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讀童話的狼

如何計(jì)算盈虧平衡點(diǎn)？

盈虧平衡點(diǎn)，也叫零利潤(rùn)點(diǎn)、保本點(diǎn)、盈虧臨界點(diǎn)、損益分歧點(diǎn)、收益轉(zhuǎn)折點(diǎn)。通常是指全部銷售收入等于全部成本時(shí)(銷售收入線與總成本線的交點(diǎn))的產(chǎn)量。一、根據(jù)固定費(fèi)用、產(chǎn)品單價(jià)與變動(dòng)成本計(jì)算保本產(chǎn)量的盈虧平衡點(diǎn)：盈虧平衡點(diǎn)=固定費(fèi)用÷(產(chǎn)品單價(jià)-變動(dòng)成本)二、計(jì)算保本產(chǎn)量，根據(jù)產(chǎn)量與目標(biāo)利潤(rùn)計(jì)算最低銷價(jià)為盈虧平衡點(diǎn)：盈虧平衡點(diǎn)=((固定費(fèi)用維持企業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)的利潤(rùn)) (產(chǎn)量×單位變動(dòng)成本))÷

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讀童話的狼

如何根據(jù)現(xiàn)有模型判斷一個(gè)新用戶是否會(huì)有欺詐風(fēng)險(xiǎn)？

欺詐風(fēng)險(xiǎn)是通過(guò)異常索引來(lái)度量的，異常索引越大，越有可能欺詐，所以可以吧欺詐索引當(dāng)成y，其他變量當(dāng)成x，建立預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)的y越大，欺詐風(fēng)險(xiǎn)也就越大

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如果聚類的X變量間有共線性，需要先做處理嗎？

從算法角度來(lái)說(shuō)，共線性對(duì)聚類的影響不嚴(yán)重，可處理可不處理，尤其是k均值聚類和兩階段聚類，共線性從業(yè)務(wù)的角度來(lái)說(shuō)有特殊的含義，是需要處理的

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SPSS軟件可以做到對(duì)標(biāo)簽進(jìn)行每天動(dòng)態(tài)更新嗎？

SPSS軟件對(duì)標(biāo)簽進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新的，動(dòng)態(tài)性質(zhì)的最好通過(guò)python來(lái)實(shí)現(xiàn)，一般五到六個(gè)月才會(huì)更新客戶畫像，動(dòng)態(tài)更新也是十分損耗資源的

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讀童話的狼

二階聚類的特點(diǎn)與適用范圍

1）可以同時(shí)對(duì)連續(xù)變量和分類變量進(jìn)行處理2）操作簡(jiǎn)單，可視化效果比較好，不需要提前制定聚類的數(shù)目，二階聚類會(huì)自動(dòng)分析并輸出最優(yōu)聚類數(shù)目。3）可以處理比較大的數(shù)據(jù)集，比如500w左右的數(shù)據(jù)是沒(méi)有問(wèn)題的，但是也不能太大4）對(duì)的要求：100列，200列，300列都是可以的，不能用于超高緯度

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20%的變量缺失值超過(guò)15%如何進(jìn)行缺失值處理？

20%的列缺失與15%的行缺失都不是太嚴(yán)重，在SPSS中可以通過(guò)缺失值分析來(lái)填補(bǔ)，如果缺失比例比較大可以用多重插補(bǔ)處理，如果缺失比例在百分之十幾可以參考下圖中的EM或回歸進(jìn)行填補(bǔ)，數(shù)據(jù)量小就用回歸填補(bǔ)，數(shù)據(jù)量大就用EM算法

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spss軟件可以做人形的用戶畫像嗎？

spss軟件中暫時(shí)還沒(méi)有這樣的功能，可以用python這樣的編程語(yǔ)言來(lái)做，大部分軟件都是需要自己做的

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SPSS客戶畫像的標(biāo)簽如何設(shè)置？

在變量視圖中可以通過(guò)值標(biāo)簽來(lái)添加，有幾個(gè)畫像就會(huì)有幾組標(biāo)簽

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SPSS進(jìn)行二階聚類時(shí)發(fā)生意外錯(cuò)誤

這是因?yàn)榫幋a問(wèn)題需要重新設(shè)置一下編碼，操作如下先保存一下當(dāng)前數(shù)據(jù)，建立一個(gè)空的數(shù)據(jù)集，把其他的數(shù)據(jù)集全部關(guān)掉，然后點(diǎn)擊編輯下是選項(xiàng)，設(shè)置編碼格式為中文，如圖所示，選擇后應(yīng)用，最后重新載入數(shù)據(jù)即可

