SPSS Modeler 18.0数据挖掘教程之四：分类分析-决策树
欢迎来到SPSS Modeler 18.0的深度学习之旅！本教程专为希望掌握数据挖掘中分类分析技巧的朋友们设计。在这一章节中，我们将深入探讨如何运用决策树进行高效的客户流失预测分析。
文档概述
本资源文件基于CSDN博客上的一篇详尽教程，由RICH LIANG撰写，旨在指导您使用SPSS Modeler 18.0进行决策树的构建与应用。决策树是一种流行的分类算法，以其良好的解释性及直观的树状结构著称，非常适合新手和专业人士进行客户行为、市场细分等领域的分析。
教程内容概览
数据背景
教程以电信客户流失数据为例，涵盖了42个字段，其中核心字段“churn”标识客户是否流失（0为未流失，1为流失）。通过这组数据，您可以学习如何利用SPSS Modeler的强大功能进行数据预处理、模型建立以及结果评估。
分类分析步骤
- 数据导入：开始于加载“telo.sav”数据集。
- 字段设定：明确目标变量“churn”，并调整其他字段的角色。
- 数据分割：采用80/20原则划分训练集和测试集，确保模型的泛化能力。
- 建模过程：重点介绍C5.0决策树算法的应用，设置模型参数。
- 模型评估：通过训练集与测试集的表现，展示模型的正确率，帮助理解模型优劣。
学习成果
完成本教程后，您将能够独立搭建决策树模型，理解各种决策节点的含义，以及如何依据模型输出的结果进行业务决策。此外，您还将学会通过观察自变量的重要性来优化模型，提升分析的准确性。
开始您的数据挖掘之旅
本资源是深入了解SPSS Modeler数据挖掘潜力的关键一步。不论是初学者还是希望深化技能的进阶者，通过实践本教程，都能获得宝贵的洞察力和实践经验。立即启动您的SPSS Modeler，跟随步骤，解开决策树的神秘面纱，为您的数据分析工作添砖加瓦！
请注意，实际使用时，请参照文中提供的步骤，并结合SPSS Modeler软件界面操作，动手实践以加深理解。祝您学习顺利，数据挖掘之路越走越宽广！