信用卡用戶數(shù)據(jù)分析實驗報告

2010-6-122010-6-12信用卡分析試驗報告2信用卡用戶數(shù)據(jù)分析試驗報告名目TOC\o“1-2“\h\z\u\l“_TOC_250012“信用卡用戶數(shù)據(jù)分析試驗報告 2\l“_TOC_250011“名目 2\l“_TOC_250010“試驗目的： 2\l“_TOC_250009“試驗內(nèi)容： 2\l“_TOC_250008“信用卡分析： 3\l“_TOC_250007“K-means分析： 4\l“_TOC_250006“Kohomen分析： 7\l“_TOC_250005“特別分析： 12\l“_TOC_250004“關聯(lián)分析： 15\l“_TOC_250003“散點圖分析： 16\l“_TOC_250002“集合分析： 18\l“_TOC_250001“多重散點圖分析： 20\l“_TOC_250000“直方圖分析： 21試驗目的：軟件從數(shù)據(jù)導入到結果輸出的全過程。軟件中聚類方法。軟件中的關聯(lián)分析方法試驗內(nèi)容：中建立信用卡數(shù)據(jù)分析模型；、兩步法，進展聚類，并簡潔給出結論；特別點分析：使用“特別”節(jié)點進展特別分析，并簡潔給出結論；論。信用卡分析：在“類型”中將各個字段的值讀入，如下圖：然后進展各項分析。K-means分析：結點，編輯使用定制設置，選擇所要進展分析的字段名，如圖：s模型，如圖：模型拖入操作區(qū)并與數(shù)據(jù)源相連：單擊模型進展分析：分析結果：0。Kohomen分析：分析結點，選擇相應的要分析的字段：點擊模型查看分析結果：910姻、瑕疵戶、三項因素對聚類的影響程度都很大。兩步聚類分析：創(chuàng)立“兩步”聚類分析結點，并進展編輯：點擊“執(zhí)行”生成兩步聚類分析模型，如圖：點擊查看分析結果：0.95，說明這些因素對于聚類的影響程度都很高。特別分析：創(chuàng)立“特別分析”結點并與源文件相連;在編輯結點中，選擇所要分析的字段，如下圖：點擊“執(zhí)行”后，形成特別分析的模型，然后點擊查看：息。然后對表進展排序，將正常用戶與特別用戶隔離開來。如下圖：分析結果如下圖：y”中，假設字段值為“FT14號的用戶，即為信用卡特別的用戶。關聯(lián)分析：散點圖分析：在散點圖結點中，要分析“都市化成都”以及“個人月收入”這兩者之間的相關程度，應選擇XY字段分別為“都市化成都”和“個人月收入分析：次之，最終是生活在“城”的居民。集合分析：利用集合分析來爭論月刷卡額與年齡之間的關系，如圖：分析：20——24的年輕群體；25——29歲之間的群體;6000以上；6000；隨著年齡的增長，月刷卡額也在下降。多重散點圖分析：分析：10000元以下及60000元以上各個層次；1000040000元以上這些層次上。直方圖分析：利用直方圖分析年齡與信用卡使用量的