
SPSS Modeler數(shù)據(jù)挖掘:回歸分析
1 模型定義
回歸分析法是最基本的數(shù)據(jù)分析方法,回歸預(yù)測就是利用回歸分析方法,根據(jù)一個或一組自變量的變動情況預(yù)測與其相關(guān)的某隨機變量的未來值。
回歸分析是研究一個變量(被解釋變量)與另一個或幾個變量(解釋變量)的具體依賴關(guān)系的計算方法和理論。
回歸分析的主要內(nèi)容:
從一組數(shù)據(jù)出發(fā),確定某些變量之間的定量關(guān)系,即建立數(shù)學模型并估計其中的未知參數(shù),進行可信程度檢驗,一般用最小二乘法估計參數(shù)。判斷哪個(或哪些)自變量的影響是顯著的,哪些是不顯著的,將影響顯著的選入模型,而提出影響不顯著的,通常應(yīng)用逐步回回、向前回歸和向后回歸等方法。
利用所求的關(guān)系式對某一生產(chǎn)過程進行預(yù)測或控制。
回歸分析研究的主要問題:
確定Y與X之間的關(guān)系表達式(回歸方程)
對求得的回歸方程的可信度進行統(tǒng)計檢驗
判斷自變量X對因變量Y有誤影響極其程度
利用所得的回歸方程進行變量的預(yù)測和控
2 模型應(yīng)用
回歸分析時分析現(xiàn)象之間相關(guān)的具體形式,確定其因果關(guān)系,并用數(shù)學模型來邊線其具體關(guān)系。
一般來講,回歸分析時通過規(guī)定因變量和自變量來確定變量之間的因果關(guān)系,建立回歸模型,并根據(jù)實測數(shù)據(jù)來求解模型的各個參數(shù),然后評價回歸模型是否能夠很好的擬合實測數(shù)據(jù);如果能夠很好地擬合,則可以根據(jù)自變量做出進一步預(yù)測。
R2、F檢驗值和T檢驗值。
3 建模步驟
建立變量
建立預(yù)測模型
進行相關(guān)分析
計算預(yù)測誤差
確定預(yù)測值
4 應(yīng)用實例:客戶流失因素分析
研究背景
隨著電信企業(yè)的發(fā)展,企業(yè)之間的競爭不斷加劇,電信運營商在不斷地推出新的業(yè)務(wù)與套餐,一次占領(lǐng)市場競爭高地。但是,與此同時,也大大增加了客戶的不穩(wěn)定性,而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用,有效地降低了客戶離網(wǎng)率。因此,研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電信客戶流失預(yù)警中的應(yīng)用有必要性。
對于電信企業(yè)而言, 海量的客戶數(shù)據(jù)是企業(yè)的一筆巨大財富,簡單而講企業(yè)若能夠及時準確地挖掘出數(shù)據(jù)中的信息,并且從中分析出隱含的價值信息與知識,就能制定弧科學的運營方案,才能更好地為客戶服務(wù),進而在市場競爭中取得一席之地。
所謂的客戶流失預(yù)警模型的構(gòu)建就是在基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)上,對電信運營狀態(tài)及客戶狀態(tài)的一種分析與判定系統(tǒng),從本質(zhì)上講,就是對數(shù)據(jù)特征的一種挖掘,同時,也是一種分類問題。
客戶信息主要分為兩大類:一種是由離網(wǎng)傾向的客戶;另一種是無離網(wǎng)傾向的客戶。以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為基礎(chǔ),對已離網(wǎng)客戶的信息進行特征分析,進行總結(jié)歸納,并作參考,若企業(yè)產(chǎn)生新的客戶信息時,一次來識別其是否存在離網(wǎng)傾向,確定其是否在企業(yè)對客戶維護開銷范圍外,若低于次開銷值,則說明其不具有任何產(chǎn)生價值,相關(guān)信息應(yīng)該刪除。
5 研究方法
在客戶流失分析系統(tǒng)中,根據(jù)以前擁有的客戶流失數(shù)據(jù)建立客戶屬性、服務(wù)屬性、客戶消費數(shù)據(jù)與客戶流失可能關(guān)聯(lián)的數(shù)學模型,找出客戶屬性、服務(wù)屬性、客戶消費數(shù)據(jù)與客戶流失的最終狀態(tài)的關(guān)系。
4.2.3 數(shù)據(jù)分析
定義數(shù)據(jù)源
數(shù)據(jù)理解
將值為0、1的變量設(shè)為標志字段
將客戶類別(custcat)設(shè)置為目標
數(shù)據(jù)準備
過濾掉無關(guān)字段
建立模型
模型采用:多項式 和 逐步法 的回歸分析方法;
專家模式
模型評估
評估模型的優(yōu)劣是建模過程的必須步驟,本例中采用數(shù)據(jù)審核節(jié)點和數(shù)據(jù)評估節(jié)點來對模型的結(jié)果進行評估。
研究結(jié)論
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