客户关系管理实验二.doc

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1、实验（实训）报告项目名称C&RT决策树与贝叶斯网络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)日期班级11信息2学号100104100246姓名陈红伟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，掌握决策树和贝叶斯网络模型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；贝叶斯网络模型【实施环境】（使用的材料、设备、软件）Windows操作系统，Modeler14.1

2、二、实验（实训）内容：【项目内容】应用Modeler14.1的决策树模型（C&RT）与贝叶斯网络模型进行客户数据分析，获得客户分类结果。【方案设计】注意：在建模操作过程中，将模型名称修改为自己的学号+姓名。应用exp2.xls数据，预测产生服务预订行为(是否预订本服务=1)的客户特征。a)选择性别为女性的顾客，使用C&RT模型进行预测，设置好树的停止生长条件，生成决策树，找出决策树中索引指数最高的两个节点，并分析这些最可能预订服务的客户特征；分析模型预测准确性。b)按照自己学号最后两位，随机抽取该比例加30%的数据记录（学号为1

3、号，抽取31%的数据记录），使用特征选择模型选取重要性大于等于1的字段，使用贝叶斯网络模型获得贝叶斯网络图；分析模型预测准确性。【实验（实训）过程】（步骤、记录、数据、程序等）a)1.选择“Excel”型源节点，并导入实验数据；1.选择“字段选项”下的“类型”节点，设置数据的测量类型1.选择“记录选项”下的“选择节点”，设置选择条件，筛选出性别为女的记录、1.选择“建模”选项卡下的“C&R树”，设置为：启动交互会话，父分支中的最小记录数为20，子分支中的最小记录数为10，模型名称为100104100246陈红伟，运行模型1.生成

4、决策树，选择“增益”选项卡，选择“目标类别”为“1.0”1.索引指数最高的两个节点分别为节点19（111.43%），节点29（111.43%）1.节点19的客户具有以下特征：工作年限在25年以下，家庭收入档次在2-3档之间,拥有个人电脑并且使用网络服务；1.节点29的客户具有以下特征：年龄在58.5岁以下，工作年限在12.5年以上，拥有个人电脑，使用网络服务和传呼服务；生成模型，选择“输出”选项卡的“分析”节点并运行；1.模型预测的正确率和错误率分别为90.22%和9.78%，模型预测准确高。b)1.数据导入，类型设置同a),选

5、择“记录选项”选项卡下的“样本”节点，抽取76%（46+30）的数据样本1.选择并运行“模型”选项卡下的“特征选择”节点1.选择所有重要性大于等于1.0的字段1.选择“模型”选项卡下的“贝叶斯图”节点，1.设置模型名称，并运行，生成贝叶斯图；1.选择“输出”选项卡下的“分析”节点，1.贝叶斯模型的准确率为90.07%，错误率为9.93%，模型的预测准确性较高。【结论】（结果、分析）三、指导教师评语及成绩：评语：成绩：指导教师签名：批阅日期：