SPSS關聯模型步驟

1、提供眾多的預測模型，這使得它們可以應用在多種商業(yè)領域中：如超市商品如何擺放可以提高銷量；分析商場營銷的打折方案，以制定新的更為有效的方案；保險公司分析以往的理賠案例， 以推出新的保險品種等等， 具有 很強的商業(yè)價值。超市典型案例如何擺放超市的商品引導消費者購物從而提高銷量，這對大型連鎖超市來說是一個現實的營銷問題。 關聯規(guī)則模型自它誕生之時 為此類問題提供了 一種科學的解決方法。該模型利用數據挖掘的 技術，在海量數據中依據該模型的獨特算法發(fā)現數據內在的規(guī)律 性聯系，進而提供具有洞察力的分析解決方案。 通過一則超市銷 售商品的案例，利用“關聯規(guī)則模型”，來分析商品交易流水數 據，以其發(fā)現合理的商

2、品擺放規(guī)則，來幫助提高銷量。關聯規(guī)則簡介關聯規(guī)則的定義關聯規(guī)則表示不同數據項目在同一事件中出現的相關性，就是從大量數據中挖掘出關聯規(guī)則。 有關數據挖掘關聯規(guī)則的具體理論 依據這里不做詳細講解，大家可以參看韓家煒的數據挖掘概論。為了更直觀的理解關聯規(guī)則，我們首先來看下面的場景。一個市場分析人員經常要考慮這樣一個問題：哪些商品是頻繁被顧客同時購買的？顧客1:牛奶+面包+谷類顧客2:牛奶+面包+糖+雞蛋顧客3:牛奶+面包+黃油顧客4:糖+雞蛋以上的情景類似于當年沃爾瑪做的市場調查：啤酒+尿片擺放在同一個貨架上，銷售業(yè)績激增的著名關聯規(guī)則應用。市場分析員分析顧客購買商品的場景，顧客購買面包同時也會購買

3、牛奶的購物模式就可用以下的關聯規(guī)則來描述：面包=> 牛奶支持度=2%,置信度=60%（式1 ）式1中面包是規(guī)則前項（），牛奶是規(guī)則后項（）。實例數（）表示所有購買記錄中包含面包的記錄的數量。支持度（）表示購買面包的記錄數占所有的購買記錄數的百分比。規(guī)則支持度（）表示同時購買面包和牛奶的記錄數占所有的購 買記錄數的百分比。置信度（）表示同時購買面包和牛奶的記錄數占購買面包記錄數 的百分比。提升（）表示置信度與已知購買牛奶的百分比的比值，提升大于1的規(guī)則才是有意義的。關聯規(guī)則 式1的支持度2%意味著，所分析的記錄中的2%購 買了面包。置信度60%表明，購買面包的顧客中的 60%也購買 了牛奶

4、。如果關聯滿足最小支持度閾值和最小置信度閾值， 就說 關聯規(guī)則是有意義的。這些閾值可以由用戶或領域專家設定。 就顧客購物而言，根據以往的購買記錄，找出滿足最小支持度閾值和最小置信度閾值的關聯規(guī)則， 就找到顧客經常同時購買的商品。此處進行關聯規(guī)則應用可以使用兩種數據格式：1,交易數據格式，2,表格格式。1.交易格式123342.表格格式20 / 18關聯規(guī)則挖掘算法、和序列節(jié)點是常用的關聯規(guī)則挖掘算法，它們都可以使用交易格式和表格格式數據進行挖掘處理。其中算法，處理速度快，對包含的規(guī)則數沒有限制， 是一種最有影響的挖掘關聯規(guī)則 的方法。 本次試驗將使用 11自帶的安裝目錄下的 文件夾下的1n數

5、據。希望分析出哪些商品會和啤酒一起購買， 以此來合理安排商 品的擺放，進而提高啤酒的銷量。此數據屬于表格格式數據， 每條記錄表示顧客的一次購物。 記錄 的字段包括卡號、顧客基本信息、付款方式和商品名稱（每個商品一個字段,該商品字段值為T,表示購買該商品,值為F表示未購買，具體可參考表 2,表格格式數據）。商品名稱都有（水果蔬菜），（生鮮肉），（奶制品），（罐裝蔬菜），（罐裝肉），（凍肉），（啤酒），（酒類），（軟飲），（魚），（甜 食）。首先打開，會出現一張空白的流界面，這時用戶可以在里面創(chuàng) 建自己的流。第一步，為流添加一個數據節(jié)點，這里選擇 自帶的 數據。將界面下方選項卡的“數據源”選項中的

6、“可變文件”拖放到空白界面中，雙擊打開，在文件選項卡中選擇自帶的 數據1n,如圖所示Rft 口閂用1EfNe*,tmirrtn««Rbmz.rs ihsculftR.miskhLzl.t.k*.p.t| “K 兄 B NT, 口劇* W, I BL”, W R 兒 T. f TJ J, TJrstcu Eid iiiL oc-pKiird.即tn-haaiBk.l Tfcvr. kp-. ikuLiEf rcihHiiEl fie ir>. r n-ridM<. :inrv 1uk!:mt 0，1織 drat. HkM&.判E.v.M t-口了件中mj亨

