数据挖掘实验报告对电信客户的分析Word格式.docx
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如图2。
图1
图2
2、添加“类型”节点(如图3),并对节点进行编辑,如图4,将值为0和1的变量设为标志字段,但是性别设为集合字段,将客户类别字段的方向设置为输出,
著隸值
smff*值
值
、输入、输入、瞅
、输入、输入、输入◎输出
、输入
>
■査看当前宁段査看未使用猎艇谡瓷
奘型格弍圭齢
[晌0)]「酬(C)|]宜用迥]|臺盘(E)
图3
custeat
churn
方向
氏』S0
1
检
LIE
&
◊◊<
◊◊◊◊一
SSB^
forward
Jr
1/0
1/0w
1,2.3.4
其他字段的方向都设为输入。
图4
3、添加过滤节点(如图5),并对其进行编辑,选取所需要的字段:
region、age、
marital、address、income、ed、employ、retire、gender、reside、custcat,
将其他字段过滤掉(如图6)。
图5
图6
4、添加Logistic节点进行建模(如图7),并对节点进行编辑,如图89、10,
图10
(如
5、执行当前流(如图11),该模型custcat就会添加到右边的模型选项板中图12)。
图11
图12
6浏览生成的模型,结果如图13、14、15、16、17、18所示。
图13说明1基本服务为参照类,结果包括3个回归方程:
(1)
(2)
(3)
其中、、、分别表示选择基本服务、电子服务、附加服务、全套服务的概率,一表示选择电子服务概率与选择基本服务概率之比的自然对数。
从方程中可以看出,选择电子服务概率与选择基本服务概率之比的自然对数、选
择附加服务概率与选择基本服务概率之比的自然对数、选择全套服务概率与选择
基本服务概率之比的自然对数都与address(地址)、employ(行业)、reside(居住地)成正比,选择电子服务概率与选择基本服务概率之比的自然对数、选择全
套服务概率与选择基本服务概率之比的自然对数与教育各个等级都成反向关系,且教育水平越高,对它们的影响越小,选择附加服务概率与选择基本服务概率之比的自然对数则与教育各个等级成正向关系。
图13
N
他嘶自芳Mt
ljin
2&
2jiin
217
217%
31JU
281
281%
4JDO
2J6
X殛
ed
1.00
204
20.4^4
2<
00
2S7
28.7^
MEO
209
209鸿
4>
nn
234
214%
5JUU
66
疔上盟
gRiirtRir
OD
4S3
14)0
S17
51.7^
Iiuuilill
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5n5
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495
495%
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322
322鴻
2,00
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34冲
34.4^<
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^00
P53
05.3^
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斗了海
■□no
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图14
gipiirlb?
!
'
.00
46.3%
517
51.7%
marital
505
50.5%
49,5%
边
32.2^,
mpgion
2.0(1
334
33.4%
3.00
344
34.4%
reTire
953
95.3%
1-00
47
4.7%
10CO
100.0?
4
□
总计
1000
子总体
loooca)
a.因变量只有
—
个在icoo(ioa.o^)子总■体中现聖到的
图15
图14和15是各个字段的统计变量,总共有1000组数据
步骡摘藝
模型
操作
敢应
模里拥合标准
效应选扌孫则试
-3倍对数肌然值
卡方佃』)
df
显著水平
歩驰0
已输入
截距
2762.S31
步卿
2588.305
ldO.135
n
000
步骤2
crnplay
254^1787
40.657
3
步骤3
reside
2531.282
13.613
.003]
步骤4
address
2513,615
115(55
.009
步进方法:
冋前步进
a.要输入的卡方基于得弁检脸。
h晏穆去的卡方基于仏然比检验。
图16
图16中的显著水平都小于0.05,说明四个变量与因变量的线性关系是显著的,因此模型可用。
槿型拥合信息
模型拟合标准
似然比检验
-2信对数似然1B
卡方
仅裁距
27(51531
最终
2519.615
242916
21
图17
图17中似然比检验的显著水平小于0.05,说明模型的拟合优度较好
分类
预测值
LUU
2.00
3+00
4.00
百分比较正
122
8
75
01
45.?
%
58
10
63
81
4.5%
3,00
89
133
51
4工3%
4*00
12
43
134
5^8%
总百片比
31.6%
38%
31.9%
327%
35.?
图18
图18是模型的错判矩阵,说明对实际使用基本服务的客户的预测的正确率是45.9%,对实际使用电子服务的客户的预测的正确率是4.6%,对实际使用附加服务的客户的预测的正确率是47.3%,对实际使用全套服务的客户的预测的正确率是56.8%,模型总的预测正确率为39.9%。
说明模型在识别全套服务客户时表现优异,而在识别电子服务客户时表现很差。
如果想提高预测电子服务中客户的准确性,可能需要再找到一个预测变量来识别此类客户。
如果电信对识别电子服务中的客户并不关心,那么该模型的准确性足以满足需求。
这种情况可能是,电子服务仅是一种为吸引顾客而出售且获利微薄的产品。
如果投资的最高回报来自于落在附加服务或全套服务中的客户,则该模型能够提供所需的信息。
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