基于SPSS軟件的Statistics分析

1、基于SPSS軟件的Statistics 分析研究某商場服裝銷售的描述性統(tǒng)計描述統(tǒng)計量N極小值極大值均值標準差男裝銷售1203245.1838609.6616242.81346324.98781女裝銷售12016578.9380245.9740583.679912196.43013珠寶銷售5983.5500000038231.570000016740.70833336733.5662546212000000000033336005216000有效的N （列表狀態(tài)）1201）餅圖 ! k /快更匿告O：vLKff2）條形圖36 / 23蝌驗上距典GF3）直方圖4）莖葉圖S tand=Le af F

2、lpt.Frequency Steffl: Leaf存®4).勢. W9二鎰酬0.日斶闞加DJSflB曰9a蟋翻1, 二J JjT J JJ通,1J34；曲1.遂蔡珀的石朝靖，初由51.瓜戰(zhàn)酩6錨用燈7汽招7道工。血1.弼弼我曬始蜀，. . . SN.FSB r.iki.-wagiLi-羽:砂2.：1垢的Z:222233333占岫 >.-W5 '吞;而；>J66?.?B5,00 Extremes (>=30205)SteBi width:1 ?00D.JOE&ch leacfr I, sasejJ5)箱圖、研究某商場服裝銷售的相關(guān)性描述性統(tǒng)計量均值標

3、準差N男裝銷售16242.81346324.98781120女裝銷售40583.679912196.4301312016740.70833336733.56625462珠寶銷售33332005215000120相關(guān)性男裝銷售女裝銷售珠寶銷售Pearson相關(guān)性1* .802*.70111|1a男裝銷售 顯著性（雙側(cè)）.000.000N120120120Pearson相關(guān)性*.8021.705女裝銷售 顯著性（雙側(cè)）.000.000N120120120Pearson相關(guān)性* .701* .7051珠寶銷售 顯著性（雙側(cè)）.000.000N120120120*.在.01水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)描述性

4、統(tǒng)計量均值標準差N男裝銷售16242.81346324.98781120商品目錄郵寄數(shù)10131.771697.898120商品目錄中的頁數(shù)80.5813.030120用于訂購的電話線數(shù)34.838.464120印刷廣告的費用28518.81043496.15321120客服代表數(shù)35.9710.942120mi戈怫方厘忙1性商品13尿邢時府格1；流中的用產(chǎn)仃下制Ml怫*精性P巾411翼性135自".771-1266 ,6坦4件題副，.ODD004OOD3口口口H12012012Q12012D12D病II 解金li 市制P earson.用 1 X- H.白S-1.1 4D.61 3

5、"35770SI才性煙剜3.A 27OD23ODN12012012012D12D12D戲中府丸 數(shù)Pe-arsion “I： II.2 59-.1 401.1075.1OG品*性C網(wǎng)剜1QD413175641 5351IN12013013012D12D120以：'rii 電 / 學(xué)&F carsan 4 1 : H:.771"Q1 3-.1 7519 2ESfl"晶元性C網(wǎng)部 H.000.g 口056317OOQN12012CI12012012D! 'Jr - 3 ：為 G HIF aawian 411 % 口：二.07592113 4-事

6、 JS性 t JWPJi.。0 3.0 23415317Q=4N1201 2。120IM1二U130書HH優(yōu)說aF eiarton fl |什.S44-.7O6-IOSS64"134-1顯方性C網(wǎng)即h.000.000.251.0000aN12口1工口1 2D12D12D12D* fr .01箕,J迎惻 ,二鼎方目1'+*侑qqs小中士1舊5上以著石寸無+三、研究某商場服裝銷售的多元回歸模型一）散點圖分析1）男裝銷售額與郵寄數(shù)的散點圖40000 OCT 人二 WTV3D000 00-2DQ0Q.0D-laOOD.OD-與由口IWOT15000200DD另裝ill作.00-4DO

7、DO.OO-30000.00-2D0D0.0D-1 DOOO.OD-.口口 -I 100I 120用裝策性商品目錄郵寄數(shù)2）男裝銷售額與頁數(shù)的散點圖60呂口商用目錄中的頁數(shù)3）男裝銷售額與電話數(shù)的散點圖男裝雷等40000 QQt203D4Q5D用于訂陶的電話線數(shù)4）男裝銷售額與印刷費用散點圖3Q0D0.0D-2DODO.OO-1 DOOO.OD-.0D-1 SOOD.OO2000Q.OT350口0.口口4DODO.OO45DOC.OOI30000.004DODO.OO-2SOOO.OO即刪廣告的費用5）男裝銷售額與客服代表數(shù)的散點圖40000 01尸男裝雷等ITT.riinnr1020n4 口

