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1、实 验（实训）报 告项 目 名 称神经网络、logistics回归与聚类分析所属课程名称 客户关系管理 项 目 类 型 操作型 实验(实训)日期 2013年5月15日 班 级 11物流 学 号 姓 名 戴嘉婧 指导教师 陈远高 浙江财经学院教务处制一、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logistic、神经网络与聚类分析模型的应用。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；logistic模型；神经网络模型、聚类分析模型【实施环境】（使用的材料、设备、软件）Windows操作系统，Cl

2、ementine 11.1二、实验（实训）内容：【项目内容】应用Clementine11.1中的神经网络模型、logistics模型、聚类分析模型进行数据分析。【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Satisf.sav数据（见附件），应用以下模型进行分析：a) 应用神经网络模型，根据消费者个人基本信息（gender、agecat、distance）和满意因素（price、numitems、org、service、quality）预测顾客总体满意度水平（overall）；2 应用NewsChan.sav数据a) 应用Logistic模型，选择合适的方

3、法预测消费者是否会预订有限电视服务行为（NEWSCHAN字段）；b) 通过聚类模型对于有线电视客户进行分类（NEWSCHAN字段不作为分类的输入变量），探索不同类别的客户具有哪些不同的特征，哪些类别的客户更愿意预订有线电视服务。【实验（实训）过程】（步骤、记录、数据、程序等）1、执行得到2、（1）导入模型spss文件设置类型建立K-Means模型生成模型【结论】（结果、分析）1、2、第一类里面女性较多，孩子较少，收入较为平均第二类里面男性较多，孩子较多，收入大多集中在$10K以下和$10K-20K,$20K以上收入的人较少第三类里面男性比女性稍多一点。收入全部在$10K以下因此当条件符合第一类，女性较多，孩子较少，收入较为平

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