SPSS数据挖掘_Modeler在通信行业的应用(客户细分案例-精确营销案例-客户流失预警案例)

基于IBM-SPSS-Modeler-14.2的客户数据挖掘

基于IBM SPSS Modeler 14.2的客户数据挖掘

IBM SPSS Modeler 14.2是一个从大量数据中挖掘有用模式的企业级数据分析平台，遵

循跨行业数据挖掘流程标准（CRISP-DM）。从数据源到数据建模，IBM SPSS Modeler 14.2

提供了丰富的数据挖掘流程各个阶段需要的组件。

IBM SPSS Modeler 14.2包含数据获取、数据预处理、数据建模、评估和部署等一系列

步骤，分析人员可通过拖放方式组合节点完成数据挖掘流程(以下简称数据流)。

IBM SPSS Modeler 14.2主界面如图1 所示，包括流工作区、节点选项卡、管理器和

IBM SPSS Modeler工程。其中流工作区主要是用于创建数据流，用户可以把节点选项卡下

的组件直接拖放到流工作区。节点选项卡有多种节点：数据源、记录选项、字段选项、图形、

建模、输出和导出等。管理器主要用于管理输出和模型，用户可以对这些输出和模型进行打

开、重命名、保存和删除等操作。IBM SPSS Modeler工程允许用户以CRISP-DM模式管理数

据流。

图1 IBM SPSS Modeler主界面

IBM SPSS Modeler 14.2允许用户直接手动输入数据和把可变文件、Statistics文件、

SAS文件、Excel和XML等多种数据导入，以供数据分析。在导入数据后，需要对数据进行

预处理。IBM SPSS Modeler 14.2提供丰富的数据预处理组件，主要包括记录预处理和字段

预处理。其中在记录预处理中，提供了选择、抽样、汇总、排序、合并和追加等组件。字段

预处理包括类型、过滤、导出、分箱、字段重排、自动数据准备和分区等组件。

IBM SPSS Modeler 14.2提供了各种来自机器学习和统计学的建模方法，如分类、

关联、聚类、序列和回归等模型。

本章应用IBM SPSS Modeler 14.2平台的几种常用数据挖掘算法，对客户交易的数据进

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用案例研究

随着信息时代的发展，数据成为了企业发展和决策的重要依据。客户关系管理（CRM）作为一种关注客户、提供最佳服务和保持客户关系的战略，对企业的长期发展至关重要。为了更好地理解和满足客户需求，企业越来越多地采用了数据挖掘技术来分析和利用海量的客户数据。本文将探讨数据挖掘技术在客户关系管理中的应用，并通过案例研究来展示其实际效果。

一、客户细分与个性化营销

通过数据挖掘技术，企业可以将大量的客户数据按照一定的规则进行分类和细分，进而实现个性化营销的目标。例如，某电商企业使用数据挖掘技术对客户进行聚类分析，发现不同族群的客户在购买偏好、消费金额等方面存在差异。基于这些差异，企业可以将不同客户群体进行个性化推荐，提供更符合其需求的产品和服务，从而增加消费者的忠诚度和购买频次。

二、客户流失预测与挽回

对于客户流失问题，企业需要提前发现客户流失的迹象，并采取相应的挽回措施。数据挖掘技术可以帮助企业从大量的客户数据中挖掘出流失的潜在特征，提供对流失客户的预测和识别。一家电信公司使用数据挖掘技术，发现了流失客户在通话时长、上网流量等方面与其他客户存在显著差异。通过对这些特征的分析，该公司可以提前预测到哪些客户可能会流失，并制定相应的挽回措施，如提供个性化优惠、增加客户服务等，以留住客户。

三、交叉销售与推荐系统

通过数据挖掘技术，企业可以发现客户之间的关联信息，并实现交叉销售和推荐系统的运作。例如，一家电商企业利用数据挖掘技术对客户的历史购买记录进行分析，发现了一些商品之间的关联性。通过将这些关联商品进行捆绑销售或者在购买某一商品后推荐相关商品，企业可以进一步增加销售额和客户满意度。

四、客户情感分析

了解客户的情感和意见对于企业改进产品和服务、维护客户关系具有重要意义。数据挖掘技术可以帮助企业对海量的客户评价和留言进行情感分析，提取其中的正面和负面情感信息。例如，一家餐饮企业使用数据挖掘技术对客户留言进行情感分析，发现了客户对菜品口味和服务态度存在不满意的情况。企业可以根据这些反馈，针对问题进行改进和调整，提高客户满意度和口碑。

