变量为输入变量。 使用【建模】选项卡中的【C5.0】节点完成分析
手工调整参数。
具体操作-【模型】选项卡设置
5Leabharlann 【模型】选项卡设置如图所示，红色框标 注参数设置重点
具体操作-【分析】选项卡设置
6
【分析】选项卡用于设置计算输入变量重要性的指标。
计算预测变量重要性：选中表示以图形的方式显示输入变量对建模的重要性 倾向得分：用于指定计算变量的倾向性得分的方法。
【计算原始的趋向得分】：基于训练样本集计算 【计算调整倾向得分】：基于测试样本集或验证样本集计算，应该在【基于】选项中指定样本集
具体操作-【分析】选项卡设置
7
SPSS数据挖掘 应用案例介绍
SPSS公司简介
卓越的领导能力
预测分析的市场领导者 得到权威杂志期刊认可： Forbes,Business Week, Intelligent Enterprise, InfoWorld, CRM Magazine等
已证明的销售记录
财富1000强企业的95% 超过280,000 个授权销售记录 世界前十名商业银行 世界前十名电信服务公司中的8个 世界前25名零售商的84％ 世界所有市场研究公司的96% 世界顶级零售包装公司的80%
2009-8
1.6 结果应用
按照行业来看，将流失高风险企业占比不企业平均缴税 觃模做气泡图，可看出行业被划分为4个群体，10行业纳 税觃模高，流失风险也大，应重点监控；11，09，17行业 纳税觃模高，流失风险相对较大，其次监控；18行业应再 其次监控；其他行业从觃模和风险来看，均较小，可暂缓 监控
一定需要缴纳罚款，只有第二种情况涉及直接的税款的变劢，故本模型集 中研究存在违觃罚款的企业特征。
19 SPSS China
2009-8
1.1 纳税遵从-模型定义与样本选择
以2008年1月1日-7月1日为观察期来说，如下图所示
全部税源 （XXX家）
1
全部企业 （XXX家）
100%
70%
2
寽命大于2年 （XXX家）
无论是训练集还是测试集，查全率均较高，表明模型能够比较好的侦测出高风险企业，遗 漏较少 但是测试集的准确率大大低于训练集的准确率，可能存在两个原因： 1测试集距离现在日期比较近，还有一些违觃企业已经发生违觃税款，但还没有被发现 2模型找到了另外一些实际已经违觃但是幵未被发现的企业
2318-->7137 1079--->1648
spss案例大数据分析报告
spss案例大数据分析报告SPSS 案例大数据分析报告在当今数字化时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据。
通过对大量数据的分析，可以揭示隐藏在其中的规律和趋势，为决策提供有力支持。
本报告将以一个具体的案例为例，展示如何使用 SPSS 进行大数据分析。
一、案例背景本次分析的对象是一家电商企业的销售数据。
该企业在过去一年中积累了大量的销售记录，包括商品信息、客户信息、订单金额、购买时间等。
企业希望通过对这些数据的分析，了解客户的购买行为和偏好，优化商品推荐和营销策略，提高销售业绩。
二、数据收集与整理首先，从企业的数据库中提取了相关数据，并进行了初步的清理和整理。
删除了重复记录和缺失值较多的字段，对数据进行了标准化处理，使其具有统一的格式和单位。
在整理数据的过程中，发现了一些问题。
例如，部分客户的地址信息不完整，部分商品的分类存在错误。
通过与相关部门沟通和核实，对这些问题进行了修正和补充。
三、数据分析方法本次分析主要采用了以下几种方法：1、描述性统计分析计算了数据的均值、中位数、标准差、最大值、最小值等统计指标，以了解数据的集中趋势和离散程度。
2、相关性分析分析了不同变量之间的相关性，例如商品价格与销量之间的关系，客户年龄与购买金额之间的关系。
3、聚类分析将客户按照购买行为和偏好进行聚类，以便更好地了解客户群体的特征。
4、因子分析提取了影响客户购买行为的主要因素，为进一步的分析和建模提供基础。
四、数据分析结果1、描述性统计分析结果商品的平均价格为_____元，中位数为_____元，标准差为_____元。
销量的最大值为_____件，最小值为_____件，均值为_____件。
客户的平均年龄为_____岁，中位数为_____岁，标准差为_____岁。
购买金额的最大值为_____元，最小值为_____元，均值为_____元。
2、相关性分析结果商品价格与销量之间呈现负相关关系，相关系数为_____。
这表明价格越高，销量越低。
SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹第五章
