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用SPSS進行聚類分析的案例—某移動公司客戶細分模型
2015-12-01
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用SPSS進行聚類分析的案例—某移動公司客戶細分模型

聚類分析在各行各業(yè)應(yīng)用十分常見，而顧客細分是其最常見的分析需求，顧客細分總是和聚類分析掛在一起。

顧客細分，關(guān)鍵問題是找出顧客的特征，一般可從顧客自然特征和消費行為入手，在大型統(tǒng)計分析工具出現(xiàn)之前，主要是通過兩種方式進行“分群別類”，第一種，用單一變量進行劃段分組，比如，以消費頻率變量細分，即將該變量劃分為幾個段，高頻客戶、中頻客戶、低頻客戶，這樣的狀況；第二種，用多個變量交叉分組，比如用性別和收入兩個變量，進行交叉細分。

事實是，我們總是希望考慮多方面特征進行聚類，這樣基于多方面綜合特征的客戶細分比單個特征的細分更有意義，這正是spss聚類分析可以做到的，以下通過k-means聚類分析做一個小小案例來展示。

【數(shù)據(jù)來源及分析內(nèi)容】

《SPSS統(tǒng)計分析高級教程》telco.sav，是反映移動電話用戶使用手機情況的數(shù)據(jù)集。包含7個變量：用戶編號、工作日上班時間電話時長、工作日下班時間電話時長、周末電話時長、國際電話時長、總通話時長、平均每次通話時長，現(xiàn)希望對移動用戶細分，了解他們不同的手機消費習(xí)慣。根據(jù)研究調(diào)研及經(jīng)驗，認(rèn)為移動用戶應(yīng)分為5個主要消費群體。數(shù)據(jù)分析工具：spss，參考教程：張文彤，《 SPSS12 統(tǒng)計分析高級教程》。

【數(shù)據(jù)分析流程】
【獲取數(shù)據(jù)】
【數(shù)據(jù)預(yù)處理】

現(xiàn)在存儲于后臺的數(shù)據(jù)太多了，以前做項目擔(dān)心沒有真實可靠的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在這個問題沒有那么復(fù)雜，但數(shù)據(jù)太多卻引發(fā)了其他問題。辛苦采集到的數(shù)據(jù)口徑不一致，存儲格式不同，不符合數(shù)據(jù)分析要求還有待派生新的變量。

這些過程看似簡單卻非常有必要！

僅僅預(yù)處理以上這些問題還不夠，當(dāng)數(shù)據(jù)分析方法復(fù)雜時，我們還需對采集的數(shù)據(jù)進行篩選構(gòu)成小的數(shù)據(jù)集，對于數(shù)據(jù)集中變量的分布、缺失、描述統(tǒng)計指標(biāo)進行一定程度的分析。

【數(shù)據(jù)分析】

K-means聚類也稱快速聚類，可以用于大量數(shù)據(jù)進行聚類的情形。在開始聚類之前，需要分析者自己制定類數(shù)目，并不是一次指定，可以經(jīng)過多輪反復(fù)分析，根據(jù)實際情況最終判定最優(yōu)類的數(shù)目。 K-means聚類是采用計算距離的方式測度變量間的親疏程度，距離直接影響最終的結(jié)果，因此慎重審核數(shù)據(jù)質(zhì)量。

【分析結(jié)論】

做一個數(shù)據(jù)分析的項目，不能不下結(jié)論！

雷聲大，雨點小的事情，作為數(shù)據(jù)分析師千萬要避免發(fā)生。提交數(shù)據(jù)分析報告，對分析下結(jié)論，對業(yè)務(wù)問題進行及時解決，養(yǎng)成這個良好的習(xí)慣。


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