数据挖掘技术在客户精细营销预测模型中的应用——以移动通信业务为例

第３４卷第５期　２０１３年９月　闽江学院学报　

ＪＯＵＲＮＡＬ　ＯＦ　ＭＩＮＪＩＡＮＧ　ＵＮ１ＶＥＲＳＩＴＹ　Ｖｏ１．３４　Ｎｏ．５　Ｓｅｐ．２０１３　

数据挖掘技术在客户精细营销预测模型中的应用　

以移动通信业务为例　

马莉婷　

（福建江夏学院经济贸易学院，福建福州３５０１０８）　

摘要：针对移动通信行业传统业务营销模式存在的问题进行分析，提出应用数据挖掘技术构建新业务客户精细营　

销预测模型；并应用十等分位法验证模型的有效性和稳定性．根据稳定性较强的预测模型制定精细营销策略，并随　

机选取客户数据应用预测模型进行营销推广的实验；实验结果验证了预测模型的推广成功概率更高．　

关键词：数据挖掘；预测模型；精细营销　

中图分类号：ＴＰ３９１　文献标识码：Ａ　文章编号：１００９—７８２１（２０１３）０５—００８８—０７　

Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｄａｔａ　ｍｉｎｉｎｇ　ｏｎ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ｍｏｄｅｌ　ｏｆ　ｃｕｓｔｏｍｅｒ　ｐｒｅｃｉｓｅ　ｍａｒｋｅｔｉｎｇ　

——ｔａｋｅｉｎｇ　ｍｏｂｉｌｅ　ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ　ｂｕｓｉｎｅｓｓ　ｆｏｒ　ｉｎｓｔａｎｃｅ　

ＭＡ　Ｌｉ．ｔｉｎｇ　

（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓ　ａｎｄ　Ｔｒａｄｅ，Ｆｕｊｉａｎ　Ｊｉａｎｇｘｉａ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｆｕｚｈｏｕ，Ｆｕｊｉａｎ　３５０１０８，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：１１１ｉｓ　ｐａｐｅｒ　ａｎａｌｙｚｅｓ　ｔｈｅ　ｐｒｏｂｌｅｍｓ　ｉｎ　ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　ｍａｒｋｅｔｉｎｇ　ｍｏｄｅｌ　ｏｆ　ｍｏｂｉｌｅ　ｉｎｄｕｓｔｒｙ．ａｎｄ　ｅｍ－　

ｐｌｏｙｓ　ｄａｔａ　ｍｉｎｉｎｇ　ｔｏ　ｂｕｉｌｄ　ｎｅｗ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ｍｏｄｅｌｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｂｕｓｉｎｅｓｓ，ｗｈｉｃｈ　ｉｓ　ｖｅｒｉｆｉｅｄ　ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ　ａｎｄ　ｓｔａ—　

ｂｉｌｉｔｙ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｍｏｄｅｌｓ　ｂｙ　ｄｅｃｉｓｅｃｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄ．　ｅ　ｍｏｄｅｌ　ｗｉｔｈ　ｍｏｒｅ　ｓｔａｂｉｌｉｔｙ　ｉｓ　ｕｓｅｄ　ｔｏ　ｆｏｒｍｕｌａｔｅ　ｐｒｅｃｉｓｅ　ｍａｒ－　ｋｅｔｉｎｇ　ｓｔｒａｔｅｇｙ　ａｎｄ　ｉｓ　ａｐｐｌｉｅｄ　ｏｎ　ｒａｎｄｏｍ　ｃｕｓｔｏｍ　ｄａｔａ　ｆｏｒ　ｄｏｉｎｇ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ　ｏｆ　ｍａｒｋｅｔｉｎｇ　ｐｒｏｍｏｔｉｏｎ．１＇ｌｌｅ　

数据挖掘在电信行业的应用

一、引言

数据挖掘作为一种新型的数据分析技术，在电信行业中得到了广泛的应用。通过对海量数据进行深入挖掘和分析，可以帮助电信企业更好地了解用户需求，提高服务质量和用户满意度，同时也为企业的营销决策提供重要参考。

二、数据挖掘在电信行业的应用场景

1. 用户画像分析

通过对用户的通话记录、短信记录、上网记录等数据进行分析，可以得出用户的社交圈子、兴趣爱好、消费能力等信息，从而构建出用户画像。这些信息可以帮助电信企业更好地了解用户需求，为其提供个性化服务。