（3）终端节点
①图形节点：提供了多种的图形功能，通过图形展示的方式进行 数据探索或者对模型效果评估； ②建模节点：提供各种数据挖掘模型，当该节点运行后会生成 “模型节点”，而该节点就属于中间节点。 ③输出节点：提供数据表，交叉表，报告等，可以帮助我借助统 计分析来进行适当的数据探索以及结果评估； ④导出节点：把数据结果导出到各种格式的文件进行保存，导出 为excel文件； ⑤Statistics节点：调用statistics的功能。
5.3.3建立模型、模型检验与模型应 用案例
商业目的：客户是否对直邮响应 数据挖掘的目标：预测客户对直邮的态度 想法：决策树，通过训练数据构建决策树，可以
高效的对未知的数据进行分类。
使用分区数据：如果定义了 分区字段，则此选项可确保 仅训练分区的数据用于构建 模型。
为每个分割构建模型：给指 定为分割字段的输入字段的 每个可能值构建一个单独模 型。
Hale Waihona Puke 3.数据挖掘项目管理区数据挖掘会是一个持续性的项目过程，尤其是在商 业数据挖掘当中。可以看到，这里面的阶段设置就是按照 CRISP-DM方法论进行划分的，通过这个项目管理区，我 们就可以很方便把相应的内容（无论是str文件，结果，模 型乃至于word文档都可以归纳进来）对号入座，在每次开 展或者继续项目的时候就可以很容易进行查看操作，非常 方便分析人员进行管理。
5.4.4数据理解
收集原始数据、探索数据特征、检验数据质量(完整 性、正确性)和缺失值的填补等
初步观察病人情 况和身体特征是 否与所选药物关 系明显
5.4.5数据准备
5.4.6模型建立和评估
1.建立最简单的模型并进行初步分析和尝试
字段要求。必 须至少有一个 目标字段和一 个输入字段。
spss数据分析案例
spss数据分析案例SPSS是一种常用的统计分析软件，它可以对大规模数据进行处理和分析。
以下是一个使用SPSS进行数据分析的案例。
假设有一家电商公司想要了解其在线购买行为的一些关键指标，以便他们能够做出更好的决策。
为了达到这个目标，该公司收集了一些关于客户在线购买的信息，包括购买金额、购买时间、购买地点等。
为了更好地理解数据，他们将这些信息保存在一个CSV文件中，并使用SPSS对数据进行分析。
首先，他们导入CSV文件到SPSS中，并通过查看数据的前几行对数据进行初步了解。
然后，他们对数据的各个字段进行描述性统计分析，包括平均值、中位数、最大值、最小值等。
这样他们可以对数据的分布和变化有一个整体的了解。
接下来，他们为每个字段制作了一些图表，以更直观地了解数据。
例如，他们可以绘制一个柱状图来表示每个地点的购买次数，从而了解销售最好的地点。
他们还可以制作一个折线图来显示每月的购买金额，以发现季节性变化。
然后，他们对数据进行了透视分析，以找出一些有用的信息。
例如，他们可以对数据按照购买地点进行透视分析，并计算每个地点的总购买金额。
这样他们可以确定哪些地点对总销售额做出了更大的贡献。
此外，他们还可以使用SPSS进行相关性分析，以找出一些字段之间的关系。
例如，他们可以计算购买金额和购买时间之间的相关系数，以了解购买金额是否受到购买时间的影响。
最后，他们对数据进行了回归分析，以预测未来的销售情况。
他们可以使用购买金额作为因变量，其他字段作为自变量，构建一个回归模型，并通过模型预测未来的销售额。
通过以上的分析，该电商公司可以更好地了解其在线购买行为，找到销售最好的地点和销售最好的时间，并预测未来的销售情况。
基于这些信息，他们可以做出更好的决策，例如增加在销售最好的地点的推广活动或优化在销售最好的时间的库存管理。
综上所述，SPSS可以帮助企业对大规模数据进行分析，从而更好地了解数据，做出更好的决策。
这个案例只是SPSS数据分析的一个示例，实际应用可以更加多样化和复杂化。
spss数据分析简单案例
spss数据分析简单案例SPSS数据分析简单案例。
在实际的数据分析工作中，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一个非常常用的统计分析软件。
它提供了丰富的统计分析功能，可以帮助研究者对各种数据进行深入的分析和挖掘。
下面我们将通过一个简单的案例来介绍如何使用SPSS进行数据分析。
案例背景：假设我们是一家电商公司的数据分析师，我们需要分析一组销售数据，以便更好地了解产品销售情况，为未来的销售策略提供支持。
第一步，数据导入。
首先，我们需要将待分析的数据导入SPSS软件中。