7、呂啊Nm#Mmwi*i+n 廠 /：e中、際? /irtjf - wiwnrit 尼 ¥ e nn否融拓塞耳 鵬妁哨j -yttwwfff?i俄日療力7*祗里另 睛H M!句鵬口苒七啊看口 *1WWsit!I ni1#m 11 tdftf*!?衛(wèi)于 ir* 過點 m 亍府 «網j f爾:三；二再也國H&h值點擊確定按鈕，這時就成功的創(chuàng)建了數據節(jié)點。第二步，為流添加類型節(jié)點，類型節(jié)點是顯示和設置數據每個字 段的類型、格式和角色。從界面下方的“字段選項”卡中，將“類 型”節(jié)點拖放到界面中，接著將數據節(jié)點和類型節(jié)點連接起來， 或者直接在“字段選項”卡中雙擊“類型”節(jié)點，將

8、兩者連接起 來。這時雙擊打開“類型”節(jié)點，此時“類型”節(jié)點中顯示了數 據的字段和其類型，點擊“類型”節(jié)點界面上的“讀取值”按鈕， 這時會將數據節(jié)點中的數據讀取過來。如下圖所示。文博心，贈口 nx餐酗 im（d 司雷百口 edw bw屯）A用-宜白痔If 3的 ，土第，城果去用 青£* 止果矗麻陽 坤雄縣B *擊米加 事，叫.rKEis:* ¥ *，/更*-1二*ndiiu二電 prn«flT：c d1： 自兇F.忖聿電me叫n若£守前即.力曲口3 JQ07說廿*D*Uf.T.- u =IlDlMJO r CflfiE.CA®nononx.

9、87;i修叫Ail dA *由 »產呼 ”vff i為， 1曰電比 口 KHffl* 6支 Wl «Ar即偌叩接著可以為參與建模的數據字段設置角色，角色分“輸入”，“目標”，“兩者”和“無”。輸入表示該字段可供建模使用， 目標 表示該字段為建模的預測目標， 兩者表示該字段為布爾型的輸入 字段，無表示該字段不參與建模。節(jié)點需要一個或多個輸入字段和一個或多個目標字段，輸入字段和輸出字段必須是符號型字 段。在此可以選擇一個或多個字段為目標字段，表明該模型的預測目標字段；對于 建模節(jié)點，也可以不設置目標字段，則需要 在建模節(jié)點中設置“后項”。第三步，為流添加 過濾節(jié)點，將不參與的字

10、段排除在外。該步 驟為可選步驟。從“字段選項”卡中選擇“過濾”節(jié)點，弁將其 拖入到界面中，將“過濾”節(jié)點加入到流中。雙擊打開“過濾” 節(jié)點，在不參與建模字段的箭頭上點擊，會出現一個紅叉，表示 該字段被過濾掉了，不參與建模，如圖所示。5»lL' tt-L IS加 上卬3）也書白宜 汨口如 中國 會 ihwiHioiHm討初I . 收二 rrtd e - j prfchMi 3(3)皿 hi由岬 幅啕而口 E t 占 CH Ibf* fflBWiJK； E式J底科9 .觸獨rwiviaM lmWt MHVI出“ZM dainiJ4董-_._-C髀9共好 上®破®

11、;曲®®®磅ns 日n 一文 *止, ，»* zit m用或 wfl中化*，=帕修回”口 :必耳對于一些與建模關系不大的節(jié)點可以將其過濾掉，比如卡號、性別、家鄉(xiāng)和年齡字段。第四步，有了這些前期的準備過程， 接下來就可以開始創(chuàng)建關聯 規(guī)則模型節(jié)點了，在此之前，讓我們先添加一個圖形節(jié)點一一 網絡節(jié)點，建立此節(jié)點的目的是為了讓用戶首先可以直觀的 看到商品之間的關聯程度，有一個感性認識。選擇“圖形”選項 卡中的“網絡”節(jié)點，將此拖入界面，將“網絡”節(jié)點加入流中， 與“過濾”節(jié)點連接起來。雙擊打開網絡節(jié)點，在“字段”列表 中選擇添加字段，可以將所有的商品字段添加進

12、來； 也可以點擊“僅顯示真值標志”，將只顯示那些“兩者”的字段，如圖所示。點擊“選項”卡，進入選項設置，用戶可以在此設置鏈接數量的顯示范圍，不顯示一些鏈接數量低的鏈接，如圖所示點擊“運行”按鈕，這時會生成一個商品之間關聯程度（鏈接數量）的網絡圖，用戶可以在下方的調節(jié)桿上調節(jié)鏈接數量的顯示范圍髭口字段二綣對睛的同縮M njfxj國外 :腦 生比,凝 病網絡w觸|密畫回聞 7回12岡畫|confsctiorieryfruitveaC)b電電r* cannedmsat:4cannedvsg9 confectioner/O dairyOfishfresiimeatOfnoenmeal fruitvgO