2. 客户流失预测

通过对客户历史通话记录、套餐使用情况等数据进行分析，可以预测客户是否会流失。针对有流失风险的客户，电信企业可以采取相应措施进行挽留。

3. 营销推荐

通过对用户的消费习惯和历史购买记录等数据进行分析，可以向用户推荐最符合其需求的产品和服务。这样不仅能够提高用户满意度，还能够增加企业收入。

4. 故障预测

通过对网络设备的运行状态、维修记录等数据进行分析，可以预测设备故障的发生概率和时间。这样可以提前进行维修，避免因故障而影响用户体验。

三、数据挖掘在电信行业的应用案例

1. 中国移动客户流失预测

中国移动通过对客户的通话记录、短信记录、上网记录等数据进行分析，建立了客户流失预测模型。该模型能够准确地预测客户是否会流失，并针对有流失风险的客户采取相应措施进行挽留。通过这种方式，中国移动成功地降低了客户流失率。

2. 中国联通营销推荐

中国联通通过对用户的消费习惯和历史购买记录等数据进行分析，向用户推荐最符合其需求的产品和服务。该系统能够准确地识别用户需求，并给出最优方案。通过这种方式，中国联通成功地提高了用户满意度和企业收入。

3. 中国电信故障预测

中国电信通过对网络设备的运行状态、维修记录等数据进行分析，建立了故障预测模型。该模型能够准确地预测设备故障的发生概率和时间，并提前进行维修。通过这种方式，中国电信成功地提高了网络稳定性和用户体验。

SPSSModeler数据挖掘软件简介

SPSS Modeler 软件简介

SPSS Modeler原名Clementine，是⼀个业界领先的数据挖掘平台。SPSS Modeler强⼤的数据挖掘功能将复杂的统计⽅法和机器学习技术应⽤到数据当中，帮助客户揭⽰了隐藏在交易系统或企业资源计划（ERP）、结构数据库和普通⽂件中的模式和趋势，让客户始终站在⾏业发展的前端，显著的投资回报率使得SPSS Modeler在业界久负盛誉。

同那些仅仅着重于模型的外在表现⽽忽略了数据挖掘在整个业务流程中的应⽤价值的其它数据挖掘⼯具相⽐，SPSS Modeler其功能强⼤的数据挖掘算法，使数据挖掘贯穿业务流程的始终，在缩短投资回报周期的同时极⼤提⾼了投资回报率。SPSS Modeler 使您的企业在多⽅⾯受益。例如，您可以：■改善客户获得和保持；

■提⾼客户的⽣命周期价值；

■识别并最⼩化风险和欺诈；

■给不同的客户提供个性化服务；

SPSS Modeler拥有直观的操作界⾯、⾃动化的数据准备和成熟的预测分析模型，结合商业技术可以快速建⽴预测性模型，进⽽应⽤到商业活动中，帮助⼈们改进决策过程。应⽤SPSS Modeler获得的预测洞察⼒，引导客户与企业实时交互，并实现企业内共享这些洞察⼒。SPSS Modeler以其卓越的分析能⼒、可视化的操作⽅式、⾼度可扩展性受到全世界数据挖掘⼈员和企业⽤户的青睐。使⽤SPSS Modeler，您可以：■轻松获取、准备以及整合结构化数据和⽂本、⽹页、调查数据；

■快速建⽴和评估模型，使⽤SPSS Modeler提供的最⾼级的统计分析和机器学习技术；

■按照计划或者实时，把洞察⼒和预测模型有效地部署到系统中或者发送给决策者；

SPSS Modeler具有许多独特的性能，这使得它成为当今企业预测分析的理想选择。

SPSS Modeler 软件功能

SPSS Modeler 原名Clementine，是⼀个久享盛誉的数据挖掘平台，全⾯⽀持数据挖掘CRISP-DM的标准流程。SPSSModeler 可提供数据挖掘相关的数据理解、数据抽取加载转换、数据分析、建模、评估、部署等全过程的功能。