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非監(jiān)督可以理解為y對(duì)x的約束性嗎？

監(jiān)督方法可以理解為y對(duì)x的約束性，非監(jiān)督方法是只有x沒(méi)有y的約束，分析的是x之間的關(guān)系

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主成分分析提取的因子可以理解為建模的常量部分嗎？

不可以，主成分就相當(dāng)于一個(gè)回歸，當(dāng)成常量是不對(duì)的可以理解為常量加上x(chóng)的部分，主成分就可以理解為一個(gè)回歸模型

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邏輯回歸中l(wèi)og(P1/(1-P1))是y的估計(jì)值嗎？

邏輯回歸中常用P1表示y的估計(jì)值，P1可以理解為違約的概率，y的估計(jì)值有很多，log(P1/(1-P1))也是y的估計(jì)值，

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壓縮后的變量怎么實(shí)際應(yīng)用呢？

把壓縮后的變量當(dāng)成x放到模型里進(jìn)行建模就可以，也不用去解釋它的實(shí)際意義，因?yàn)榫褪峭ㄟ^(guò)很多不重要的特征壓縮得到的，這一部分變量放到模型中就是為了提高模型的精確度

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曲線估算保存的預(yù)測(cè)值體現(xiàn)了兩個(gè)相關(guān)變量的什么關(guān)系？

體現(xiàn)出兩個(gè)變量的線性關(guān)系，統(tǒng)計(jì)上的意義就是通過(guò)散點(diǎn)圖得到兩個(gè)變量的關(guān)系是線性的還是非線性的，預(yù)測(cè)值是整合了y與x之間的關(guān)系，所以預(yù)測(cè)值可以看做一個(gè)綜合值，還要解釋他的業(yè)務(wù)有意義

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SPSS中的主成分壓縮是在哪個(gè)菜單？

>分析>降維>因子如果需要保存降維之后的變量，就在因子得分里勾選保存為變量

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excel中的空值復(fù)制到SPSS可以識(shí)別嗎？

excel中的空值復(fù)制到SPSS中也是空值，目前excle和SPSS在識(shí)別缺失值上是一致的，雨果遇到某些場(chǎng)景不一致的可以通過(guò)變量視圖自己將其定義為缺失值

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定義變量集怎么個(gè)用法？

定義變量集與使用變量集都是在SPSS主界面下的實(shí)用程序下，可以將不同步驟需要的特征放到不同的變量集中使用，既保證的數(shù)據(jù)的完整性，又能滿足每一步的需求，不會(huì)受到不相干變量的影響，定義變量集后需使用變量集才可以

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邏輯回歸中R方為0.273，為什么總體準(zhǔn)確率可以達(dá)到0.81

R方為0.273代表低相關(guān)，但是分類表的準(zhǔn)確率達(dá)到81%，這不是矛盾的，因?yàn)镽方取值是0~1之間，所有R方的起點(diǎn)是從0開(kāi)始的，但是準(zhǔn)確度與R方不同，準(zhǔn)確度是從50%開(kāi)始的

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如何利用SPSS進(jìn)行主成分分析？

主成分分析（principal component analysis）　　將多個(gè)變量通過(guò)線性變換以選出較少個(gè)數(shù)重要變量的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法。又稱主分量分析。在實(shí)際課題中，為了全面分析問(wèn)題，往往提出很多與此有關(guān)的變量（或因素），因?yàn)槊總€(gè)變量都在不同程度上反映這個(gè)課題的某些信息。但是，在用統(tǒng)計(jì)分析方法研究這個(gè)多變量的課題時(shí)，變量個(gè)數(shù)太多就會(huì)增加課題的復(fù)雜性。人們自然希望變量個(gè)數(shù)較少而得到的信息較

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SPSS如何連接MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)

SPSS如何連接MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)？答：SPSS連接MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)使用的連接驅(qū)動(dòng)是ODBC，因此需要明確是否已經(jīng)安裝。安裝好之后就可以在SPSS內(nèi)操作咯。1、新建查詢 2、添加數(shù)據(jù)源編輯數(shù)據(jù)庫(kù)的連接信息在后面彈出的窗口點(diǎn)擊確定，回到數(shù)據(jù)庫(kù)向?qū)ы?yè)面最后點(diǎn)擊完成數(shù)據(jù)已經(jīng)導(dǎo)入

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