姚丹妮商务智能课设报告

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1、〈〈商务智能》课程设计报告班级：信管131学号：3130561025姓名：姚丹妮同组人：赵咪杨乔指导教师：王建仁/李明日期：2016.01.04-2016.01.08目录1.需求分析2.数据理解3.挖掘（或分析）数据准备4.数据挖掘（或分析）过程4.1挖掘算法与挖掘软件选择4.2数据预处理4.3挖掘过程说明5.结果展示与评价6.总结6.1设计中遇到的主要问题及解决方法6.2设计方案的主要优点及不足6.3收获及建议参考文献345556181919191919连锁酒店顾客信用度分析方案设计1.需求分析一个连锁酒店的经营与不同客户息息相关。酒店不仅需要每天

2、面对不同的新增客广，也需要维系老客户。所以对于已消费的顾客的信用度的分析尤为重要。不同顾客信用度之间存在诸多差异。好坏之分也影响了酒店的经营状况。一个信用度良好的客户对于洒店来说是好事，但如果一个顾客信用度底卜则极有可能出现拖欠房费等状况，这会严重损坏酒店利益。因此我会采用分类分析的方法。利用决策树模型构建顾客信用度分析体系，并进行相关预测，以便于酒店口后的经营以及对顾客的服务，对于那些信用度良好的顾客可以给予一定优惠，而对于那些信用度较差的顾客，则要避免在洒店再次进行消费而乂不W款的情况。2.数据理解为建立决策树，需要事先建立数裾挖掘所需数据库或

3、数据表，即顾客信用数据表。将顾客相关信用度的信息输入表中，以便分析。输入的信息均具有代表性。不重复不冗余，如若不然，可再进行数据预处理。所需数据如下图所示：JSJ-02&...顾客信職据裁JSJ-026.....S客信用数累表1JSJ-026.....■信職®表1-X顾客编号姓名性别年龄职业年收入信用等Sll张世娜女25职员200000B2王晓女35销售员265000B3张斌男2S雕500000A4S晓男45教师105000B5张£男38工人95000C6王晓丽女32律师250000A7赵垣男25锥售员120000C8赵密女21教师90000B9杨晓

4、女29律师160000B10郑旺男50教师135000A11郑秀女18学生0D12王凯男15学生0E13于雨女32护士90000D14王丹女35医生1500MB15夏雨男25医生120000A1.挖掘(或分析)数据准备首先需要在数据库中建立“数据挖掘实验“数据库，并在数据库中建立表“顾客信用数据表1(1)设计“顾客信用数据表1”，表结构如下图所示：设置“顾客编号”为主键。ZJSJ-026鼹客信用数据表1^2JSJ-026....顾客信用!列名1数据类型J允许Null值顾客编号int□j姓名varchar(lO)□性别varchar(2)□年龄ncha

5、r(lO)□1职业varchar(SO)□年收入int□信用等级char{10)□□J(2)编辑表的前200行，输入表中信息。(注意输入的信息一定要具有代表性，避免冗余与重复)乂JSJ-026..二顾客信用数据表2^XjSJ-O26……颥客信用数揚表1l^J-026.....顾客信用数据表q;X顾客编号姓名性别年龄职业年收入信用等纽1张世娜女25职员200000B2王晓女35销售员265000B3张斌男29髙官500000A4黄晓男45教师105000B5张三男38工人95000C6王晓丽女32律师250000A7赵梪男25梢售员120000C8赵密

6、女21教师90000B9杨晓女29律师160000B10郑旺男50教师135000A11郑秀女18学生0D12王凯男15学生0E13于雨女32护士90000D14王丹女35医生150000B15夏雨男25医生120000A2.数据挖掘(或分析)过程4.1挖掘算法与挖掘软件选择算法：分类分析算法(决策树)软件：microsoftvisualstudio20084.2数据预处理由于表“顾客信用数据表1”中的数据存在冗余缺失等问题，所以耑要对表中数据进行数值化处理,离散化处理等相应的预处理操作，并将预处理之后的信息存入新表“顾客信用数据表2”中。具体步骤如

7、下所示：(1)将年龄属性列的数据进行离散化处理，设置区域范围，分别为＜30、＜50、〉=50三个范围,并将表中“年龄”属性列中的信息按照其对应的范围进行修改，以便于决策树的生成(2)将年收入属性列的数据进行归一化处理，将每个数据值除以100000,缩小数据，以便观察。(同时要修改表屮“年收入”属性列的数据类型，由int改为float)(3)将信用等级属性列进行数值化处理，等级“A/B/C/D/E”分别对应“1/2/3/4/5”，将表屮“信用等级”属性列屮的信息按照其对应的数值进行修改，以便于决策树的生成预处理之后的表的结构及内容如下图所示：表结构：•

8、-/JSJ-026顾客信用数据表1JSJ-026顾客信用列名J数据类型J允许Null值▽顾客编号int□姓名