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大数据挖掘工具: SPSS Statistics入门与提高 【课程目标】 随着大数据分析的需求越来越旺盛，大数据分析工具也越来越琳琅满目，然而，绝大多数的分析工具都只具有单一用途，无法满足企业的复杂的多样化的全面的业务分析需求，因此分析工具的选择成为了一个挑战。 一个良好的分析工具必须满足如下要求： 1） 易学易用易操作。 2） 分析效率要高。 3） 满足业务分析需求。 如果要说前两个要求，显然类似于Excel/PowerBI/Tableau等工具都是满足要求的，但此类工具却无法解决更复杂的业务问题，比如影响因素分析、客户行为预测/精准营销、客户群划分、产品交叉销售、产品销量预测等等，这些需求用Excel/PBI等工具就难以胜任了，需要用到更高级的数据挖掘工具，比如IBMSPSS工具。IBM SPSS工具是面向非专业人士的高级的分析工具（挖掘工具），它提供大量的分析方法和分析模型，能够解决的业务问题更丰富，提供了更加强大的业务数据分析功能，并且它封装了具体的分析算法，即使你没有深厚的技能能力，也能够胜任复杂的数据分析和挖掘。 本课程面向数据分析部等专门负责数据分析与挖掘的人士，专注大数据挖掘工具SPSSStatistics的培训。 本课程从实际的业务需求出发，对数据分析及数据挖掘技术进行了全面的介绍，将数据挖掘标准流程、分析思路、分析方法、分析模型，全部落地在SPSS工具中，通过大量的工具操作和演练，帮助学员熟练掌握SPSS工具的使用，并能够将SPSS工具在实际的业务数据分析中满地，实现“知行合一”。 通过本课程的学习，达到如下目的： 1、 了解大数据挖掘的标准过程和挖掘步骤。 2、 掌握基本的统计分析，常用的影响因素分析。 3、 理解数据挖掘的常见模型，原理及适用场景。 4、 熟练掌握SPSS基本操作，能利用SPSS解决实际的商业问题。 【授课时间】 2~4天时间，或根据客户需求选择（每天6个小时） 【授课对象】 市场部、业务支撑部、数据分析部、运营分析部等对业务数据分析有较高要求的相关人员。 【学员要求】 1、 每个学员自备一台便携机(必须)。 2、 便携机中事先安装好MicrosoftOffice Excel 2013版本及以上。 3、 便携机中事先安装好SPSSStatistics v24版本及以上。 注：讲师可以提供试用版本软件及分析数据源。 【授课方式】 基础知识精讲 + 案例演练 + 实际业务问题分析 + 工具实际操作 本课程突出数据挖掘的实际应用，结合行业的典型应用特点，从实际问题入手，引出相关知识，进行大数据的收集与处理；引导学员思考，构建分析模型，进行数据分析与挖掘，以及数据呈现与解读，全过程演练操作，以达到提升学员的数据综合分析能力，支撑运营决策的目的。 【课程大纲】 第一部分： 数据挖掘标准流程1、 数据挖掘概述 2、 数据挖掘的标准流程（CRISP-DM） Ø 商业理解 Ø 数据准备 Ø 数据理解 Ø 模型建立 Ø 模型评估 Ø 模型应用 案例：客户流失预测及客户挽留 3、 数据集的基本知识 a) 存储类型 b) 统计类型 c) 角度 4、SPSS工具简介 第二部分： 数据预处理过程1、数据预处理的基本步骤 Ø 数据读取、数据理解、数据处理、变量处理、探索分析 2、数据预处理的主要任务 Ø 数据集成：多个数据集的合并 Ø 数据清理：异常值的处理 Ø 数据处理：数据筛选、数据精简、数据平衡 Ø 变量处理：变量变换、变量派生、变量精简 Ø 数据归约：实现降维，避免维灾难 3、数据集成 Ø 外部数据读入：Txt/Excel/SPSS/Database Ø 数据追加（添加数据） Ø 变量合并（添加变量） 4、数据理解（异常数据处理） Ø 取值范围限定 Ø 重复值处理 Ø 无效值/错误值处理 Ø 缺失值处理 Ø 离群值/极端值处理 Ø 数据质量评估 5、数据准备：数据处理 Ø 数据筛选：数据抽样/选择（减少样本数量） Ø 数据精简：数据分段/离散化（减少变量的取值个数） Ø 数据平衡：正反样本比例均衡 