IBM SPSS Modeler 实验指南：数据分析与建模

"5 实验指导书.pdf" 是一本关于客户关系管理的实验教程，主要讲解了使用IBM SPSS Modeler进行数据分析的各种模型构建和应用。该书详细介绍了多个数据分析模型，包括CHAID决策树、自动分类器、C5.0模型、特征选择、决策列表、多项Logistic回归、时间序列预测、贝叶斯网络以及神经网络和C&RT模型。 1. IBM SPSS Modeler概述： - IBM SPSS Modeler是IBM公司的一款强大的数据挖掘工具，用于预测性建模和分析。 - 它提供了一个图形化的用户界面，便于用户通过“流”来构建和执行分析过程。 2. 启动IBM SPSS Modeler及界面介绍： - 用户可以通过启动程序来打开Modeler界面。 - 流工作区是主要的工作区域，用于放置和连接各种分析节点。 - 节点选项板包含各种预定义的数据处理和分析节点。 - Modeler管理器用于管理项目、数据源和模型。 - 工程是组织分析流程的地方，包含流和相关资源。 - 工具栏提供了常用的快捷操作和功能。 3. 数据准备与分析： - 在数据分析前，通常需要进行数据审核，包括构建流、查看统计量和图表，以及处理离群值和缺失值。 4. 分类与决策树模型： - CHAID决策树模型是一种基于分层递归的非参数方法，用于分类问题。 - 用户需要构建流、生成模型并进行浏览和评估。 5. 自动分类器模型： - 自动分类器可以自动生成最佳的分类模型，包括构建流、生成和比较多个模型。 6. C5.0模型与数据导入： - C5.0是决策树算法的一种，用于创建分类规则。 - 指南中涵盖了如何读取文本数据、创建各种图表（如分布图、散点图和网络图）以及导出新字段。 7. 特征选择模型： - 特征选择旨在找到最相关的预测变量，提高模型性能。 - 通过构建流和模型比较，确定最优的特征组合。 8. 决策列表模型： - 决策列表模型基于一系列条件进行决策，类似于一系列IF-THEN规则。 - 用户需要历史数据来构建流，并创建模型。 9. 多项Logistic回归模型： - 多项Logistic回归用于多类别预测，它基于概率模型。 - 用户需要构建流以查看模型细节。 10. 时间序列预测模型： - 时间序列分析用于预测未来的趋势和模式，涉及数据检查、模型创建和验证。 11. 贝叶斯网络模型： - 贝叶斯网络是一种概率模型，用于表示变量之间的条件依赖。 - 用户需构建流以浏览和理解模型结构。 12. 神经网络与C&RT模型： - 神经网络和C&RT（Classification and Regression Trees）模型是复杂预测模型，用于解决分类和回归问题。 - 用户需要检查数据，然后进行学习和检验。 13. 关联分析与规则归纳： - 通过C5.0模型进行关联规则学习，发现数据中的频繁模式和规则。 这本实验指导书详细地阐述了IBM SPSS Modeler的使用方法，适合数据分析初学者和专业人士学习，以便于理解和应用各种数据挖掘技术来提升客户关系管理的效率和效果。