13、 softdrink«wine020 例 60 口 11001?n1*W160130200 ；圖形上解I確定欠J上圖中，線的粗細和深淺代表聯系的強弱， 可以直觀的看到 和，聯系程度比較強。第五步，添加“建?！惫?jié)點到流中，開始關聯規(guī)則模型設置和使用的篇章。首先點擊界面下方“建模”選項卡，再點擊 ，節(jié)點拖放到界面中，連接該節(jié)點到過濾節(jié)點上，或者雙擊節(jié)點。接著設置 節(jié)點的參數，建立關聯規(guī)則模型。雙擊打開節(jié)點，如該“字段”選項卡，是設置參與建模的字段和目標字段的，可以下圖所示。看到其中包括兩個選項，“使用類型節(jié)點設置”和“使用定制設 置”，這里將為用戶分別呈現兩種選項的使用方法。這里無論選

14、擇哪個選項，都需要將市場分析員重點關注的商品包括在其中, 其他商品可以不包括。如果用戶選擇“使用定制設置”選項，則需要將啤酒設置在“后 項”列表中，將其他重點關注的商品設置在“前項”列表中，如 下圖所示。這里，分區(qū)允許您使用指定字段將數據分割為幾個不同的樣本，分別用于模型構建過程中的訓練、測試和驗證階段。如果設置了“分區(qū)”，除了在此選擇分區(qū)字段外，還需要在“模型”選項卡 中，勾上“使用分區(qū)數據”的選擇框。關于“分區(qū)”的概念、作 用和使用方法，本文不做詳細介紹。除此，“使用事務處理格式”選擇框，是針對于事務性數據的， 如果數據為交易格式，需要勾上此選擇框，但本示例的數據為表 格格式，故無需選擇。

15、設置好了字段后，點擊“模型”選項卡，進入模型設置。如下圖 所示。I*'414'，t，I.=-Eg用戶可以在“模型名稱”處為本模型設置一個名字，如果想使用 分區(qū)功能，則需要勾上“使用分區(qū)數據”選項。用戶為規(guī)則模型設置一個最低條件支持度，那么模型將從所有規(guī)則中選擇那些為真，弁且其對應的記錄的百分比大于此值的規(guī) 則。如果您獲得的規(guī)則適用于非常小的數據子集，請嘗試增加此設置。接著，用戶需要為模型設置一個最小規(guī)則置信度，表明正確預測的百分比。置信度低于指定標準的規(guī)則將被放棄。如果您獲得的規(guī)則太多，請嘗試增加此設置。如果您獲得的規(guī)則太少（甚至 根本無法獲得規(guī)則），請嘗試降低此設置。用戶還可

16、以為任何規(guī)則指定“最大前項數”。這是一種用來限制 規(guī)則復雜性的方式。如果規(guī)則太復雜或者太具體， 請嘗試降低此 設置。對于“僅包含標志變量的真值”選項，如果對于表格格式的數據選擇了此選項，則在生成的規(guī)則中只會出現真值。 這樣使得規(guī)則 更容易理解。該選項不適用于事務格式的數據。為了提高建模性能，設置了 “優(yōu)化”選項供用戶選擇。選擇“速度”可指示算法從不使用磁盤溢出， 以便提高性能。選擇“內存” 可指示算法在合適的時候，以犧牲某些速度為代價使用磁盤溢出。接下來，進入“專家”選項卡，對于一般用戶，則選擇“簡單” 選項；而對于高級用戶，則可以通過此頁面進行微調，如下圖所 示。此時，我們已經創(chuàng)建好了關聯規(guī)

17、則模型的整個流，點擊工具欄的綠色箭頭，運行該流，會生成一個“模型”節(jié)點，該節(jié)點里包含 了模型運行結果。整個運行后的流圖，如下圖所示。 Alt -LTiB 11. I-r xnit >«ifl D -» 幽國 二*口 fir古口 皿庭 br?”UlffSfl 年修不3' |p第六步，在得到了運行結果后，我們雙擊打開生成的“模型”節(jié) 點，點擊“顯示/隱藏標準菜單”下拉框，選擇“顯示所有” 結果如下圖所示從結果可以看出，通過關聯規(guī)則模型挖掘出了三個規(guī)則，分別是規(guī)則一，購買了凍肉（）和罐裝蔬菜（）的顧客都會購買啤酒（）； 其中，第一列代表結果，而下一列代表條件，后面的列包含規(guī)則 信息，如置信度、支持度和提升等。購買了凍肉和罐裝蔬菜的顧客會購買啤酒，此規(guī)則中購買了凍肉 和罐裝蔬菜的記錄有173條，占17.3%。而在購買了凍肉和罐 裝蔬菜的顧客中會有84.393%的顧客