• 如何做预测分析【案例预测分析模型如何在商业
  • 发布时间:2019-11-02 11:36 | 作者:小白 | 来源:未知 | 浏览:
  •   之所以选秀状元会深受球迷的关注,除了耀眼的实力外,更因为他是球队的复兴希望。而为了能够争夺自己心仪的新秀,每年都会有球队会心甘情愿地通过摆烂换取状元签,甚至有些实力超强的球员会引发全联盟的摆烂,邓肯便是其中少有的例子。不过除了邓肯外,其实这五位状元也非常值得球队为之摆烂,那么接下来我们就来揭晓是哪五位状元吧。

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      【案例】预测分析模型如何在商业应用得如鱼得水。 Statistics 和 Modeler 作为 IBM SPSS 软件家族中重 要的成员,是专业的科学统计、数据挖掘分析工具,其具有 功能强大,应用广泛的特点。其核心 组成部分——预测分 析模型,不仅是软件功能实现的关键,同时也是软件应用的 关键。 Statistics 中的模型侧重于统计分析技术, 而 Modeler 则侧重于数据挖掘技术。它们都依据现有数据,运用某个或 某几个特定的算法,来预测用户所关注信息的未来值。 Statistics 和 Modeler 提供众多的预测模型,这使得它们可 以应用在多种商业领域中:如超市商品如何摆放可以提高销 量; 分析商场营销的打折方案, 以制定新的更为有效的方案; 保险公司分析以往的理赔案例,以推出新的保险品种等等, 具有很强的商业价值。Statistics 和 Modeler 产品中含有大 量基于高级数学统计算法的预测模型,为了保证算法的严密 性及结果的精确性,模型往往还需要许多详细的参数设定, 这样就要求用户具有一定的统计专业知识,只有理解预测模 型中的各项设置及运算结果的真实意义,才有可能结合结果 做出正确的决策判断; 另外, 为了满足不同行业用户的需求, Statistics 和 Modeler 涉及到数学领域中多个不同的范畴, 即使专业用户也很难了解所有模型,从而挑选出最适合他们 应用的模型。因此,为了让更多的用户更好更准确地使用我 们的产品,最大地发挥其商业价值,我们将通过一系列的相 关文章来介绍 IBM SPSS 软件家族中 Statistics 和 Modeler 的典型预测模型以及他们在解决相应的商业问题中的实际 应用。本系列文章从实际问题出发,通过一些实际生活中常 见的商业问题来引出 IBM SPSS 软件家族中的典型预测模 型,手把手地指导用户如何在软件中对该模型进行设置,如 何查看运行结果,讲解运行结果的真实意义,最后引申到如 何将该结果应用于解决这个具体的商业问题中来。用这种最 直观简单的方式使即使缺乏统计学背景的用户也能容易地 理解这些预测模型,从而很好地使用我们的产品。 同时, 文中也涉及了一定的统计知识,使具有专业知识的用户能依 此线索尽可能多的了解我们的产品的方方面面,从而选择最 适合他们问题的模型。下面,我们将会陆续给大家介绍 IBM SPSS 软件家族中的 Statistics 和 Modeler 包含的典型预 测模型。超市典型案例如何摆放超市的商品引导消费者购物 从而提高销量,这对大型连锁超市来说是一个现实的营销问 题。关联规则模型自它诞生之时为此类问题提供了一种科学 的解决方法。该模型利用数据挖掘的技术,在海量数据中依 据该模型的独特算法发现数据内在的规律性联系,进而提供 具有洞察力的分析解决方案。以下我们将通过一则超市销售 商品的案例,利用 IBM SPSS Modeler 产品中的“关联规则 模型”,来分析商品交易流水数据,以其发现合理的商品摆放 规则,来帮助提高销量。文中将详细地描述产品的设置和使 用方法,以及对计算结果的分析及应用。关联规则简介关联 规则的定义关联规则表示不同数据项目在同一事件中出现 的相关性,就是从大量数据中挖掘出关联规则。为了更直观 的理解关联规则,我们首先来看下图的场景。图 1. 超市市 场分析员分析顾客购买习惯 在上图中,超市市场分析员分 析顾客购买商品的场景,顾客购买面包同时也会购买牛奶的 购物模式就可用以下的关联规则来描述: 面包 = 牛奶 [ 支 持度 =2%, 置信度 =60%] (式 1)式 1 中面包是规则前 项(Antecedent) ,牛奶是规则后项 (Consequent)。实例数 (Instances)表示所有购买记录中包含面包的记录的数量。 支持度(Support)表示购买面包的记录数占所有的购买记 录数的百分比。规则支持度(Rule Support)表示同时购买 面包和牛奶的记录数占所有的购买记录数的百分比。置信度 (confidence)表示同时购买面包和牛奶的记录数占购买面 包记录数的百分比。提升(Lift)表示置信度与已知购买牛奶 的百分比的比值,提升大于 1 的规则才是有意义的。关联 规则 式 1 的支持度 2% 意味着,所分析的记录中的 2% 购买了面包。 置信度 60% 表明, 购买面包的顾客中的 60% 也购买了牛奶。如果关联满足最小支持度阈值和最小置信度 阈值,就说关联规则是有意义的。赛前预测这些阈值可以由用户或领 域专家设定。就顾客购物而言,根据以往的购买记录,找出 满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的关联规则,就找到 顾客经常同时购买的商品。数据格式关联规则使用的数据可 能是交易格式,也可能是表格格式,如下所述。交易格式交 易数据对于每个交易或项目具有一个单独的记录。例如,如 果客户进行了多次采购,则每次采购都会有一个单独的记录, 并且相关联的商品与客户 ID 相链接。这种格式有时称为 行穷尽格式。表 1. 交易格式数据客户采购 1jam2milk3jam3bread4jam4bread4milk如何做预测分析【案例预测分析模型如何在商业应用得如鱼得水

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