8、5060客服代表數(shù)?從以上散點圖分析，男裝銷售額作為因變量，郵寄數(shù)、頁數(shù)、電話數(shù)、印刷 費用、客服代表數(shù)作為自變量，可以看出一些趨勢，如：(1)男裝銷售額與郵寄數(shù)可能有正相關(guān)，相關(guān)性強。(2)男裝銷售額與頁數(shù)可能正相關(guān)，相關(guān)性弱。(3)男裝銷售額與電話數(shù)可能有正相關(guān)性，相關(guān)性強。(4)男裝銷售額與印刷費用可能有正相關(guān)性，相關(guān)性弱。(5)男裝銷售額與客服代表數(shù)可能有正相關(guān)性，相關(guān)性強。)回歸模型建立|坐上虢人的交莖程去的交基fjit1客(代餐能.市 品目址中的制 ft,即刷廣告的 費卻，用于“跑 的電話旺風(fēng)珥 拈目錄M寄數(shù)匕輸Aa.因變量：用裝銷者b.已輸入所有睛求的專量.器型T總'RR

9、內(nèi)啟馨R Zi標推沽計的誤 差更源統(tǒng)計建PR T更改F更改d(PdT28肛F更技1,892J-.796.7872917.35290.79689.07151彳4.000a博割塞里:懈量).客鵬代老覦.衢腦H錄中的孤數(shù).印冏廠舌的管用用于訂購的電話耀風(fēng) 詢晶目錄餐寄.b,出空dF轉(zhuǎn)笛警ArwnM1a?f眄1用Wf B針門 M*”第？ BrazticK.a 4N0«imi511*119nUM8KI« 851DBVS23os anneo*a Off ft:bcw, vjwm, mu 和 turn, 4w-imjaiJ«TiimA«判at*占口*«

10、71;r*幀枇”tSflm的g上映優(yōu)博國MUHt*B«*VFrm梵WM528EBir7B4S2coo30219 7S1iBrriB&sUT3K3如coo,TO?$例HIM加貨e,1 口才WK*,C203丁日9DtT!F9S31 B9鼻,財?shù)碾姄鬑t生“4£加.，的TH”eoo羽珅f儂口。一皿1 9得祖<-哥的量用71507BHflm007so371fllG1 D57*1 ?JC38 05Br721 099I?Sinra73|»1122 ”5n囚電研的畢立卷住事用r .:.*件O力量比明咐卻AAHM*n中旃 R«JBFffRn« V

11、MK學(xué)廣8的曹*事陽隔111MFI.U.C3,00co.CQw如?gH1Wtry心cdg233C23t5隨H03C9«7DE274。/V燈W廊JI.11133m才3 M電0Bt8必襠19sC3S31 S1791,U13ci57制> n «*(d« mWftl3JIKM如，?r 處4 r”，9MJ 3H如1.HUwraith殿小值%A«購值NRM1273564033U4 S9P116242 913456i3.766r5120薄簟值*16523.115.0001 0M12口理測值的標盤聯(lián)差7B1 9503401.52160S.1B2236892120調(diào)

12、鱉的拆涉值-2870 902133167 003916208 27275727 613121209256.284169143 81543000002855 40629120標電殘差*2,0303134.000979120snjgnt化殖差>2,9973198.皿1 DD4120已翻除的殘差W5R0M94560B34C34 540733037 2902912 口Student化已蠟除葡殘差-2 99£3.325ODS1 D1S12口Mahal,距黑J20n.wO5B7 566120Cook的即解,000496,011047120M-mroDQ1fi59D<206412口a

