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【学习】Spss 聚类分析案例—某移动公司客户细分模型

聚类分析在各行各业应用十分常见,而顾客细分是其最常见的分析需求,顾客细分总是和聚类分析挂在一起。 顾客细分,关键问题是找出顾客的特征,一般可从顾客自然特征和消费行为入手,在大型统计分析工具出现之前,主要是通过两种方式进行“分群别类”,第一种,用单一变量进行划段分组,比如,以消费频率变量细分,即将该变量划分为几个段,高频客户、中频客户、低频客户,这样的状况;第二种,用多个变量交叉分组,比如用性别和收入两个变量,进行交叉细分。 事实是,我们总是希望考虑多方面特征进行聚类,这样基于多方面综合特征的客户细分比单个特

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spss C# 二次开发 学习笔记(二)——Spss以及统计术语解释(IT人眼中的统计术语)

针对客户需求,需要对一些数据做统计分析。统计分析的第一步,即为数据查询,查找出要统计分析的数据。 查询得出的是一个行列表格的结果集,行、列、表格等这些IT的数据库概念和Spss以及统计中的术语是如何对应的,这点是刚接触统计这方面的我首先要理清楚的。 变量(Variable)——结果集中的列。可以为数据库表字段,当然也可以使使用函数处理后的,即为表达式。 变量的类型分为字符型和数值型,有长度设置,对于数值有精度设置。 数值型,有数值和数值标签一说,例如性别,如果为字符型,则值为男或者女,如果为数值型,则值为1

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R语言基础教程——第1章:初识R

R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支。可以认为R是S语言的一种实现。而S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析和作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka及其他志愿人员开发了一个R系统。由“R开发核心团队”负责开发。R可以看作贝尔实验室(AT&T BellLaboratories)的RickBecker,JohnChambers和AllanWilks开发的S语言的一种实现。当然,S语言也是S-Plus的基础。所以,两者在程序语法上可以说是几乎一样的,可能只是在函数方面有细微差别,程序十分容易地就能移植到一程序中,而很多一的程序只要稍加修改也能运用于R。

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几个移动应用统计平台

为什么要进行数据统计分析,我觉得 Talking Data 的于洋有个比喻非常好“渠道存在海量的用户资源,并服务于开发者。渠道本身聚合了大量的用户,进而形成平台,成为了平台,就必然存在“货架”,而这些货架的位置是有限的资源,但是开发者对于资源争夺和需求确实强烈,这点使得渠道货架的位置变得无比重要,再者,开发者也一直认为获得了最佳的位置,就会带来不错的收益,基于此点认识,导致了渠道投放成本的增加,而渠道在寻找最佳适合渠道的产品征途上变得异常艰难。其实,开发者没有找到适合自己的最佳渠道,渠道没有寻找到最适合自己用户资源的最佳产品。”。

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领券