基于SPSS软件的Statistics分析

1、基于SPSS软件的Statistics 分析研究某商场服装销售的描述性统计描述统计量N极小值极大值均值标准差男装销售1203245.1838609.6616242.81346324.98781女装销售12016578.9380245.9740583.679912196.43013珠宝销售5983.5500000038231.570000016740.70833336733.5662546212000000000033336005216000有效的N （列表状态）1201）饼图 ! k /快更匿告O：vLKff2）条形图36 / 23蝌验上距典GF3）直方图4）茎叶图S tand=Le af F

2、lpt.Frequency Steffl: Leaf存®4).势. W9二镒酬0.日斶阚加DJSflB曰9a蟋翻1, 二J JjT J JJ通,1J34；曲1.遂蔡珀的石朝靖，初由51.瓜战酩6锚用灯7汽招7道工。血1.弼弼我晒始蜀，. . . SN.FSB r.iki.-wagiLi-羽:砂2.：1垢的Z:222233333占岫 >.-W5 '吞;而；>J66?.?B5,00 Extremes (>=30205)SteBi width:1 ?00D.JOE&ch leacfr I, sasejJ5)箱图、研究某商场服装销售的相关性描述性统计量均值标

3、准差N男装销售16242.81346324.98781120女装销售40583.679912196.4301312016740.70833336733.56625462珠宝销售33332005215000120相关性男装销售女装销售珠宝销售Pearson相关性1* .802*.70111|1a男装销售 显著性（双侧）.000.000N120120120Pearson相关性*.8021.705女装销售 显著性（双侧）.000.000N120120120Pearson相关性* .701* .7051珠宝销售 显著性（双侧）.000.000N120120120*.在.01水平（双侧）上显著相关描述性

4、统计量均值标准差N男装销售16242.81346324.98781120商品目录邮寄数10131.771697.898120商品目录中的页数80.5813.030120用于订购的电话线数34.838.464120印刷广告的费用28518.81043496.15321120客服代表数35.9710.942120mi戈怫方厘忙1性商品13尿邢时府格1；流中的用产仃下制Ml怫*精性P巾411翼性135自".771-1266 ,6坦4件题副，.ODD004OOD3口口口H12012012Q12012D12D病II 解金li 市制P earson.用 1 X- H.白S-1.1 4D.61 3

5、"35770SI才性烟剜3.A 27OD23ODN12012012012D12D12D戏中府丸 数Pe-arsion “I： II.2 59-.1 401.1075.1OG品*性C网剜1QD413175641 5351IN12013013012D12D120以：'rii 电 / 学&F carsan 4 1 : H:.771"Q1 3-.1 7519 2ESfl"晶元性C网部 H.000.g 口056317OOQN12012CI12012012D! 'Jr - 3 ：为 G HIF aawian 411 % 口：二.07592113 4-事

6、 JS性 t JWPJi.。0 3.0 23415317Q=4N1201 2。120IM1二U130书HH优说aF eiarton fl |什.S44-.7O6-IOSS64"134-1显方性C网即h.000.000.251.0000aN12口1工口1 2D12D12D12D* fr .01箕,J迎恻 ,二鼎方目1'+*侑qqs小中士1旧5上以著石寸无+三、研究某商场服装销售的多元回归模型一）散点图分析1）男装销售额与邮寄数的散点图40000 OCT 人二 WTV3D000 00-2DQ0Q.0D-laOOD.OD-与由口IWOT15000200DD另装ill作.00-4DO

7、DO.OO-30000.00-2D0D0.0D-1 DOOO.OD-.口口 -I 100I 120用装策性商品目录邮寄数2）男装销售额与页数的散点图60吕口商用目录中的页数3）男装销售额与电话数的散点图男装雷等40000 QQt203D4Q5D用于订陶的电话线数4）男装销售额与印刷费用散点图3Q0D0.0D-2DODO.OO-1 DOOO.OD-.0D-1 SOOD.OO2000Q.OT350口0.口口4DODO.OO45DOC.OOI30000.004DODO.OO-2SOOO.OO即删广告的费用5）男装销售额与客服代表数的散点图40000 01尸男装雷等ITT.riinnr1020n4 口

8、5060客服代表数?从以上散点图分析，男装销售额作为因变量，邮寄数、页数、电话数、印刷 费用、客服代表数作为自变量，可以看出一些趋势，如：(1)男装销售额与邮寄数可能有正相关，相关性强。(2)男装销售额与页数可能正相关，相关性弱。(3)男装销售额与电话数可能有正相关性，相关性强。(4)男装销售额与印刷费用可能有正相关性，相关性弱。(5)男装销售额与客服代表数可能有正相关性，相关性强。)回归模型建立|坐上虢人的交茎程去的交基fjit1客(代餐能.市 品目址中的制 ft,即刷广告的 费却，用于“跑 的电话旺风珥 拈目录M寄数匕输Aa.因变量：用装销者b.已输入所有睛求的专量.器型T总'RR