13、9U: 91蒙朝督模型名稱MOD_2序列或順序1 轉(zhuǎn)換男裝銷售無非季節(jié)性差分0季節(jié)性差分奉節(jié)性 苴日間 的 W 聲干國苴日性0子*干1土現(xiàn)|目口？代反水平軸標簽TC現(xiàn)| 土日期干預(yù)開始 參考線無無曲線下方的區(qū)域_未填充正在應(yīng)用來自 MOD_2 的彳莫型指定。男裝銷售序列或順序長度用戶缺失圖中的缺失值數(shù)系統(tǒng)缺失12000期裝審售答m9gB Asol n 留 b liolnasB J胃一 n卷 $8/1E 131/1密7 昌困51 H996 A-8s 1亙7199E 49史蓑995白省三第5 J1生3第59HJ答三四4 W4»胃二®3 E 白卷3993 占1空二993 Jam

14、n 因2 白省n 992 白一5二菖 白卷>國 Joss- -09312 99 口 省n卷41oln菖aarol 71983-0卷土患 白13三室32）對數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性分析模型描述模型名稱MOD_3序列名1男裝銷售轉(zhuǎn)換無非季節(jié)性差分0季節(jié)性差分0季節(jié)性期間的長度無周期性最大滯后數(shù)16為計算自相關(guān)的標準誤而假定的過程、,一、a獨立性（白噪首）顯示并繪圖所有滯后正在應(yīng)用來自MOD_3的模型指定。a.不適用于計算偏自相關(guān)的標準誤。自相關(guān)圖序列：男裝銷售滯后自相關(guān)a標準誤差Box-Ljung 統(tǒng)計量值dfb Sig.1.401.09019.7421.0002.332.09033.3762.000

15、3.187.08937.7303.0004.184.08941.9864.0005.130.08944.1255.0006.110.08845.6746.0007.138.08848.1277.0008.162.08751.5558.0009.138.08754.0709.00010.231.08761.18310.00011.233.08668.49111.00012.569.086112.32112.00013.301.085124.70013.00014.233.085132.20214.00015.101.085133.63615.00016.112.084135.39116.000a

16、.假定的基礎(chǔ)過程是獨立性（白噪音） b.基于漸近卡方近似。偏自相關(guān)序列：男裝銷售滯后偏自相關(guān)標準誤差1.401.0912.204.0913-.001.0914.071.0915.019.0916.012.0917.077.0918.079.0919.017.09110.152.09111.092.09112.489.09113-.088.09114-.098.09115-.083.09116-.011.091另裝銷得LuHd12 3 4 5 6 7 6 9 10 H 12 13 U 15 16延退數(shù)目3）男裝銷售序列差分序列圖，觀察其平穩(wěn)性-2CCCC DD-耳加口.口CTIC'CGQ

17、.DD-砧 即 伊-1CCCC.QD-simnggm=5w量 JESm 由 <0/1907 ri ooi n 薰AE直上崽 名3Eail/IBS白方2995=0豆 XIRR410631 =圖4 Iosifs E.DGaln 圖3-Inoluggr-JDmoln 和 白23/1出得|口33量 白省立君口呂空n9若轉(zhuǎn)換:差剛刻度線上下兩側(cè)，因此可以認為差分由圖得知，差分序列基本均勻分布在 0 序列是平穩(wěn)的。V W 11 iy y H 15 修M利曼目男裝靖智_nnnnnLl| IIJULJU _一一一BJ由圖可知，差分序列的 ACF和PACF都是拖尾的，所以，可對原始序列建立ARIMA模型4

18、)建立 ARIMA (2,2,2)模型模型描述模型類型模型ID 男裝銷售 模型ARIMA(2,2,2)模型統(tǒng)計量模型預(yù)測變量數(shù)模型擬合統(tǒng)計量Ljung-Box Q(18)離群值數(shù)平穩(wěn)的R方R方統(tǒng)計量DFSig.男裝銷售-模型1.434.84139.01014.0000ARIMA模型參數(shù)估計SEtSig.常數(shù)-75.438518.381-.146.885滯后1.439.613.715.476AR滯后2 男裝銷售平方根，男裝銷售-模型差分.362.3611.003.3182滯后11.011.5791.748.083MA滯后2-.2721.188-1.444.1521日期無轉(zhuǎn)換 分子滯后05.835

19、E-0093.995E-008.146.884殘差A(yù)CF.0-0.5000.5Residual二'賽飆值-出就LCL60000 00-:飛 V2皿。頁00000.00.00-見裝密1日期基于SPSS MODELER的模型分析客戶關(guān)系管理實驗四【項目內(nèi)容】應(yīng)用Modeler 14.0中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、logistics模型、聚類分析模型進行數(shù)據(jù)分析。【方案設(shè)計】注意：在建模操作過程中，請將生成的模型名稱改為自己的學(xué)號和姓名。|1 應(yīng)用exp4.sav數(shù)據(jù)(見附件)，應(yīng)用以下模型進行分析：a) 應(yīng)用logistics模型，根據(jù)消費者個人基本信息(gender、agecat、distance

