系統(tǒng)工程實(shí)驗(yàn)報(bào)告-基于SPSS的聚類(lèi)分析實(shí)驗(yàn)

西南交通高校交通運(yùn)輸與物流學(xué)院試驗(yàn)報(bào)告《系統(tǒng)工程》學(xué)年其次學(xué)期試驗(yàn)名稱：基于SPSS的聚類(lèi)分析試驗(yàn)學(xué)號(hào)姓名：20121986羅靜指導(dǎo)老師：蔣賽試驗(yàn)時(shí)間：2014年4月25號(hào)試驗(yàn)一基于SPSS的聚類(lèi)分析試驗(yàn)一、試驗(yàn)背景數(shù)據(jù)表示我國(guó)商業(yè)主要銀行的10個(gè)綜合競(jìng)爭(zhēng)力指標(biāo)，人均凈利潤(rùn)、凈利潤(rùn)率、資產(chǎn)回報(bào)率、核心資本足夠率、人均費(fèi)用額、資產(chǎn)負(fù)債率、股東權(quán)益乘數(shù)、不良貸款比率、存款市場(chǎng)份額和貸款市場(chǎng)份額。本試驗(yàn)是基于SPSS利用系統(tǒng)聚類(lèi)法對(duì)這些商業(yè)銀行的綜合競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行評(píng)價(jià)分析。二、試驗(yàn)步驟1.建立SAV格式的數(shù)據(jù)2.點(diǎn)擊【分析】……【分類(lèi)】……【系統(tǒng)聚類(lèi)】，起先進(jìn)行系統(tǒng)聚類(lèi)分析。3.將要分析的變量x1到x10移入變量的列表框中,將Y移入標(biāo)注個(gè)案，用于標(biāo)注每一個(gè)個(gè)案。分群中點(diǎn)選個(gè)案，表示對(duì)樣品進(jìn)行聚類(lèi)。4.點(diǎn)擊【統(tǒng)計(jì)量】，點(diǎn)選“單一方案”，結(jié)合實(shí)際分析，將銀行分為3類(lèi)較合適，所以在聚類(lèi)數(shù)的方框中填寫(xiě)3，表示此次聚類(lèi)把樣品分為3類(lèi)。點(diǎn)擊“接著”返回系統(tǒng)聚類(lèi)分析對(duì)話框。5.點(diǎn)擊【繪制】，點(diǎn)選“樹(shù)狀圖”，以形象地顯示聚類(lèi)的整個(gè)過(guò)程，點(diǎn)擊“接著”返回系統(tǒng)聚類(lèi)分析對(duì)話框。6.點(diǎn)擊【方法】，在轉(zhuǎn)換值框中，下拉對(duì)話框，選擇Z得分，表示數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化到Z分?jǐn)?shù)，其余項(xiàng)保持系統(tǒng)默認(rèn)狀態(tài)，點(diǎn)擊“接著”返回系統(tǒng)聚類(lèi)分析對(duì)話框。7.各選項(xiàng)設(shè)置完成后，點(diǎn)擊確定進(jìn)行系統(tǒng)聚類(lèi)。三、試驗(yàn)結(jié)果分析1.聚類(lèi)分析過(guò)程表在表3-1中，依據(jù)聚類(lèi)系數(shù)的改變可以得到，第6步的聚類(lèi)系數(shù)是8.1，第5步是6.764，它們相差1.336個(gè)單位，第7步和第6步相差3.32個(gè)單位，可見(jiàn)，從理論上來(lái)說(shuō)，聚類(lèi)過(guò)程結(jié)束于第7步是合理的，此時(shí)全部的數(shù)據(jù)被分為2類(lèi)，可是當(dāng)結(jié)合實(shí)際時(shí)，分類(lèi)數(shù)太少，沒(méi)有方法更好的反映銀行之間的差異性，因此我們確定聚類(lèi)數(shù)為3。表3-12.樹(shù)狀圖樹(shù)狀圖3-1表示了整個(gè)聚類(lèi)過(guò)程圖3-13.聚類(lèi)分析結(jié)果顯示表表3-2表示了此次聚類(lèi)分析的結(jié)果，可以看到聚類(lèi)分析最終分為以下幾類(lèi)：第Ⅰ類(lèi)：工商銀行，建設(shè)銀行，中國(guó)銀行。第Ⅱ類(lèi)：交通銀行，光大銀行，深發(fā)銀行，浦發(fā)銀行。第Ⅲ類(lèi)：中信銀行，民生銀行，招商銀行。表3-2四、試驗(yàn)心得通過(guò)本次試驗(yàn)，我學(xué)會(huì)了運(yùn)用SPSS對(duì)樣本進(jìn)行系統(tǒng)聚類(lèi)分析，在試驗(yàn)的過(guò)程中收獲頗多，但仍舊存在許多問(wèn)題，對(duì)于試驗(yàn)結(jié)果的樹(shù)狀圖冰柱圖的讀解還存在肯定的問(wèn)題，對(duì)試驗(yàn)結(jié)果中系數(shù)的實(shí)際含義理解上也存在一些問(wèn)題。