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时间:2017-11-12
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1、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,Clementine11.1二、实验(实训)内容:【项目内容】应用Cl
2、ementine11.1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)
3、第一题1..数据源——>可变文件——>C:ProgramFilesSPSSClementine11.1DemosBASKETS1n2.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fruitv
4、eg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2
5、4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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