广东移动佛山用户流失预警模型: 基于SPSS Clementine的数据挖掘实战

对流失预警模型的评估，提出评估的指标和方法。

目前，移动终端已成为运营商维系用户、拓展市场的战略重心。提升移动终端销量、扩大终端规模是各运营商的工作重点。利用数据挖掘技术，从用户属性、终端使用信息、终端搜索访问信息等多个维度出发，挖掘大量用户行为数据的价值。建立了终端换机模型，包括基于决策树算法的用户换机倾向识别模型和基于聚类算法的终端推荐模型。这些模型可以帮助实现移动终端的精准营销。

Clementine数据挖掘：实战指南 这本指南面向Clementine用户，涵盖软件功能的全面讲解与丰富的应用案例，助您快速掌握数据挖掘技巧。

SPSS与Clementine数据挖掘技术的基础入门，介绍了它们在数据分析和挖掘领域的应用和基本原理。

数据挖掘过程中涉及数据源节点、数据库变量、固定文件、SPSS文件、Dimensions和SAS文件等内容，包括Excel中的用户输入记录、选项节点的选择、抽样、平衡、汇总、排序、合并、附加以及区分字段的选项节点。

该模型将移动代理和增量优化技术与OIKI DDM模型相结合，采用层次结构设计，可实现数据挖掘过程中的可扩展性和灵活性。它通过利用网络特性，降低通信成本，特别适用于大规模分布式环境。

多重散点图节点是一种特殊的散点图类型，用于展示单一X字段对多个Y字段的关系。每条Y字段以不同颜色的线条表示，每条线条均代表一个Y模式，并且X轴被设置为排序的散点图节点。这种图表特别适用于时间序列数据，有助于分析变量在不同时间段内的波动状况。

SPSS数据挖掘实战指南 基于CRISP-DM方法论 本指南以CRISP-DM方法论为框架，详细阐述使用SPSS进行数据挖掘的流程。 1. 商业理解* 明确商业目标和数据挖掘目标* 评估项目可行性和资源 2. 数据理解* 收集数据并进行初步探索* 评估数据质量，处理缺失值和异常值* 理解数据结构和变量关系 3. 数据准备* 选择分析所需的数据* 清洗、转换和集成数据* 构建特征和派生变量 4. 建模* 选择合适的模型算法* 训练模型并进行参数调优* 评估模型性能 5. 评估* 验证模型是否满足商业目标* 分析模型结果，发现新的商业洞察 6. 部署* 将模型应用于实际业务* 监控模型性能，定期更

Clementine是由ISL（Integral Solutions Limited）开发的数据挖掘工具平台。1999年，SPSS公司收购了ISL并重新整合开发了Clementine，使其成为其重要产品之一。Clementine结合商业技术，能够快速建立预测性模型，并将其应用于商业决策中，从而帮助优化决策过程。其强大的数据挖掘功能和显著的投资回报率使其在业界享有盛誉。与那些仅关注模型外在表现而忽视数据挖掘在整个业务流程中应用价值的工具相比，Clementine通过其先进的数据挖掘算法，将数据挖掘贯穿业务流程始终，大大提高了投资回报率，并缩短了投资回报周期。