用SPSS进行聚类分析的案例—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征的细分更有意义，这正是spss聚类分析可以做到的，以下通过k-means聚类分析做一个小小案例来展示。
《SPSS统计分析高级教程》telco.sav，是反映移动电话用户使用手机情况的数据集。包含7个变量：用户编号、工作日上班时间电话时长、工作日下班时间电话时长、周末电话时长、国际电话时长、总通话时长、平均每次通话时长，现希望对移动用户细分，了解他们不同的手机消费习惯。根据研究调研及经验，认为移动用户应分为5个主要消费群体。数据分析工具：spss，参考教程：张文彤，《 SPSS12 统计分析高级教程》。
现在存储于后台的数据太多了，以前做项目担心没有真实可靠的数据，现在这个问题没有那么复杂，但数据太多却引发了其他问题。辛苦采集到的数据口径不一致，存储格式不同，不符合数据分析要求还有待派生新的变量。
这些过程看似简单却非常有必要！
仅仅预处理以上这些问题还不够，当数据分析方法复杂时，我们还需对采集的数据进行筛选构成小的数据集，对于数据集中变量的分布、缺失、描述统计指标进行一定程度的分析。
K-means聚类也称快速聚类，可以用于大量数据进行聚类的情形。在开始聚类之前，需要分析者自己制定类数目，并不是一次指定，可以经过多轮反复分析，根据实际情况最终判定最优类的数目。 K-means聚类是采用计算距离的方式测度变量间的亲疏程度，距离直接影响最终的结果，因此慎重审核数据质量。
做一个数据分析的项目，不能不下结论！
雷声大，雨点小的事情，作为数据分析师千万要避免发生。提交数据分析报告，对分析下结论，对业务问题进行及时解决，养成这个良好的习惯。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中，数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘，还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中，dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件，广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代，CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心价值，早已超越单纯的数据清洗与统计分析，而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中，经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如，按课程章节排序，累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中，环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据，直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提，而CDA（Certified Data Analyst）数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中，“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中，我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天，企业对数据的依赖程度日益加深，而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）的实操中，转置卷积（Transposed Convolution）是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中，我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中，数据已成为企业最核心的战略资产，而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中，数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具，我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中，我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中，时间序列数据是CDA（Certified Data Analyst）数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中，数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法（Finite Element Method, FEM）作为工程数值模拟的核心工具，已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代，“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑，而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA（Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程（OOP）中，类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体，也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中，索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量，合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