6、数据准备：变量处理 Ø 变量变换：原变量取值更新，比如标准化 Ø 变量派生：根据旧变量生成新的变量 Ø 变量精简：降维，减少变量个数 7、数据降维 Ø 常用降维方法 Ø 如何确定变量个数 Ø 特征选择：选择重要变量，剔除不重要的变量 ² 从变量本身考虑 ² 从输入变量与目标变量的相关性考虑 ² 对输入变量进行合并 Ø 因子分析（主成分分析） ² 因子分析的原理 ² 因子个数如何选择 ² 如何解读因子含义 案例：提取影响电信客户流失的主成分分析 8、数据探索性分析 Ø 常用统计指标分析 Ø 单变量：数值变量/分类变量 Ø 双变量：交叉分析/相关性分析 Ø 多变量：特征选择、因子分析 演练：描述性分析（频数、描述、探索、分类汇总） 第三部分： 数据可视化篇1、数据可视化的原则 2、常用可视化工具 3、常用可视化图形 Ø 柱状图、条形图、饼图、折线图、箱图、散点图等 4、图形的表达及适用场景 演练：各种图形绘制 第四部分： 影响因素分析篇问题：如何判断一个因素对另一个因素有影响？比如营销费用是否会影响销售额？产品价格是否会影响销量？产品的陈列位置是否会影响销量？ 风险控制的关键因素有哪些？如何判断？ 1、 影响因素分析的常见方法 2、 相关分析（衡量变量间的的相关性） 问题：这两个属性是否会相互影响？影响程度大吗？营销费用会影响销售额吗？ Ø 什么是相关关系 Ø 相关系数：衡量相关程度的指标 Ø 相关系数的三个计算公式 Ø 相关分析的假设检验 Ø 相关分析的基本步骤 Ø 相关分析应用场景 演练：体重与腰围的关系 演练：营销费用会影响销售额吗 演练：哪些因素与汽车销量有相关性 演练：通信费用与开通月数的相关分析 案例：酒楼生意好坏与报纸销量的相关分析 Ø 偏相关分析 Ø 距离相关分析 3、 方差分析 问题：哪些才是影响销量的关键因素？ Ø 方差分析解决什么问题 Ø 方差分析种类：单因素/双因素可重复/双因素无重复 Ø 方差分析的应用场景 Ø 方差分析的原理与步骤 Ø 如何解决方差分析结果 演练：终端摆放位置与终端销量有关吗？ 演练：开通月数驿客户流失的影响分析 演练：客户学历对消费水平的影响分析 演练：广告和价格是影响终端销量的关键因素吗 演练：营业员的性别、技能级别产品销量有影响吗？ 案例：2015年大学生工资与父母职业的关系 案例：医生洗手与婴儿存活率的关系 演练：寻找影响产品销量的关键因素 Ø 多因素方差分析原理 Ø 多因素方差结果的解读 演练：广告形式、地区对销量的影响因素分析（多因素） Ø 协方差分析原理 演练：饲料对生猪体重的影响分析（协方差分析） 4、 列联分析（两类别变量的相关性分析） Ø 交叉表与列联表 Ø 卡方检验的原理 Ø 卡方检验的几个计算公式 Ø 列联表分析的适用场景 案例：套餐类型对客户流失的影响分析 案例：学历对业务套餐偏好的影响分析 案例：行业/规模对风控的影响分析 第五部分： 数据建模过程篇1、 预测建模六步法 Ø 选择模型：基于业务选择恰当的数据模型 Ø 属性筛选：选择对目标变量有显著影响的属性来建模 Ø 训练模型：采用合适的算法对模型进行训练，寻找到最合适的模型参数 Ø 评估模型：进行评估模型的质量，判断模型是否可用 Ø 优化模型：如果评估结果不理想，则需要对模型进行优化 Ø 应用模型：如果评估结果满足要求，则可应用模型于业务场景 2、 数据挖掘常用的模型 Ø 数值预测模型：回归预测、时序预测等 Ø 分类预测模型：逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等 Ø 市场细分：聚类、RFM、PCA等 Ø 产品推荐：关联分析、协同过滤等 Ø 产品优化：回归、随机效用等 Ø 产品定价：定价策略/最优定价等 3、 属性筛选/特征选择/变量降维 Ø 基于变量本身特征 Ø 基于相关性判断 Ø 因子合并（PCA等） Ø IV值筛选（评分卡使用） Ø 基于信息增益判断（决策树使用） 4、 模型评估 Ø 模型质量评估指标：R^2、正确率/查全率/查准率/特异性等 Ø 预测值评估指标：MAD、MSE/RMSE、MAPE、概率等 Ø 模型评估方法：留出法、K拆交叉验证、自助法等 Ø 其它评估：过拟合评估 5、 模型优化 Ø 优化模型：选择新模型/修改模型 Ø 优化数据：新增显著自变量 Ø 优化公式：采用新的计算公式 6、 模型实现算法（暂略） 7、 好模型是优化出来的 案例：通信客户流失分析及预警模型 第六部分： 数值预测模型篇问题：如何预测产品的销量/销售金额？