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用SPSS做时间序列 关于时间序列,有好多软件可以支持分析,大家比较熟悉的可能是EVIEWS.SPSS.还有STATA,具体用啥软件,结果都是一样的,但是SPSS作为一款学习简单,使用容易的软件还是值得大家关注的. 预测:是对尚未发生或目前还不明确的事物进行预先的估计和推测,是在现时对事物将要发生的结果进行探讨和研究,简单地说就是指从已知事件测定未知事件.为什么要预测呢,因为预测可以帮助了解事物发展的未来状况后,人们可以在目前为它的到来做好准备,通过预测可以了解目前的决策所可能带来的后果,并通过

我们已经知道,两个随机变量间的相关关系可以用简单相关系数表示,一个随机变量和多个随机变量的相关关系可以用复相关系数表示,而如果需要研究多个随机变量和多个随机变量间的相关关系,则需要使用典型相关分析. 典型相关分析由于研究的是两组随机变量之间的相关关系,因此也属于一种多元统计分析方法,多元统计分析方法基本上都有降维的思想,典型相关分析也不例外,它借用主成分分析的思想,在多个变量中提取少数几个综合变量,将研究多个变量间的相关关系转换为研究几个综合变量的相关关系. 典型相关分析首先在每组变量中寻找线性

神经网络[] 一.起源与历史 1.与传统统计方法的区别 传统线性回归模型可通过最小平方方法获取知识并在回归系数存储知识.在此意义下,其为神经网络.实际上,您可以证明线性回归为特定神经网络的特殊个案.但是,线性回归具有严格模型结构和在学习数据之前施加的一组假设. 神经网络可以接近多种统计模型,并无需您预先假设因变量和自变量间的特定关系. 若因变量和自变量间实际为线性关系,神经网络结果应接近线性回归模型的结果: 若两者为非线性关系,神经网络将自动接近"正确"模型结构. 但是如果您正试图解释

不多说,直接上干货! 推荐博客 SPSS学习系列之SPSS Statistics(简称SPSS)是什么? 官方简介: SPSS Modeler 是全球领先的数据挖掘.预测分析平台软件,拥有简单的图形界面和高级分析能力,发现结构化和非结构化数据中的趋势,使得企业和分析师增加生产力,获得前所未有的深入了解和预测,可在云端使用. Molder是一款数据挖掘软件,建模的原理主要偏向于数学算法,比如各种聚类算法.各种决策树算法.神经网络算法.贝叶斯算法等等.目的就是通过对数据的整理.建模,挖掘出相关结果,

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Spss .Net 二次开发的学习过程暂停了一段时间,今天开始重启. 之前脑残的不得了,本想从网上下载一个Spss的安装包,然后安装学习.于是百度搜索Spss,在百度搜索框的列表中看到Spss17.Spss19,于是选择高版本19下载.安装.练习. 在熟悉了Spss的基本操作后,开始学习Spss的二次开发.百度得到的知识是,有个Spss.Net的开源项目,可以执行基本的启动.关闭等操作.此外有篇文章介绍了Spss的COM架构,通过COM方式调用SPSS,操作输入.输出等. 然后问题是,Spss.

前面博客中讲到的聚类,聚类是对客户的一些特征进行分群,属于描述,不涉及客户价值的判断,然而在营销中,其实第一步应该是搞清楚谁才是你的关键客户,哪些用户的价值较高,这就需要用到RFM模型.RFM模型是众多的客户关系管理(CRM)分析模式中,被广泛提到和应用的模型之一.通过R(Recency,表示最后一笔订单距离现在的时间).F(Frequency,表示客户在最近一段时间内购买的次数).M  (Monetary,表示客户在最近一段时间内购买的金额)三个指标对客户进行RFM打分,根据客户的RFM得分来

RFM模型:R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远,F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数,M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额.一般原始数据为3个字段:客户ID.购买时间.购买金额,用数据挖掘软件处理,加权(考虑权重)得到RFM得分,对得分排序,输出营销名单topN! 上图来自于@数据挖掘与数据分析 下面我们采用IBM Modeler 14.1版本操作RFM模型:(采用数据挖掘技术来分析RFM是一件简单的工作,因为软件非常智能化,或者说基

正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作,其中的RFM模型还是有一定代表性,就再把数据挖掘RFM模型的建模思路细节与大家分享一下吧!手机充值业务是一项主要电信业务形式,客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求. 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有三个神奇的要素,这三个要素构成了数据分析最好的指标:最近一次消费(Recency).消费频率(Frequency).消费金额(Monetary). 我早期两篇博文已详述了RFM思想和IBM Modeler操作