实 验(实训)报 告
项 目 名 称 Clementine软件应用:关联分析与规则集 所属课程名称 客户关系管理 项 目 类 型 操作型 实验(实训)日期 2011年4月27日
班 级 学 号 姓 名
指导教师
一、实验(实训)概述: 【目的及要求】 目的: 熟悉Clementine数据流的构建过程,掌握关联分析模型(Apriori模型和GRI模型)和可视化方法,以及C5.0规则集在客户分析中的应用。 要求: 根据实验步骤完成数据流建立,并获得分析结果。实验结束后提交实验报告。 【基本原理】 数据挖掘流程;决策树模型; 【实施环境】(使用的材料、设备、软件) Windows操作系统,Clementine 11.1 二、实验(实训)内容: 【项目内容】 应用Clementine11.1中的关联分析模型(Apriori模型和GRI模型)和网络图进行关联规则分析,然后通过C5.0规则集获得客户细分的规则描述。 【方案设计】 注意:在建模操作过程中,请将生成的模型名称改为自己的学号和姓名。 1 应用BASKETS1n 文本数据,对于产品类别之间的相关性(11种产品类别)进行分析。 a) 使用Apriori模型和GRI模型进行关联产品的识别(设计模型参数,提取重要关联规则); b) 使用网络图进行关联产品的识别,并设计相关条件筛选出符合条件的产品规则; 2 通过C5.0模型建立购买某一产品集合的客户规则集,并进行客户特征描述。 【实验(实训)过程】(步骤、记录、数据、程序等) 第一题 1..数据源——>可变文件——>C:\\Program Files\\SPSS Clementine\\11.1\\Demos\\BASKETS1n 2.字段选项——>类型——>连接——>类型节点设置:用户信息方向为“无”,sex和hometown的类型为“集合”,商品信息如fruitveg等11项的方向为“双向”,确定。 3..图形——>网络,节点设置里的字段里的标志——>应用——>确定,把“仅显示真值标志”打钩,确定——执行。 4.建模——>GRI——>连接——>编辑字段里使用定制设置,后项和前项的字段的标志——>应用——>确定——>执行, 第二题 1.在关联图中,到100,选中fish与fruitveg 的线段变红,右击生成连接的 导出节点,改名为鱼和水果。 2.添加节点类型,设置用户信息为输入,鱼和水果为输出,其他为输入。 3.建模——>C5.0——>连接——> 编辑:规则集。 【结论】(结果、分析) 第一题 三类关联商品突出显示:1.鱼和蔬菜, 2.酒和糖果, 3.啤酒冷、冷冻肉和罐装蔬菜 决策建议: 1.商品陈列时,应该把啤酒冷、冷冻肉和罐装蔬菜放在相邻的位置,把酒和糖果放在相邻的位置,把鱼和蔬菜放在相邻的位置。 2. 客户细分:三种关联产品分别意味着三种购买习惯不同的群体,通过分析这三个客户群体的规模大小可以来决策进货量等。 第二题: 运用G5.0可以用来分析促销时面向群体的选择,比如鱼和水果面向年龄在24岁以下的客户群体。 三、指导教师评语及成绩: 评语: 成绩: 指导教师签名: 批阅日期:
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