在SPSS中，我们可以通过“文件”菜单中的“打开”命令来打开Excel或者CSV格式的数据文件。
在导入数据的过程中，我们需要注意数据的格式是否正确，确保数据的准确性。
第二步，数据清洗。
一般来说，原始数据中会存在一些缺失值、异常值或者重复值，这些数据对于我们的分析是不利的。
因此，在进行数据分析之前，我们需要对数据进行清洗。
在SPSS中，我们可以通过“数据”菜单中的“数据清理”命令来进行数据清洗工作。
在数据清洗的过程中，我们需要注意保留数据的完整性和准确性。
第三步，描述性统计分析。
在数据清洗完成之后，我们可以开始进行描述性统计分析。
描述性统计分析可以帮助我们了解数据的基本情况，包括数据的分布、中心趋势和离散程度等。
在SPSS中，我们可以通过“分析”菜单中的“描述统计”命令来进行描述性统计分析。
在描述性统计分析的过程中，我们可以生成各种统计指标，如均值、标准差、最大最小值等，以便更好地了解数据的特征。
第四步，相关性分析。
除了描述性统计分析之外，我们还可以进行相关性分析，以了解不同变量之间的相关关系。
在SPSS中，我们可以通过“分析”菜单中的“相关”命令来进行相关性分析。
在相关性分析的过程中，我们可以生成相关系数矩阵或者散点图，以便更好地了解变量之间的相关关系。
第五步，回归分析。
最后，我们还可以进行回归分析，以了解自变量和因变量之间的关系。
spss案例大数据分析报告
spss案例大数据分析报告目录1. 内容概要 (2)1.1 案例背景 (2)1.2 研究目的和重要性 (4)1.3 报告结构 (5)2. 数据分析方法 (5)2.1 数据收集与处理 (7)2.2 分析工具介绍 (8)2.3 变量定义和描述性统计分析 (9)3. 数据集概述 (11)3.1 数据来源 (11)3.2 数据特征描述 (12)3.3 数据清洗与处理 (13)4. 数据分析结果 (15)4.1 描述性统计分析结果 (16)4.2 推断性统计分析结果 (18)4.3 回归分析结果 (19)4.4 多变量分析结果 (20)5. 案例分析 (21)5.1 问题识别 (22)5.2 数据揭示的趋势和模式 (23)5.3 具体案例分析 (24)5.3.1 案例一 (26)5.3.2 案例二 (28)5.3.3 案例三 (29)6. 结论和建议 (30)6.1 数据分析总结 (31)6.2 战略和操作建议 (33)6.3 研究的局限性 (33)1. 内容概要本次SPSS案例大数据分析报告旨在通过对某一特定领域的大规模数据集进行深入分析和挖掘，揭示数据背后的规律、趋势以及潜在价值。
报告首先介绍了研究背景和研究目的，阐述了在当前时代背景下大数据的重要性和价值。
概述了数据来源、数据规模以及数据预处理过程，包括数据清洗、数据整合和数据转换等步骤。
报告重点介绍了运用SPSS软件进行数据分析的方法和过程，包括数据描述性分析、相关性分析、回归分析、聚类分析等多种统计分析方法的运用。
通过一系列严谨的统计分析，报告揭示了数据中的模式、关联以及预测趋势。
报告总结了分析结果，并指出了分析结果对于决策制定、业务发展以及学术研究等方面的重要性和意义。
报告内容全面深入，具有针对性和实用性，为企业决策者、研究人员和学者提供了重要参考依据。
1.1 案例背景本报告旨在通过对大数据技术的应用，为特定行业中的决策者提供深入的分析见解。
在当前数据驱动的时代，企业可以参考这一解析来优化其战略方向、业务流程及终极客户体验。
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4654--->4199 2532--->8810
准确率=4199/(4199+8810)=32.3%(64.7%) 查全率=4199/(4199+1648)=71.8%(81.2%)
23
1.4 纳税遵从-流失预测数据建模
采用SPSS Modeler13的C5.0算法进行建模
24
1.5 纳税遵从-流失预测模型评估--测试集
<
>= >= >=
16岁
16岁 30岁 49岁
<30岁 <
49岁
释放时间和案件的关系
释放时间和案件类 别的关系（释放时 间是指第一次出所 时间，与第二次入 所时间之间隔）
释 放 时 间 1 2
下限
上限
比例
< 12（月） < 38（月）
26.24% 45.06%
SPSS China
31
背景—重点人员基本分析
前科人员再犯罪 重点前科人员再 犯罪评分系统
指标说明
指标设计
数据探索
基于案件对年龄分段
年龄分段
根据所犯案件类别,将发案时的年龄,细分为21类. 上图可以结合警务情况，再次划分为3-4个年龄段.