在本次試驗(yàn)數(shù)據(jù)中，指標(biāo)有10個(gè)，變量數(shù)目過(guò)多，我認(rèn)為在做聚類(lèi)分析之前也可以結(jié)合主成分分析，先對(duì)變量做一個(gè)降維過(guò)程，在對(duì)樣本做聚類(lèi)分析，這樣的結(jié)果會(huì)更加優(yōu)越，然而由于主成分分析對(duì)數(shù)據(jù)要求較高，我在用此次數(shù)據(jù)做主成分分析時(shí)，發(fā)覺(jué)結(jié)果并不是很志向，提取的兩個(gè)公因子對(duì)變量的貢獻(xiàn)率只有81.596%，在貸款市場(chǎng)份額，存款市場(chǎng)份額，不良貸款比率，核心資本足夠率指標(biāo)上的說(shuō)明，兩個(gè)因子顯得模糊不清，它們的載荷系數(shù)區(qū)分并不明顯，因此，我認(rèn)為該結(jié)合實(shí)際狀況適當(dāng)將因子分析和聚類(lèi)分析相結(jié)合。聚類(lèi)分析在物流領(lǐng)域中應(yīng)用廣泛，例如物流園區(qū)空間類(lèi)型定位中的應(yīng)用，區(qū)域物流中心綜合評(píng)價(jià)，多級(jí)物流配送中心選址中的應(yīng)用等等。五、參考資料[1]汪應(yīng)洛，《系統(tǒng)工程（第4版）》，機(jī)械工業(yè)主板社，北京，2008[2]西南交通高校交通運(yùn)輸與物流學(xué)院，系統(tǒng)工程，《案例及試驗(yàn)指導(dǎo)》，2011[3]王璐，王沁，《統(tǒng)計(jì)軟件SPSS完全學(xué)習(xí)手冊(cè)與實(shí)戰(zhàn)精粹》，化學(xué)工業(yè)出版社，北京，2013西南交通高校交通運(yùn)輸與物流學(xué)院試驗(yàn)報(bào)告《系統(tǒng)工程》學(xué)年其次學(xué)期試驗(yàn)名稱：基于SPSS的主成分分析試驗(yàn)學(xué)號(hào)姓名：20121986羅靜指導(dǎo)老師：蔣賽試驗(yàn)時(shí)間：2014年4月25號(hào)試驗(yàn)二基于SPSS主成分分析試驗(yàn)一、試驗(yàn)背景數(shù)據(jù)表示某市居民2000年到2007年的消費(fèi)結(jié)構(gòu)，詳細(xì)表示為食品，衣著，家庭設(shè)備用品及服務(wù)、醫(yī)療保健、交通和通信、文化消遣服務(wù)、居住及雜項(xiàng)商品與服務(wù)。據(jù)此定量得探討該市居民的消費(fèi)結(jié)構(gòu)。二、試驗(yàn)步驟1.建立試驗(yàn)數(shù)據(jù)，輸入試驗(yàn)數(shù)據(jù)2.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，詳細(xì)步驟為：【分析】……【降維】……【因子分析】3.將要分析的變量移入變量的對(duì)話框中4.點(diǎn)擊【描述】進(jìn)行設(shè)置，勾選“單變量描述性”以為主成分分析供應(yīng)一個(gè)直觀的分析結(jié)果，其余項(xiàng)保持系統(tǒng)默認(rèn)狀態(tài)，點(diǎn)擊“接著”返回因子分析對(duì)話框。5.點(diǎn)擊【抽取】進(jìn)行設(shè)置，方法選擇“主成分”，其余項(xiàng)保持系統(tǒng)默認(rèn)狀態(tài)，點(diǎn)擊“接著”返回因子分析對(duì)話框。6.點(diǎn)擊【旋轉(zhuǎn)】進(jìn)行設(shè)置，使得因子變量更具有說(shuō)明性，方法選擇“最大方差法”，使每個(gè)因子具有最高載荷的變量數(shù)最小，以簡(jiǎn)化對(duì)因子的說(shuō)明，點(diǎn)擊“接著”返回因子分析對(duì)話框。7.點(diǎn)擊【得分】進(jìn)行設(shè)置，勾選“保存為變量”，將因子得分作為新變量保存在數(shù)據(jù)文件中，此時(shí)激活方法選項(xiàng)，再勾選“回來(lái)”，此方法使得因子得分的均值為“0”，勾選“顯示因子得分系數(shù)矩陣”，點(diǎn)擊“接著”返回因子分析對(duì)話框。8.點(diǎn)擊【選項(xiàng)】進(jìn)行設(shè)置，系數(shù)顯示格式中勾選“按大小排序”，將載荷系數(shù)按大小排列構(gòu)成矩陣，使在同一因子上具有較高載荷的變量排列在一起，以便于得出結(jié)論，其余項(xiàng)保持系統(tǒng)默認(rèn)狀態(tài)，點(diǎn)擊“接著”返回因子分析對(duì)話框。9.各選項(xiàng)設(shè)置完成后，單擊“確認(rèn)”進(jìn)行主成分分析。三、試驗(yàn)結(jié)果分析1.描述性統(tǒng)計(jì)表表3-1顯示了食品、衣著等八個(gè)消費(fèi)指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)量，從中可以看出，食品消費(fèi)所占的比重最大，其均值為39.475%。