SPSS 软件操作实例——某移动公司客户细分模型 数据准备：数据来源于telco.sav,如图1所示，Customer_ID表示客户编号，Peak_mins 表示工作日上班时期时长，OffPeak_mins表示工作日下班时期时长等图1 t elco.s数据分析目的：对移动用户进行细分，了解不同用户群体的消费习惯，以更好的对其进行 定制性的业务推销，所以需要运用聚类分析操作步骤：1，从菜单中选择【文件】——【打开】——【数据】，在打开数据窗口中选择数据位置以 及文件类型，将数据 telco.sav 导入 SPSS 软件中，如图 2 所示图 2 打开数据菜单选项2，从菜单中选择【分析】——【描述统计】——【描述】，然后在描述性窗口中，将需要 标准化的变量选到右边的“变量列表”，勾选“将标准化得分另存为变量”，点确定，如 图 3 所示图 3 数据标准化3,从菜单中选择【分析】一一【分类】一一【K-均值聚类】，在K-均值聚类分析窗口中将 标准化之后的结果选入右边“变量列表”，客户编号选入“个案标记依据”，聚类数改为 5点击迭代按钮,在迭代窗口将最大迭代次数改为 100,点击继续点击保存按钮, 在保存窗口勾选“聚类成员”、“与聚类中心的距离”,点击继续。
点击选项按钮,在选 项窗口勾选“AN0VA表”、“每个个案的聚类信息”，点击继续点击确定按钮，运行聚 类分析,如图 4 所示^telco^av [嵌涓集 1 ] -JBM SP¥衲井析® 團形冏爭用程序剳雾口呦fi?Bi报吿I樹劇10联中心11111111❻:hjt曲出*也1•腮E护 3 日上 F«t於 XfliBTUWWWbr iCflHfc 护厲*电爲鬥用:『#曲辭吨』1加| 护 眄 电诂时忙iiriKiiraiuiai__mi:班陀期时:•: PF 潮 Mi凯：•:战通话时t<工作日上珈寸期於酗駅皿 工fPP上IW"®fc*ERPfl 护凸曲・工fl■日下U商叫即摘■忙|戏ri Zsttf-a厲玄电雷対K：|曲曲疥出twa 时忙 lan&tYidinraL思瞬河±[ZT则』1也日 判谒：.氓1斟忧尼跆怕fl»Lok 型 EHmtUR世代与讦貞ID门rt：讦負世.I丽 ^-：?.i.-；.^(Hy..图 4 聚类分析操作结果分析表1最终聚类中心聚类12345Zscore:工作日上班时期1.605-.789.6134-.335.3730时长59902843Zscore:工作日下班时期.4608-.589-.4931.188-.290时长117657314-.140-.150.3584-.023-.404Zscore:周末时长051057507Zscore:国际时长Zscore:总通话时长Zscore:平均每次通话时长1.682-.645.0467.0235-.044505031151.626-.940.4142.1039.21629040087-.065-.148-.053-.1404.8779035375918由最终聚类中心表可得最终分成的5个类它们各自的均值。
第一类：依据总通话时间长，上班通话时间长，国际通话时间长等特征，将第一类命名为 高端商用客户第二类：依据其在各项指标中均较低，将第二类命名为不常使用客户第三类：依据总通话和上班通话时间居中等特征，将第三类命名为中端商用客户第四类：依据下班通话时间最长等特征，将第四类命名为日常客户第五类：依据平均每次通话时间最长等特征，将第五类命名为长聊客户表2 AN0VA聚类误差FSig均万df均万dfZscore:工作日上班时期582.34.31433901854.02.00时长1520Zscore:工作日下班时期468.04.44933901042.39.00时长015039.06.00Zscore:周末时长04.955339040.8960443.1.00Zscore:国际时长794.4783390926.6580605.72115.07.00Zscore:总通话时长704.286339010463.81021.87.00Zscore:平均每次通话时长234.454339020由ANOVA表可根据F值大小近似得到哪些变量对聚类有贡献，本例题中重要程度排序为: 总通话时长＞工作日上班时期时长＞工作日下班时期时长＞平均每次通话时长＞国际 时长〉周末时长。
同时Sig•值都为0,说明各变量对聚类均有显着地贡献（经常用 Sig •值是否小于0.05来检验聚类结果是否好）结论经过数据标准化以及K-均值聚类分析，最终我们基本实现了本次分析的目的，较为成 功的对某移动客户进行了细分，初步了解了各类型用户的话费消费习惯，对日后 经营有一定的指导意义该移动运营商，可参考不同类型用户群体的话费习惯提出有 针对性的话费服务，使经营目标达到最优。