spss电子商务市场细分在数据挖掘中的应用案例

SPSS（统计分析软件）在电子商务市场细分方面的数据挖掘应用案例包括：

1. 用户行为分析：通过分析顾客在网站上的浏览、点击、购买等行为数据，可以判断他们的偏好、购买习惯和兴趣，从而对用户进行精确的细分。

2. 产品推荐：通过挖掘用户的购买历史、浏览行为和个人信息等数据，可以运用推荐算法为用户提供个性化的产品推荐，提高销量和用户满意度。

3. 客户细分：通过挖掘用户的地理位置、购买历史、消费水平等数据，可以将顾客分为不同的细分群体，帮助企业进行市场定位和精确营销。

4. 模型预测：通过分析大量的历史数据，可以建立预测模型，预测未来的销售趋势、用户需求和市场变化，帮助企业做出合理的决策。

5. 营销策略优化：通过挖掘各种关键数据的关联关系，可以分析各种营销策略的效果，优化市场推广和广告投放策略，提高营销效果和ROI（投资回报率）。

需要注意的是，在进行数据挖掘分析时，必须确保遵守相关隐私保护法律和道德规范，对用户隐私信息进行保护。

基于数据挖掘的客户流失分析案例

客户挽留在很多行业都是一个备受关注的问题，比如电信、银行、保险、零售等。要做客户挽留就需要对客户流失进行预警、客户流失原因分析、客户满意度或忠诚度研究、客户生命周期研究等相关问题进行深入而全面的分析。例如，对客户的行为特征进行分析，可以了解有多少客户流失，客户是什么时候流失的，以及客户是如何流失的等问题，从而监控客户流失、实现客户关怀。

应用数据挖掘技术可以根据过去拥有的客户流失数据建立客户属性、服务属性和客户消费数据与客户流失可能性关联的数学模型，找出客户属性、服务属性和客户消费数据与流失的关系，给出明确的数学公式或规则，从而计算出客户流失的可能性。

电信行业较早地提出了客户关系管理、关系营销等营销管理模式，学界和企业界的积极参与也推动了客户流失行为的相关研究。电信运营商在多年的业务支持系统建设中，积累了大量的历史业务数据，这些数据涉及到用户话单、通信计费、客户交费、市场营销、业务收入等各个方面，它们不仅是历史记录的呈现，同时还蕴含了客户的消费模式，客观上就为数据挖掘提供了丰富的素材。对于运营商来说，成熟有效的管理模式和技术可以更好地进行客户管理，提高用户的粘性才是硬道理。

建立流失模型可以解决由于客户离网导致的市场份额减少、营销成本增加、收入降低等问题，提高挽留成功率，降低离网率，降低挽留服务成本，减少由于客户离网所带来的收入损失。对客户按照流失倾向评分，产生最可能流失客户的名单，再由运营商对其进行挽留，把损失降到最低。

客户流失分析大致步骤主要分为以下四步：

一是寻找关键因子，比如探索用户离网的影响因素，根据影响因素判断用户离网发生的概率。通过研究现有套餐产品客户在呼叫通话、业务使用等各方面的行为特征，找到关键影响因子；

二是构建预测模型：采用数据挖掘监督类模型技术，训练得到潜在客户预测模型，用于预测将会选择该类套餐产品的潜在流失用户群，并以概率形式量化之。如果已经建立了Logistic回归模型，则可以根据模型，预测在不同的自变量情况下，客户流失的概率有多大；

聚类分析案例

SPSS软件操作实例——某移动公司客户细分模型

数据准备：数据来源于telco.sav，如图1所示，Customer_ID表示客户编号，Peak_mins表示工作日上班时期电话时长，OffPeak_mins表示工作日下班时期电话时长等。

图1 telco.sav数据

分析目的：对移动手机用户进行细分，了解不同用户群体的消费习惯，以更好的对其进行定制性的业务推销，所以需要运用聚类分析。

操作步骤：

1，从菜单中选择【文件】——【打开】——【数据】，在打开数据窗口中选择数据位置以及文件类型，将数据telco.sav导入SPSS软件中，如图2所示。

图2 打开数据菜单选项 2，从菜单中选择【分析】——【描述统计】——【描述】，然后在描述性窗口中，将需要标准化的变量选到右边的“变量列表”，勾选“将标准化得分另存为变量”，点确定，如图3所示。

图3 数据标准化

3，从菜单中选择【分析】——【分类】——【K-均值聚类】，在K-均值聚类分析窗口中将标准化之后的结果选入右边“变量列表”，客户编号选入“个案标记依据”，聚类数改为5。点击迭代按钮，在迭代窗口将最大迭代次数改为100，点击继续。点击保存按钮，在保存窗口勾选“聚类成员”、“与聚类中心的距离”，点击继续。点击选项按钮，在选项窗口勾选“ANOVA表”、“每个个案的聚类信息”，点击继续。点击确定按钮，运行聚类分析，如图4所示。图4 聚类分析操作