9、内启馨R Zi标推沽计的误 差更源统计建PR T更改F更改d(PdT28肛F更技1,892J-.796.7872917.35290.79689.07151彳4.000a博割塞里:懈量).客鹏代老觎.衢脑H录中的孤数.印冏厂舌的管用用于订购的电话耀风 询晶目录餐寄.b,出空dF转笛警ArwnM1a?f眄1用Wf B针门 M*”第？ BrazticK.a 4N0«imi511*119nUM8KI« 851DBVS23os anneo*a Off ft:bcw, vjwm, mu 和 turn, 4w-imjaiJ«TiimA«判at*占口*«

10、71;r*帧枇”tSflm的g上映优博国MUHt*B«*VFrm梵WM528EBir7B4S2coo30219 7S1iBrriB&sUT3K3如coo,TO?$例HIM加货e,1 口才WK*,C203丁日9DtT!F9S31 B9鼻,财的电击Ht生“4£加.，的TH”eoo羽珅f侬口。一皿1 9得祖<-哥的量用71507BHflm007so371fllG1 D57*1 ?JC38 05Br721 099I?Sinra73|»1122 ”5n囚电研的毕立卷住事用r .:.*件O力量比明咐却AAHM*n中旃 R«JBFffRn« V

11、MK学广8的曹*事阳隔111MFI.U.C3,00co.CQw如?gH1Wtry心cdg233C23t5随H03C9«7DE274。/V灯W廊JI.11133m才3 M电0Bt8必裆19sC3S31 S1791,U13ci57制> n «*(d« mWftl3JIKM如，?r 处4 r”，9MJ 3H如1.HUwraith殿小值%A«购值NRM1273564033U4 S9P116242 913456i3.766r5120薄簟值*16523.115.0001 0M12口理测值的标盘联差7B1 9503401.52160S.1B2236892120调

12、鳖的拆涉值-2870 902133167 003916208 27275727 613121209256.284169143 81543000002855 40629120标电残差*2,0303134.000979120snjgnt化殖差>2,9973198.皿1 DD4120已翻除的残差W5R0M94560B34C34 540733037 2902912 口Student化已蜡除葡残差-2 99£3.325ODS1 D1S12口Mahal,距黑J20n.wO5B7 566120Cook的即解,000496,011047120M-mroDQ1fi59D<206412口a

13、9U: 91蒙朝督模型名称MOD_2序列或顺序1 转换男装销售无非季节性差分0季节性差分奉节性 苴日间 的 W 声干国苴日性0子*干1土现|目口？代反水平轴标签TC现| 土日期干预开始 参考线无无曲线下方的区域_未填充正在应用来自 MOD_2 的彳莫型指定。男装销售序列或顺序长度用户缺失图中的缺失值数系统缺失12000期装审售答m9gB Asol n 留 b liolnasB J胃一 n卷 $8/1E 131/1密7 昌困51 H996 A-8s 1亘7199E 49史蓑995白省三第5 J1生3第59HJ答三四4 W4»胃二®3 E 白卷3993 占1空二993 Jam

14、n 因2 白省n 992 白一5二菖 白卷>国 Joss- -09312 99 口 省n卷41oln菖aarol 71983-0卷土患 白13三室32）对数据进行平稳性分析模型描述模型名称MOD_3序列名1男装销售转换无非季节性差分0季节性差分0季节性期间的长度无周期性最大滞后数16为计算自相关的标准误而假定的过程、,一、a独立性（白噪首）显示并绘图所有滞后正在应用来自MOD_3的模型指定。a.不适用于计算偏自相关的标准误。自相关图序列：男装销售滞后自相关a标准误差Box-Ljung 统计量值dfb Sig.1.401.09019.7421.0002.332.09033.3762.000

15、3.187.08937.7303.0004.184.08941.9864.0005.130.08944.1255.0006.110.08845.6746.0007.138.08848.1277.0008.162.08751.5558.0009.138.08754.0709.00010.231.08761.18310.00011.233.08668.49111.00012.569.086112.32112.00013.301.085124.70013.00014.233.085132.20214.00015.101.085133.63615.00016.112.084135.39116.000a

16、.假定的基础过程是独立性（白噪音） b.基于渐近卡方近似。偏自相关序列：男装销售滞后偏自相关标准误差1.401.0912.204.0913-.001.0914.071.0915.019.0916.012.0917.077.0918.079.0919.017.09110.152.09111.092.09112.489.09113-.088.09114-.098.09115-.083.09116-.011.091另装销得LuHd12 3 4 5 6 7 6 9 10 H 12 13 U 15 16延退数目3）男装销售序列差分序列图，观察其平稳性-2CCCC DD-耳加口.口CTIC'CGQ