如果产品跟随季节性变动，该如何预测？新产品上市，如果评估销量上限及销售增速？ 1、 销量预测与市场预测——让你看得更远 2、 回归预测/回归分析 问题：如何预测未来的销售量（定量分析）？ Ø 回归分析的基本原理和应用场景 Ø 回归分析的种类（一元/多元、线性/曲线） Ø 得到回归方程的几种常用方法 Ø 回归分析的五个步骤与结果解读 Ø 回归预测结果评估（如何评估预测质量，如何选择最佳回归模型） 演练：散点图找推广费用与销售额的关系（一元线性回归） 演练：推广费用、办公费用与销售额的关系（多元线性回归） 演练：让你的营销费用预算更准确 演练：如何选择最佳的回归预测模型（曲线回归） Ø 带分类变量的回归预测 演练：汽车季度销量预测 演练：工龄、性别与终端销量的关系 演练：如何评估销售目标与资源配置（营业厅） 3、 时序预测 问题：随着时间变化，未来的销量变化趋势如何？ Ø 时序分析的应用场景（基于时间的变化规律） Ø 移动平均MA的预测原理 Ø 指数平滑ES的预测原理 Ø 自回归移动平均ARIMA模型 Ø 如何评估预测值的准确性？ 案例：销售额的时序预测及评估 演练：汽车销量预测及评估 演练：电视机销量预测分析 演练：上海证券交易所综合指数收益率序列分析 演练：服装销售数据季节性趋势预测分析 4、 季节性预测模型 Ø 季节性回归模型的参数 Ø 常用季节性预测模型（相加、相乘） 案例：美国航空旅客里程的季节性趋势分析 案例：产品销售季节性趋势预测分析 5、 新产品预测模型与S曲线 Ø 如何评估销量增长的拐点 Ø 珀尔曲线与龚铂兹曲线 案例：如何预测产品的销售增长拐点，以及销量上限 演戏：预测IPad产品的销量 6、 自定义模型（如何利用规划求解进行自定义模型） 案例：如何对餐厅客流量进行建模及模型优化 第七部分： 回归模型优化篇1、 回归模型的基本原理 Ø 三个基本概念：总变差、回归变差、剩余变差 Ø 方程的显著性检验：是否可以做回归分析？ Ø 拟合优度检验：回归模型的质量评估？ Ø 因素的显著性检验：自变量是否可用？ Ø 理解标准误差的含义：预测的准确性？ 2、 模型优化思路：寻找最佳回归拟合线 Ø 如何处理异常数据（残差与异常值排除） Ø 如何剔除非显著因素（因素显著性检验） Ø 如何进行非线性关系检验 Ø 如何进行相互作用检验 Ø 如何进行多重共线性检验 Ø 如何检验误差项 Ø 如何判断模型过拟合 案例：模型优化案例 第八部分： 分类预测模型篇问题：如何评估客户购买产品的可能性？如何预测客户的购买行为？如何提取某类客户的典型特征？如何向客户精准推荐产品或业务？ 1、 分类模型概述 2、 常见分类预测模型 3、 评估分类模型的常用指标 Ø 正确率、查全率/查准率、特异性等 4、 逻辑回归模型（LR） Ø 逻辑回归模型原理及适用场景 Ø 逻辑回归种类：二项/多项逻辑回归 Ø 如何解读逻辑回归方程 案例：如何评估用户是否会购买某产品（二项逻辑回归） Ø 消费者品牌选择模型分析 案例：多品牌选择模型分析（多项逻辑回归） 5、 分类决策树（DT） 问题：如何预测客户行为？如何识别潜在客户？ 风控：如何识别欠贷者的特征，以及预测欠贷概率？ 客户保有：如何识别流失客户特征，以及预测客户流失概率？ Ø 决策树分类简介 Ø 如何评估分类性能？ 案例：美国零售商（Target）如何预测少女怀孕 演练：识别银行欠货风险，提取欠贷者的特征 Ø 构建决策树的三个关键问题 ² 如何选择最佳属性来构建节点 ² 如何分裂变量 ² 修剪决策树 Ø 选择最优属性 ² 熵、基尼索引、分类错误 ² 属性划分增益 Ø 如何分裂变量 ² 多元划分与二元划分 ² 连续变量离散化（最优划分点） Ø 修剪决策树 ² 剪枝原则 ² 预剪枝与后剪枝 Ø 构建决策树的四个算法 ² C5.0、CHAID、CART、QUEST ² 各种算法的比较 Ø 如何选择最优分类模型？ 