20、)和滿意因素(price、numitems、org、service、quality )預(yù)測顧客總體滿意度水平( overall)；b) 應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)消費者個人基本信息(gender、agecat、distance)和滿意因素(price、numitems、org、service > quality )預(yù)測顧客總體滿意度水平( overall)；c)應(yīng)用聚類模型，進行客戶分類，探索不同類別的客戶具有哪些不同的特征，哪些 類別的客戶有更高的總體滿意度水平?！緦嶒?實訓(xùn)I)過程】(步驟、記錄、數(shù)據(jù)、程序等)a) Logistics模型分析1 .選擇數(shù)據(jù)源exp4.sav,插入“typ

21、e”節(jié)點，并設(shè)置目標數(shù)據(jù)和測量類型。it PreviewFwmat /MiiKitaliDnsnd、卜 Read ValuesClear Vaubb | Cl&arl ValuesFieldkl2自與urcrr史加匕VaJMjeskllESIng®GENDER1.M0- AGE CATra| Ordinal1 6.2 0.3 a 4 J 5 D而 REGUOF出 NomlnslMlg QSAM通 REASOM16 NominaltO,2.0,3.0.40REASCW-ja： Nominal1.0.2.0.-3.0.J 0>DEPT/： Nominali.0120jL(k

22、,4.-015.鶴 FURCHEiv:- Nominala.a.io® PAYMENT5 hl$Egl1Q2 0,3a4 Op金 FOLLOWUP： Nominal10,2.0,3.0.41.5 0域 DISTAXJCE1fl Ordinal1.0,2.0,3.0,SJ拿STORENominal1.0,2.0,3.0.40 5.0戀 CONTACT9" Nominala.a.i.GPRICEj| Ordinalmgdwsuo心 NUMFTEM5司 Ordinal1 0.2 0,3 0 4 Q 5 口您ORGuiM Ordinal1.0,2.0,3.0.4 0.5.0 SER

23、VICE4j Ordinal1.0,2.0,3.00.5.0毒 QUALITYOrdinal1.D,2.Q,3.Q4 2 5.D私 OVERALL| Ordinal門口息"3總4型到| ® Viflw 印li由IdsO4電科unu&4d n$id鋪耐般1i一一一一門.L電一.il 1的硼 Sources. - Moord Ops，idjinJOCheckNoneNoneNoneNoneNoneNoneNoneNoneNon«NangNoneManeNoneNon*NoneNoneNoneNoneRoleInput Input MOW Mom MmibMon

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27、iiE1141:9.6%Somewti 前 PtKitiYe懂21.6%&trormtr Posrtrre13222.7%的MT582100.0%IlFEsing0Total582縱曲ggl劑由口4償時3 Tht spH&m griw n/ only out vtlut obaurvtd in 飄了（S3 2%） 和DgM曬CaiHBl【結(jié)論】經(jīng)分析，logistics模型中的客戶總體滿意度水平為82.2%b) Neural Net模型分析1.選擇數(shù)據(jù)源exp4.sav,插入“type”節(jié)點，并設(shè)置目標數(shù)據(jù)和測量類型。A PrewewFwmat州in町ta巾口附sk R&

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29、l Nominal Nominal Drdlnal Ordinal Ordinal OrdinalI.Oftl.O1 0.2 0.3 ：i 4 ：UJ.ZJ 3 14 U3口口 1(t 1 0.2 口二 0 H 2 口 1.0,2A3.0.45 0 1.0,2.0,3 0.-4 0.SJ 工叵隼.康0閨1一記1此1 0.? 0J 口 4Z = L'1 6s2Os3 0.4.5J 1.0,2.0,3.0.J i 5 0 1：0金石3h五&杷CheckNone None NoneNoneNoneNoneNoneNOH None NoneNoneManeNqneNon* None NoneRolsInput InputMW NkmNkm日 Mme- IMon&MiMK Nhm警 OUAUTrJ ordinalH - OVERALLtt| Ordinal1 0.2 0.J