SPSS实战：数据挖掘案例解析-决策树分析与客户行为预测

本资源是一份详细的SPSS数据挖掘教程，针对IBM SPSS Modeler 14.2软件，主要讲解如何对某公司的销售记录进行深入分析。该公司在特定时间段内进行了优惠券活动，记录包含9个字段，如活动名称、购买者类型、重复购买情况、用户ID、性别、年龄、购买日期、购买商品数量和金额等。数据来源于一个Excel文件，链接地址可供下载。 教程首先介绍了如何导入数据，使用Excel源节点将文件加载到SPSS Modeler平台，然后对数据进行预览。接着，教程重点展示了如何通过决策树分析来探究客户行为，比如年龄、性别、购买量和金额等因素与客户重复购买之间的关系。具体步骤包括设置字段角色（输入、目标等）、选择C5.0算法并配置参数，最后运行模型并解读生成的决策树规则。 通过这个过程，读者可以学习到如何在SPSS Modeler中构建预测性模型，理解特征选择的重要性，并从数据中提取有价值的洞察。此外，教程可能还会涉及其他数据分析方法，如聚类分析（如K-means或层次聚类）、关联分析（用于发现不同变量之间的关联模式）以及回归分析（用于预测数值型目标变量）。这些方法可以帮助分析人员发现销售趋势、消费者行为模式和可能的市场策略优化方向。 整个教程旨在帮助读者掌握SPSS数据挖掘工具，提升数据理解和业务分析能力，适合对数据科学感兴趣的统计分析师、市场研究员或任何需要进行定量决策的业务人员。