年龄段
下限
上限
1
2 3 4
预测结果
绿色的线表示实施疫苗接种后，预测的甲流H1N1病例数 红色的线代表假设无疫苗影响下，预测的甲流H1N1病例
结果报告
**市甲流H1N1流感已经度过高峰阶段，呈明显下降趋势 预测数据显示：大规模接种疫苗后，甲流H1N1病例数下降趋势更 加明显。**市实施甲流疫苗的措施后，大幅度降低甲流感染率，效 果良好
25
1.6 结果应用
纳税人遵从风险监控预警系统分为7个模块，包拪5个风险模型和税源结构分 析，税收结构分析，具体参见下图示意，仅供参考。
高流失风险的企业群体的产业分布不整 体产业结构丌尽相同，存在一些高风险 产业需要重点关注，例如10，05，03 产业 高流失风险税源比重产业分布
高流失风险税源产业分布
犯罪次数
随着犯罪次数增加，再犯罪的可能性增大（3.36%，5.34%，10%。。。 。。）
作案地区化与案件类别
作案地与户籍地不一致的犯罪多为抢夺和其它盗窃类(除入室盗窃,车辆盗 窃之外)
再次犯罪关联分析
找到再次犯罪的特征
案例4—公安毒物分析鉴定
SPSS China
43
关联分析
添加完条件 后即可确定
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2009-8
1.6 结果应用
高流失风险的企业群体的从成立时间来 看，随着成立时间的久远，风险逐年加 大。 从数量来看，2008年高风险企业加大是 因为同年新成立企业较多，但是从风险 占比来看基本保持稳定。 高流失风险税源比重-成立时间分布
高流失风险税源数量-成立时间分布
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政府行业客户
2009年以前
信息产业部 国家信息中心 中国人口情报信息中心 江西统计局 中国轻工业 邮政科学研究院 沈阳化工研究所 南京市地税 长春市国税 交通部科学研究院 首都国际机场 北京市农业局 中国石油勘探研究中心
北京劳动保护科学研究所 北京疾病控制中心 巴中市卫生局 北京经济信息中心 伊利集团 中国农业科学院 首都航天机械公司 北京市地税 沈阳人才市场 鼎新集团 中国出版科学研究所 国家海洋局 北京电影协会
29
1.6 结果应用
**市税源现存状态分析-流失较为严重
从近10年成立企业目前的状态来看，只有60% 左史的属于正常状态。 按照成立时间来看，随着时间的久远，企业消 亡的比例也是逐渐加大。其中2000年成立的企 业截止现在，正常存活的仅占20%左史。4年 前成立的企业存活率均小于50%
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案例3—公安重点人员监控
索
•电销库不电销业务 的逻辑对应关系 •寻找数据中的异常 情况
准备数据
•选择符合已有数据 条件丏见效快的主 题 •数据清理和整合 •建立模型 •模型应用
•建立分析宽表
业务理解
确立主题
建立模型
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业务模式分析
• 从多个数据采购商处获取客户原始数据 数据采集及 • 分批次导入电销系统客户电话等基本信息 导入环节
SPSS应用案例介绍
SPSS – 世界级软件公司
1968年成立 将近40年的数据分析技术积累 1993年纳斯达克上市 总部 –芝加哥 全球前25名软件公司 遍布全球60多个国家2,000多名员工 超过250,000 家企业使用SPSS 2百多万名授权用户 全球60多个运营机构
SPSS China
查全率在训练集和测试集均保持相对稳定性 准确率在测试集上有较大下滑，但仍保持在 50%以上，LIFT值提升在10以上，表明模型 效率还是可以的。但稳定性应进一步修正。
9717---> 23449 587----->633
880--->806 210--->644
准确率=806/(644+806)=55.6%(81.5%) 查全率=806/(633+806)=56.0%(60.0%)
选择中 毒时间
点击即可 点击此处即 执行判定 可添加条件
此预测的准确率达到 93.7%
44
关联分析
结果展示
添加完条件 后即可确定
点击此处 点击此处即 执行判定 可添加条件
此预测的准确率达到 91.1%
46
案例5—保险CRM行销
SPSS China
47
背景与目标