结果分析

表1 最终聚类中心

聚类

1 2 3 4 5

Zscore: 工作日上班时期电话时长 1.60559 -.78990 .61342 -.33584 .37303

Zscore: 工作日下班时期电话时长 .46081 -.58917 -.49365 1.18873 -.29014

Zscore: 周末电话时长 -.14005 -.15010 .35845 -.02375 -.40407

Zscore: 国际电话时长 1.68250 -.64550 .04673 .02351 -.04415

【原创】SPSS决策树和Logistic回归预测客户流失报告论文附代码数据

有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了。

一、研究内容

1.1、研究背景

客户在电信运营商户群中的地位十分重要。在电信业新的市场格局重新确定后，各大电信运营商间的竞争往往首先发生在对客户资源的争夺上。如何有效地保留现有客户、开发潜在客户、回流已流失客户是电信运营商在当前日益激烈的市场竞争中必须重视的三个环节。所以，进行电信客户流失问题的研究，显得尤为重要。

1.2、研究目的

通过运用决策树和Logistic回归方法，找出影响客户流失的因素，建立合适的模型,对电信客户流失问题进行分析以及提供一些合理化的建议。

1.3、研究意义

了解不同区域电信客户流失的现状，并根据找到的一些影响因素，保留现有客户、开发潜在客户、回流已流失客户这三个方面提供一些建议。

1.4、研究方法

主要采用决策树和Logistic回归方法对数据进行分析。

二、数据介绍

2.1、数据来源

本次分析的数据来自SPSS软件自带数据文件telco.sav。。

2.2、指标选取

本次分析一共选取了19个指标1000个样本，分别是：区域、月服务、年龄、婚姻状况、居住时间、收入、受教育水平、工作时间、退休、性别、家庭人数、免费服务、设备租赁、呼叫卡服务、无线服务、长途距离、免费通信、客户类别、流失。

2.3、指标介绍有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了。

（1）区域：电信客户来自3个不同的区域，1表示区域1,2表示区域2，3表示区域3；

（2）月服务：电信客户上个月呼叫的电信服务次数；

（3）年龄：电信客户的年龄；

（4）婚姻状况：电信客户的婚姻状况，0表示未婚，1表示已婚；

（5）居住时间：电信客户在本区域的居住时间；

（6）收入：电信客户以家庭为计算的收入；

（7）受教育水平：电信客户的受教育水平，1表示高中以下，2表示高中，3表示专科，4表示本科，5表示研究生；

（8）工作时间：电信客户已经工作的年限；

（9）退休：电信客户的退休状态，0表示未退休，1表示已退休；

数据挖掘在客户流失预测中的应用研究

一、引言

客户流失是商业中最为麻烦的问题之一。无论是小型企业，还是大型企业，都需要密切注意客户的流失情况。由于客户流失会给企业带来严重的财务问题和声誉问题，因此，寻找准确的方法来预测客户流失变得愈加迫切。数据挖掘作为实现这一目标的重要手段之一，在客户流失预测领域得到了广泛应用。

二、客户流失预测模型的构建

客户流失预测模型的主要目标是基于当前已有客户的信息来预测那些客户会在未来选择离开。因此，正确选取客户流失预测的特征集是非常关键的。特征集的选取必须与业务目标和上下文有关。可以考虑的特征包括客户资料，交易历史，投诉记录，问卷调查结果等信息。

构建预测模型可以有多种机器学习算法，如逻辑回归，支持向量机(SVM)，Random Forest等。在这些算法中，逻辑回归是最常用的算法之一，因为它可以使用简单的数学公式解释解决方案。

三、数据挖掘在客户流失预测中的应用研究

3.1 分类算法分类算法包括：逻辑回归，决策树，支持向量机，随机森林、同伴推荐，朴素贝叶斯和神经网络。在这些算法中，逻辑回归是一个最广泛使用的算法，因为它是解释性的，以及易于实施和处理。

逻辑回归通常被用于二元分类，即客户流失和未流失。它也可以被用于多分类，如果需要将客户分成更多组别，例如银行客户分成三个组别：黄金，白银和青铜。当模型中包括非线性特征时，决策树算法也是一种好的预测模型。

3.2 聚类算法

聚类算法是将数据分成多个不同的组别，每一组内数据的关联性高，不同组数据之间关联性较低。聚类算法中，K-means 算法是最常用的算法之一，其原理是根据用户的行为数据尽可能地将用户分成不同的簇。例如，银行可以使用K均值算法来将其客户分成几个不同的组别，例如有理财信托产品的高净值客户，贷款客户，保险客户，信用卡客户等。

3.3 神经网络

神经网络是一种复杂的模型。模型的训练通常需要大量的输入，需要较长的时间和计算资源。神经网络在浅层次中通过处理，将模型转换成更小、更易于处理的层次，并分析模型的特征以预测流失客户。神经网络提供的另一个优势是使用多步特征提取。这样他可以从不同的数据中发现相似性而得到更好的预测结果。当神经网络正确训练后，它可以准确预测客户的流失风险，进而提供针对性的预防措施。