《大数据基础与实务》课件 16a.项目五 任务三 构建决策树模型_第1页
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文档简介

大数据基础与实务项目五数据挖掘和分析构建决策树模型任务四任务描述知识准备课堂研讨拓展训练目录CONTENTSONETWOTHREEFOUR任务描述

随着互联网在生活中的渗透率越来越高，任何一款产品，获取新用户的成本都在不断增加。随之而来的是老用户的流失成本在不断增加。所以企业不得不重视对老用户的维系。这个时候，搭建一套成熟的用户运营体系势在必行。在所有的互联网产品中，每个用户都会扮演不同的角色，发生不同的行为。所以，在搭建用户运营体系时，主要是基于用户的角色和行为的不同，做用户分层。通过用户分层，企业可以区分高价值用户以及低价值用户。也可以了解到哪些用户正在活跃，又有哪些正在流失。这也是日常所说的精细化运营的前提，只有做好用户分层，才能针对不同层级的用户制定相应的运营策略，才能做到精细化。。

知识准备

决策树（DecisionTree）是一种基本的分类与回归方法。它是一个树形结构，对于指定特征空间的数据点来说，总能顺着决策树的根节点一步步分配到子节点，最终到达叶节点，而叶节点表示了该数据点所属的分类。。决策树决策树定义一知识准备决策树由节点和有向边组成。节点有两种类型：决策节点和叶节点。一般的，一个决策树包含一个根节点，若干个决策节点和若干个叶节点。根节点：根节点是一个特殊的分支节点，它是决策树的起点，代表整个样本，并进一步划分为两个或多个同类集。决策节点（分支节点）：分支节点决定输入数据进入哪一个分支。每个分支节点对应一个分支函数（劈分函数），将不同的预测变量的值域映射到有限、离散的分支上。叶子节点：表示最终的决策结果，它们没有子节点。决策树组成部分二组成知识准备点击任务一新建项目并修改项目名称，在【数据向导】中，填写进行决策树建模分析操作的相关参数。决策树生成三参数填写知识准备在查看结果弹窗中可看到树图决策树生成三生成结果课堂研讨请以“年龄”为横轴、“月收入”为纵轴建立坐标系，用两种不同颜色的笔在坐标系中将上述6条规则中的区间范围进行标识，讨论对两位消费者预测结果是否符合建模结果。拓展训练01请上网查询其

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