
多变量分析:分类决策树CHAID&CRT
今天我们来说说分类决策树的应用和操作!主要包括CHAID&CRT,是非常好用和有价值的多变量分析技术,
CHAID——Chi-squared Automatic Interaction Detector卡方自交互侦测决策树
CRT——Classification Regression Tree分类回归树;
CHAID和CART是最有名的分类树方法,主要用于预测和分类。在市场研究中经常用于市场细分和客户促销研究,属于监督类分析技术。其中,树根节点是独立变量-因变量,例如:使用水平、购买倾向、用户或非用户、客户类型、套餐类别、细分类别等。子节点基于独立变量和其他分类变量(父节点),按照卡方显著性不断划分或组合为树状结构。预测变量一般也是非数量型的分类变量。
CHAID最常用,但独立变量只能是分类变量,也就是离散性的,CRT可以处理数量型变量,有时候二者结合使用。CHAID和CRT都可以处理非数量型和定序性变量。
分类树方法产生真实的细分类别,这种类是基于一个独立变量得到的一种规则和细分市场。也就是说,每一个树叶都是一个细分市场。
下面我们通过一个案例来操作SPSS软件的分类决策树模块
假设我们有一个移动业务数据,包含有客户的性别、年龄、语音费用、数据费用、客户等级、支付方式和促销套餐变量。我们现在期望能够得到针对不同的促销套餐来分析“客户画像”,这样有利于针对性的促销!也就是不同套餐客户特征描述!
因变量是促销套餐,其它是预测变量或自变量!
我们看到,首先要求我们定义变量的测量等级并定义好变量变标和值标!因为,CHAID和CRT具有智能特性,也就是自交互检验和自回归能力,所以对变量测量尺度要求严格!
为什么说变量测量等级重要呢?例如,我们有个变量叫学历(1-初中、2-高中、3-大专、4-本科、5-硕士以上),如果我们设定为定序变量,则决策树可以自动组合分类,但无论如何都是顺序组合,也就是说可能(1-初中、2-高中、3-大专)为一类,(4-本科、5-硕士以上)为一类,但绝对不会把1和5合并一类;如果我们定义为名义变量,则可以任意学历组合为某类了!
基本原理:基于目标变量(独立变量)自我分层的树状结构,根结点是因变量,预测变量根据卡方显著性程度不断自动生成父节点和子节点,卡方显著性越高,越先成为预测根结点的变量,程序自动归并预测变量的不同类,使之成为卡方显著性。程序根据预先设定的树状水平数停止。最后每一个叶结点就是一个细分市场。当预测变量较多且都是分类变量时,CHAID分类最适宜。
预测变量大部分都是人口统计资料,使研究者很快就可以找出不同细分市场特征。传统的交互分析对多维交叉表和归并类是一项繁重的工作。
首先,我们确定因变量后,放入其它自变量。接下来,我们要选择CHAID的验证和条件参数!一般来讲:我们主要设定父节点和子节点的数量,以及规定树状结构的水平数,如何生长!分类树将根据设定参数决定树的增长和停止!通常,我们考察总的样本量大小,父节点是子节点的两倍,当然如果设定的太小,树会非常茂盛,得到很多非常小的细分市场,可能没有实际营销意义!树的水平数也是同样道理!
其它还有很多参数可以设定,比如分割样本,错误分类成本,利润等,分类决策树可以直接输出结果和SPSS语法或SQL语法规则!(略)
因为树比较大,看不清楚,我们需要在树查看器中分析!
从查看器中我们可以看到,客户等级最显著,也最重要,首先跑上来!针对低端客户,账单支付方式重要,对于预付话费的人来讲,数据业务小于50.73的主要是Y类套餐!这样我们就可以看到这个类别的特征了!
最后的分类预测正确分类84.4%。
下面是生成的SQL语法规则:
UPDATE <TABLE>
SET nod_001 = 4, pre_001 = 5, prb_001 = 0.974026
WHERE ((客户等级 IS NULL) OR 客户等级 <> 2 AND 客户等级 <> 3) AND ((数据业务 IS NULL) OR (数据业务 <= 38.754));
我们可以把语法规则嵌入在分析系统中就可以实现商业智能和营销了!