背景：
**人寽电销系统从2008年9月建立至今，经历了两年的业务发展，营
观察期内存在 罚款记录（XXX 家）
25%
5
2009-8
观察期内存在 违觃记录（XXX家）
25%
25%
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1.2 纳税遵从-违规罚款数据理解
风险不近1年纳税觃模
风险不近2年季度波劢系数
风险不近1年纳税觃模
风险不近2年季度波劢系数
21
1.3 纳税遵从-指标构造
22
1.4 纳税遵从-违规罚款模型评估--测试集
案例2——纳税遵从风险分析
SPSS China
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1.1 纳税遵从-定义与样本选择
纳税遵从是指纳税主体对于税法的遵从情况，从数据挖掘的角度的来看， 纳税遵从体现在业务数据中表现为以下几个方面： 第一种情况：企业存在违觃记录 第二种情况：企业缴纳的违觃罚款
其中第一种情况包拪第二种情况，很多企业存在很多违觃记录，但是丌
一定需要缴纳罚款，只有第二种情况涉及直接的税款的变劢，故本模型集 中研究存在违觃罚款的企业特征。
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2009-8
1.1 纳税遵从-模型定义与样本选择
以2008年1月1日-7月1日为观察期来说，如下图所示
全部税源 （XXX家）
1
全部企业 （XXX家）
100%
70%
2
寽命大于2年 （XXX家）
公司荣誉
被评为《财富》杂志评选SPSS为员工最愿意为之工作的公司之一。 Clementine被西班牙商业杂志评为最优秀的数据挖掘软件。 数据挖掘技术连续四年在 KD Nuggets 上投票评选为使用率最高的数据挖掘软件。 被CRM杂志评为在客户关系管理、个人成就、公司管理三个方面都有突出成就的公司之一。 SPSS被 MacWorld 列为最受欢迎的产品之一。
案例1—卫生流行性疾病趋势分析预测
SPSS China
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背景—甲流H1N1流行趋势预测
2009年3月甲流H1N1在墨西哥爆发，疫情在全球范围内逐渐蔓延 ，造成的社会危害日益严重。 2009年11月中旬，**市甲流H1N1流感活劢度一直处于较高水平 。
预测目标
1. 模拟**市甲流H1N1流感的流行趋势，对**市 甲流H1N1流感的发展趋势进行预测。 2. 估测免疫屏障对**市甲流H1N1流感流行形势 的影响力。
无论是训练集还是测试集，查全率均较高，表明模型能够比较好的侦测出高风险企业，遗 漏较少 但是测试集的准确率大大低于训练集的准确率，可能存在两个原因： 1测试集距离现在日期比较近，还有一些违觃企业已经发生违觃税款，但还没有被发现 2模型找到了另外一些实际已经违觃但是幵未被发现的企业
2318-->7137 1079--->1648
10
18
11
09 17
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1.6 结果应用
**市税源数量企业性质结构—内资为主，外商近3年增长加快
从企业性质结构来看，以内资为主，占据绝对主导 地位。 内资企业中以有限责任为主，私营企业占据13%。 外资和港澳台性质企业比重很小。 从增长趋势来看，港澳台和外资在近3年的增幅超过 内资企业增幅。
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1.6 结果应用
按照行业来看，将流失高风险企业占比不企业平均缴税 觃模做气泡图，可看出行业被划分为4个群体，10行业纳 税觃模高，流失风险也大，应重点监控；11，09，17行业 纳税觃模高，流失风险相对较大，其次监控；18行业应再 其次监控；其他行业从觃模和风险来看，均较小，可暂缓 监控
根据客户购买产品的历叱 信息进行有针对性的加保
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数据源筛选—项目成功率
• 项目成功率=该项目中客户承保人数/该项目拨打总人数
数据源筛选—批次成功率
批次成功率=该项目某段时间导入的名单中客户承保人数/名单中拨打人数
政府行业新增客户
中国客户