17、.DD-砧 即 伊-1CCCC.QD-simnggm=5w量 JESm 由 <0/1907 ri ooi n 薰AE直上崽 名3Eail/IBS白方2995=0豆 XIRR410631 =图4 Iosifs E.DGaln 图3-Inoluggr-JDmoln 和 白23/1出得|口33量 白省立君口吕空n9若转换:差刚刻度线上下两侧，因此可以认为差分由图得知，差分序列基本均匀分布在 0 序列是平稳的。V W 11 iy y H 15 修M利曼目男装靖智_nnnnnLl| IIJULJU _一一一BJ由图可知，差分序列的 ACF和PACF都是拖尾的，所以，可对原始序列建立ARIMA模型4

18、)建立 ARIMA (2,2,2)模型模型描述模型类型模型ID 男装销售 模型ARIMA(2,2,2)模型统计量模型预测变量数模型拟合统计量Ljung-Box Q(18)离群值数平稳的R方R方统计量DFSig.男装销售-模型1.434.84139.01014.0000ARIMA模型参数估计SEtSig.常数-75.438518.381-.146.885滞后1.439.613.715.476AR滞后2 男装销售平方根，男装销售-模型差分.362.3611.003.3182滞后11.011.5791.748.083MA滞后2-.2721.188-1.444.1521日期无转换 分子滞后05.835

19、E-0093.995E-008.146.884残差ACF.0-0.5000.5Residual二'赛飙值-出就LCL60000 00-:飞 V2皿。页00000.00.00-见装密1日期基于SPSS MODELER的模型分析客户关系管理实验四【项目内容】应用Modeler 14.0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exp4.sav数据(见附件)，应用以下模型进行分析：a) 应用logistics模型，根据消费者个人基本信息(gender、agecat、distance

20、)和满意因素(price、numitems、org、service、quality )预测顾客总体满意度水平( overall)；b) 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)；c)应用聚类模型，进行客户分类，探索不同类别的客户具有哪些不同的特征，哪些 类别的客户有更高的总体满意度水平。【实验(实训I)过程】(步骤、记录、数据、程序等)a) Logistics模型分析1 .选择数据源exp4.sav,插入“typ

21、e”节点，并设置目标数据和测量类型。it PreviewFwmat /MiiKitaliDnsnd、卜 Read ValuesClear Vaubb | Cl&arl ValuesFieldkl2自与urcrr史加匕VaJMjeskllESIng®GENDER1.M0- AGE CATra| Ordinal1 6.2 0.3 a 4 J 5 D而 REGUOF出 NomlnslMlg QSAM通 REASOM16 NominaltO,2.0,3.0.40REASCW-ja： Nominal1.0.2.0.-3.0.J 0>DEPT/： Nominali.0120jL(k

22、,4.-015.鹤 FURCHEiv:- Nominala.a.io® PAYMENT5 hl$Egl1Q2 0,3a4 Op金 FOLLOWUP： Nominal10,2.0,3.0.41.5 0域 DISTAXJCE1fl Ordinal1.0,2.0,3.0,SJ拿STORENominal1.0,2.0,3.0.40 5.0恋 CONTACT9" Nominala.a.i.GPRICEj| Ordinalmgdwsuo心 NUMFTEM5司 Ordinal1 0.2 0,3 0 4 Q 5 口您ORGuiM Ordinal1.0,2.0,3.0.4 0.5.0 SER

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27、iiE1141:9.6%Somewti 前 PtKitiYe懂21.6%&trormtr Posrtrre13222.7%的MT582100.0%IlFEsing0Total582纵曲ggl剂由口4偿时3 Tht spH&m griw n/ only out vtlut obaurvtd in 飘了（S3 2%） 和DgM晒CaiHBl【结论】经分析，logistics模型中的客户总体满意度水平为82.2%b) Neural Net模型分析1.选择数据源exp4.sav,插入“type”节点，并设置目标数据和测量类型。A PrewewFwmat州in町ta巾口附sk R&

28、;act Values | Clear V&IubbClear AN ValuesFieldkleaBur&rneiitValuesHissing潴GENDER 番 AjGECAT 曲 REGULAR 由 REASOtJI 由 REASON2 DEPT 助 PURCHASE a珍 PAYMENT 由 FOLLOWUP DISTANCE 礴 STORE CONTACT PRICE .畲 NUMITEMS 曲ORG * SERVICEFlag Ordinal Nominal Nominal Nominal Nominal Nominal Nominal Nominal Ordina

29、l Nominal Nominal Drdlnal Ordinal Ordinal OrdinalI.Oftl.O1 0.2 0.3 ：i 4 ：UJ.ZJ 3 14 U3口口 1(t 1 0.2 口二 0 H 2 口 1.0,2A3.0.45 0 1.0,2.0,3 0.-4 0.SJ 工叵隼.康0闺1一记1此1 0.? 0J 口 4Z = L'1 6s2Os3 0.4.5J 1.0,2.0,3.0.J i 5 0 1：0金石3h五&杷CheckNone None NoneNoneNoneNoneNoneNOH None NoneNoneManeNqneNon* None NoneRolsInput InputMW NkmNkm日 Mme- IMon&MiMK Nhm警 OUAUTrJ ordinalH - OVERALLtt| Ordinal1 0.2 0.J