当然,CRT基本方法和解读方式都是一样的!
总结:CHAID和CRT基本操作过程
指定CHAID或CRT分类树
规定目标变量和预测变量
设定预测变量的测量等级,非数量型变量也可预先合并分类。
规定树状结构的水平数。
指定节点包含的最小样本数量。
自动生成分类树。
考察分类树的结构。
分析Gain Table.
分析错误分类风险比。
重新设定分类树参数。
生成SQL语言,SPSS规则语法将样本归类。
分类决策树因为具有自动侦测的智能特点,所以在数据分析时,特别是多变量分析中就不再喜欢用传统的交互分析了,因为用CHAID和CRT方便多了!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
剖析 CDA 数据分析师考试题型:解锁高效备考与答题策略 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师考试作为衡量数据专业能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取转日期:解锁数据处理的关键技能 在数据处理与分析工作中,数据格式的规范性是保证后续分析准确性的基础 ...
2025-07-04CDA 数据分析师视角:从数据迷雾中探寻商业真相 在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业决策的核心驱动力,CDA(Certifie ...
2025-07-04CDA 数据分析师:开启数据职业发展新征程 在数据成为核心生产要素的今天,数据分析师的职业价值愈发凸显。CDA(Certified D ...
2025-07-03从招聘要求看数据分析师的能力素养与职业发展 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业的核心资产,数据分析师岗位也随 ...
2025-07-03Power BI 中如何控制过滤器选择项目数并在超限时报错 引言 在使用 Power BI 进行数据可视化和分析的过程中,对过滤器的有 ...
2025-07-03把握 CDA 考试时间,开启数据分析职业之路 在数字化转型的时代浪潮下,数据已成为企业决策的核心驱动力。CDA(Certified Da ...
2025-07-02CDA 证书:银行招聘中的 “黄金通行证” 在金融科技飞速发展的当下,银行正加速向数字化、智能化转型,海量数据成为银行精准 ...
2025-07-02探索最优回归方程:数据背后的精准预测密码 在数据分析和统计学的广阔领域中,回归分析是揭示变量之间关系的重要工具,而回 ...
2025-07-02CDA 数据分析师报考条件全解析:开启数据洞察之旅 在当今数字化浪潮席卷全球的时代,数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱 ...
2025-07-01深入解析 SQL 中 CASE 语句条件的执行顺序 在 SQL 编程领域,CASE语句是实现条件逻辑判断、数据转换与分类的重要工 ...
2025-07-01SPSS 中计算三个变量交集的详细指南 在数据分析领域,挖掘变量之间的潜在关系是获取有价值信息的关键步骤。当我们需要探究 ...
2025-07-01CDA 数据分析师:就业前景广阔的新兴职业 在当今数字化时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据。数据分析师作为负责收集 ...
2025-06-30探秘卷积层:为何一个卷积层需要两个卷积核 在深度学习的世界里,卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征提取能力 ...
2025-06-30探索 CDA 数据分析师在线课程:开启数据洞察之旅 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业决策、创新与发展的核心驱 ...
2025-06-303D VLA新范式!CVPR冠军方案BridgeVLA,真机性能提升32% 编辑:LRST 【新智元导读】中科院自动化所提出BridgeVLA模型,通过将 ...
2025-06-30LSTM 为何会产生误差?深入剖析其背后的原因 在深度学习领域,LSTM(Long Short-Term Memory)网络凭借其独特的记忆单元设 ...
2025-06-27LLM进入拖拽时代!只靠Prompt几秒定制大模型,效率飙升12000倍 【新智元导读】最近,来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新 ...
2025-06-27探秘 z-score:数据分析中的标准化利器 在数据的海洋中,面对形态各异、尺度不同的数据,如何找到一个通用的标准来衡量数据 ...
2025-06-26Excel 中为不同柱形设置独立背景(按数据分区)的方法详解 在数据分析与可视化呈现过程中,Excel 柱形图是展示数据的常用工 ...
2025-06-26