案例：商场酸奶购买用户特征提取 案例：电信运营商客户流失预警与客户挽留 案例：识别拖欠银行货款者的特征，避免不良货款 案例：识别电信诈骗者嘴脸，让通信更安全 6、 人工神经网络（ANN） Ø 神经网络概述 Ø 神经网络基本原理 Ø 神经网络的结构 Ø 神经网络的建立步骤 Ø 神经网络的关键问题 Ø BP反向传播网络（MLP） Ø 径向基网络（RBF） 案例：评估银行用户拖欠货款的概率 7、 判别分析（DA） Ø 判别分析原理 Ø 距离判别法 Ø 典型判别法 Ø 贝叶斯判别法 案例：MBA学生录取判别分析 案例：上市公司类别评估 8、 K近邻分类（KNN） Ø 基本原理 Ø 关键问题 9、贝叶斯分类（NBN） Ø 贝叶斯分类原理 Ø 计算类别属性的条件概率 Ø 估计连续属性的条件概率 Ø 贝叶斯网络种类：TAN/马尔科夫毯 Ø 预测分类概率（计算概率） 案例：评估银行用户拖欠货款的概率 10、 支持向量机（SVM） Ø SVM基本原理 Ø 线性可分问题：最大边界超平面 Ø 线性不可分问题：特征空间的转换 Ø 维空难与核函数 第九部分： 市场细分模型篇问题：我们的客户有几类？各类特征是什么？如何实现客户细分，开发符合细分市场的新产品？如何提取客户特征，从而对产品进行市场定位？ 1、 市场细分的常用方法 Ø 有指导细分 Ø 无指导细分 2、 聚类分析 Ø 如何更好的了解客户群体和市场细分？ Ø 如何识别客户群体特征？ Ø 如何确定客户要分成多少适当的类别？ Ø 聚类方法原理介绍 Ø 聚类方法作用及其适用场景 Ø 聚类分析的种类 Ø K均值聚类（快速聚类） 案例：移动三大品牌细分市场合适吗？ 演练：宝洁公司如何选择新产品试销区域？ 演练：如何评选优秀员工？ 演练：中国各省份发达程度分析，让数据自动聚类 Ø 层次聚类（系统聚类）：发现多个类别 Ø R型聚类与Q型聚类的区别 案例：中移动如何实现客户细分及营销策略 演练：中国省市经济发展情况分析（Q型聚类） 演练：裁判评分的标准衡量，避免“黑哨”（R型聚类） Ø 两步聚类 3、 主成分分析PCA分析 Ø 主成分分析原理 Ø 主成分分析基本步骤 Ø 主成分分析结果解读 演练：PCA探索汽车购买者的细分市场 4、 RFM模型客户细分框架 第十部分： 客户价值评估1、 客户价值评估与RFM模型 问题：如何评估客户的价值？如何针对不同客户采取不同的营销策略？ Ø RFM模型，更深入了解你的客户价值 Ø RFM的客户细分框架理解 Ø RFM模型与市场策略 Ø RFM模型与活跃度 演练：“双11”淘宝商家如何选择客户进行促销 演练：结合响应模型，宜家IKE实现最大化营销利润 演练：重购用户特征分析 第十一部分： 假设检验篇1、 参数检验分析（样本均值检验） 问题：如何验证营销效果的有效性？ Ø 假设检验概述 ² 单样本T检验 ² 两独立样本T检验 ² 两配对样本T检验 Ø 假设检验适用场景 电信行业 案例：电信运营商ARPU值评估分析（单样本） 案例：营销活动前后分析（两配对样本） 金融行业 案例：信用卡消费金额评估分析（单样本） 医疗行业 案例：吸烟与胆固醇升高的分析（两独立样本） 案例：减肥效果评估（两配对样本） 2、非参数检验分析（样本分布检验） 问题：这些属性数据的分布情况如何？如何从数据分布中看出问题？ Ø 非参数检验概述 ² 单样本检验 ² 两独立样本检验 ² 两相关样本检验 ² 两配对样本检验 Ø 非参数检验适用场景 案例：产品合格率检验（单样本-二项分布） 案例：训练新方法有效性检验（两配对样本-符号/秩检验） 案例：促销方式效果检验(多相关样本-Friedman检验) 案例：客户满意度差异检验(多相关样本-Cochran Q检验) 第十二部分： 实战-数据挖掘项目实战1：客户流失预警与客户挽留之真实数据分析实践 实战2：银行信用风险分析 结束：课程总结与问题答疑。
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