傅一航老师《大数据挖掘工具:SPSS Statistics入门与提高》培训

2、掌握基本的统计分析，常用的影响因素分析。3、理解数据挖掘的常见模型，原理及适用场景。4、熟练掌握SPSS基本操作，能利用SPSS解决实际的商业问题。授课时间2~4天时间，或根据客户需求选择（每天6个小时）授课对象市场部、业务支撑部、数据分析部、运营分析部等对业务数据分析有较高要求的相关人员。...

如何用决策树找到你的细分目标用户 | 附SPSS操作

SPSS会将样本分为多个样本组分别进行决策树计算并算出风险均值作为整体风险值。保存:在保存按钮中可以选择输出预测值和预测概率。预测概率会输出每个用户在因变量各个取值上的预测概率,预测值会输出该用户在因变量是预测概率最大的值。图4预测目的下验证和保存预测变量操作04决策树的应用与局限如果分析的目的就...

SPSS Modeler用K-means(K-均值)聚类、CHAID、CART决策树分析31...

CART决策树:除了使用CHAID决策树算法外,本文还采用了CART决策树算法对数据进行建模。通过SPSSModeler的C&RT节点进行计算,得到以下变量重要性和决策树结构。变量重要性在CART决策树算法中,我们使用基尼指数(GiniIndex)来衡量每个变量的重要性。具体而言,基尼指数越小,则该变量在分类中起到的作用越大。在本文的分...

IBM SPSS Modeler分类决策树C5.0模型分析空气污染物数据

然后继续拆分这些样本子集,一般情况下使用的是另一字段进行拆分,一直循环这样一个过程,直到满足拆分终止条件。最后,若生成的树出现过度拟合的状况,则要修剪那些缺乏价值的样本子集。本文中分析的数据会员群,扫描下面二维码即可加群!获取全文完整代码数据资料。本文选自《IBMSPSSModeler分类决策树C5.0模型分析空气污染...

spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票|附代码数据

2决策树:l变量重要性l决策树结构图:l准确度:结论从模型角度来看,神经网络模型的正确率略低于决策树模型。因此,对于民营上市公司绩效评价研究,决策树模型要优于神经网络模型。同时,从变量重要性来看,基于本年的3季报的总资产增长率,可以大致预测出该股票是否即将被ST。如果今年3季报依然亏损很厉害,那么年报...

SPSS实用教程:决策树预测分类模型

简单散点图——SPSS实操线图——SPSS实操条图饼图SPSS绘制箱图SPSS绘制直方图学会这招SPSS技巧,可以省不少事呢如何通过SPSS检测是否正态分布以及方差齐性SPSS实操——一致性检验四格表卡方检验——SPSS实操多重线性回归:SPSS实操单因素方差分析的SPSS实现...

IBM SPSS Statistics统计分析应用软件介绍

SPSSCustomTables帮助您:·执行深入的分析,以便更好地了解自己的数据并为决策者提供改进的报告。·在构建表时进行预览,确保在更短时间内创建精炼、准确的报告。·定制表的布局和外观,以清晰准确地表达结果。·通过提供人们无需进一步处理即可作为行动依据的信息,保证结果的易用性。

聚类分析(Cluster Analysis)及操作过程,附加重磅资讯

11)采用对应分析和多元对应分析,识别类的属性和关键类(细分)表述变量,比如:性别、年龄、职业、收入、消费特性等;12)采用CHAID分类决策树,自动侦测进一步识别类的特性;记住:为了得到比较好的结果,我们一般现在都采用Two-step聚类,这样可以把定类变量纳入聚类...

数据分析中的硬实力与软实力「如何锻造解决问题的能力」

3.SPSS“傻瓜式”的数据分析图形软件,可以像操作Excel那样点点点,很简单地完成复杂的数据分析工作,例如相关性分析、回归建模等。(如图为我在实战中使用SPSS进行特征挖掘的PPT)目前我工作中,很喜欢用它的可视化决策树。在实际的数据挖掘工作中,可解释性是很重要的一环,它很多时候决定了模型的逻辑及结论是否被业...

SPSS统计分析全解析决策树(分类树)

由上图可知,该模型一共发生4例预测错误,该案例中,树模型并未打败经典的判别分析方法,因为,对于简单的、线性关联、无交互项的判别分析问题,树模型的优势体现不出来。来源:小芒果学Python特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务。Notice:The...