其次是文化消遣服務(wù)和居住，醫(yī)療保健和雜項(xiàng)占的比重則比較小。表3-12.因子分析共同度表3-2給出了8個(gè)變量的共同度數(shù)據(jù)，它給出了因子分析初始解下的變量共同度，表明原有變量的全部方差都可被說(shuō)明，變量的共同度均為1。表3-23.因子分析的總方差說(shuō)明從表3-3中第4列中可看出，前三個(gè)因子的累積貢獻(xiàn)率已達(dá)到94.196%，并且在表格的第2列中顯示只有它們的取值大于1，說(shuō)明前三個(gè)因子基本包含了變量的主要信息，因此選擇前三個(gè)因子為主因子即可，同時(shí)從提取后和旋轉(zhuǎn)后的因子方差說(shuō)明狀況看來(lái)，它們也支持選擇前三個(gè)因子。表3-34.旋轉(zhuǎn)前的因子載荷矩陣表3-4顯示了旋轉(zhuǎn)前的因子載荷矩陣，從表中可看出這三個(gè)因子對(duì)第四個(gè)變量家庭設(shè)備用品及服務(wù)說(shuō)明實(shí)力較差，同樣，對(duì)于食品這個(gè)變量，在三個(gè)因子的載荷系數(shù)區(qū)分也不大，說(shuō)明此時(shí)須要采納因子旋轉(zhuǎn)使得因子對(duì)變量的說(shuō)明效果更好。表3-45.旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣表3-5為旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣，從表中可看出，各指標(biāo)在各因子的載荷系數(shù)有了較大的區(qū)分，此時(shí)的結(jié)果較旋轉(zhuǎn)前對(duì)變量有了更好的說(shuō)明性。從表中可看出，第一個(gè)因子主要反映了交通和通信、醫(yī)療保健、文化消遣服務(wù)、家庭設(shè)備用品及服務(wù)和食品這5個(gè)指標(biāo)，因此我們可以將第一個(gè)公因子命名為第一基本生活消費(fèi)因子，即享受型消費(fèi)因子，同時(shí)在2000年到2007年之間，交通和通信、醫(yī)療保健和文化消遣服務(wù)的載荷系數(shù)為正，即0.946,0.938,0.931，表明這幾年這些指標(biāo)在居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)中時(shí)遞增的，而載荷系數(shù)為負(fù)即-0.895，-0.793的家庭設(shè)備用品及服務(wù)和食品指標(biāo)在居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)中程遞減趨勢(shì)。由表中數(shù)據(jù)得到，其次個(gè)公因子主要反映了居住和衣著指標(biāo)，載荷系數(shù)為-0.974,0.889，因此將其次個(gè)公因子命名為其次基本生活消費(fèi)因子，即發(fā)展性消費(fèi)因子。數(shù)據(jù)顯示，居民在居住方面的消費(fèi)支出是遞減的，而越來(lái)越專(zhuān)注衣著水平的提高。由表中數(shù)據(jù)得，第三個(gè)公因子主要反映雜項(xiàng)商品與服務(wù)指標(biāo)，其載荷系數(shù)為0.968，因此將第三個(gè)公因子命名為第三生活消費(fèi)因子，即其他型消費(fèi)因子，由其載荷系數(shù)也可看出，居民已經(jīng)不再是單一得追求滿意基本生活消費(fèi)，在對(duì)雜項(xiàng)商品服務(wù)的追求是逐年提升的，此指標(biāo)在居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)中程遞增趨勢(shì)。表3-56.因子得分系數(shù)表3-7給出了采納回來(lái)法估計(jì)的因子得分系數(shù)，依據(jù)表中內(nèi)容得到以下因子得分系數(shù)：表3-67.綜合評(píng)價(jià)模型依據(jù)以上計(jì)算的因子得分，并以因子的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)，建立綜合評(píng)價(jià)的模型，數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：四、試驗(yàn)心得通過(guò)本次試驗(yàn)，我學(xué)會(huì)了運(yùn)用SPSS軟件進(jìn)行主成分分析，主成分分析的目的就是讓變量數(shù)目變得盡可能少，也就是降維，以更簡(jiǎn)潔明白得反映我們所要探討的事物的特征。這種分析方法在我們以后進(jìn)行系統(tǒng)評(píng)價(jià)的時(shí)候供應(yīng)了較大的便利。主成分