CHAID决策树方法介绍-PPT.ppt

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1、CHAID 决策树方法介绍主要内容 市场细分的统计方法简介 市场细分的基本原理 聚类分析 因子分析+主成份分析 判别分析+logistic 回归 分类树CHAID 与Conjoint2关于Conjoint Analysis 培训介绍的仍然是传统的Conjoint 分析-全轮廓(Full Profile)法 介绍了SPSS 正交设计产生的方法 SPSS 中Conjoint 语法 SPSS 中Conjoint 结果解释 Conjoint 市场占有模拟3可供市场细分的变量地理变量人口变量年龄，性别，家庭规模，生命周期,收入 社会心理社会阶层，生活方式 性格行为变量场合，利益，使用量地区、城市4CHA

2、ID 的应用背景 对于判别分析与Logistical 回归中的自变量，通常要求是定距变量（Interval Scaled)但是在调查中，人口统计变量通常是类型变量（Category)或离散变量,而且通常是多个类型的变量。CHAID 提供了一种在多个自变量中自动搜索能产生最大差异的变量方案5案例 在碳酸饮料市场细分研究中，我们探索是否可以根据对碳酸饮料的消费行为差异来细分市场。我们调查了消费者的每周消费量以及与消费者相关的背景资料（地区、年龄、性别、收入类型、教育、婚姻，家庭规模等）在传统方法上，我们可以通过检查背景资料交叉表，看不同类型消费者的消费量是否存在差异。但是，这种检查非常费时，而且容

3、易造成遗漏。通过决策树模型，可以迅速地检查按照每个预测（背景）变量分类可能产生的结果，并可以对分类自动归并，选择最佳分类方式，从而达到每个细分市场差异最大化的目的。6CHAID 方法 CHAID(卡方自动交互检测Chi-Square Automatic Interaction Detection)是一种基于目标变量自我分层的方法。在形式上，CHAID 非常直观，它输出的是一个树状的图形。它以因变量为根结点，对每个自变量进行分类，计算分类的卡方值。如果几个变量的分类均显著，则比较这些分类的显著程度（P 值的大小），然后选择最显著的分类法作为子节点。CHIAD 可以自动归并自变量中类别，使之显著性

4、达到最大。最后的每个叶结点就是一个细分市场7大家应该也有点累了，稍作休息大家有疑问的，可以询问和交流 大家有疑问的，可以询问和交流8CHAID 的适用范围 当预测变量是分类变量时，CHAID 方法最适宜。对于连续型变量，CHAID 在缺省状态下将连续变量自动分为10段处理，但是可能有遗漏。当预测变量是人口统计变量时，研究者可以很快找出不同细分市场特征，免去对交叉分析表归并与检查之苦。9CHAID 的分析步骤 确定因（目标）变量：因变量在市场研究中通常是消费者对产品的购买/使用行为，比如是否某产品的购买者等。确定自变量（预测变量）：自变量的确定相对简单，可以选择较多的变量让计算机自动挑选：地理变

5、量、人口统计变量、生活方式等心理变量。分析GAIN TABLE，解释分类结果。10SPSS Answer Tree SPSS Answer Tree 3.0 集成了CHAID,CART,QUEST 等决策树方法。SPSS Answer Tree 操作方便，可以很容易地就能比较群体轮廓和细分市场。4个模块都是通过检查数据库中所有可供分类的变量，来将自变量划分为最佳的小类。CHAID 快速高效多树型分析法，速度快；完全CHAID 完全多树型分析法，每步分为最显著的2类，相对较慢；但分类结果可能更加全面。CART(分类和回归树)一种完全两分类树型分析法则，用来分割数据和产生精确的同质性子集；QUES

6、T 只能在目标变量是类型变量的时候采用。11CHAID 界面1模型选择12CHAID 界面2目标变量预测变量频率变量（加权）定义变量类型13CHAID 界面3不校验树图14CHAID 界面4高级选项中有一些关于模型的重要选项15CHAID 输出结果图一级变量二级变量二级变量三级变量检验统计量16Gain Table细分市场的利润指数最终的5个节点（细分市场）17演示：9901.sav18关于其它决策树方法 除了CHAID 方法之外，其他方法CART,QUEST,C5.0(在SPSS 的数据挖掘软件中 Clementine 中采用)等方法均可以用于市场细分。CHAID 作用一种最常见的决策树方法，已经被许多市场研究公司为作市场细分的基础工具。19