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clementine实例学习预测带宽利用率(时间序列)

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预测带宽利用率(时间序列) 全国宽带提供商的一位分析师为了预测带宽利用率需要对用户预订作出预测。分析师需要对各地市场进行预测,才能得出全国订户的数量。分析师将使用时间序列建模来得到未来三个月若干地区市场的预测数字。第二个示例则说明源数据的格式不适合作为时间序列节点的输入时应如何转换源数据。 这两个示例均使用名为 broadband_create_models.str 的流,该流引用名为 broadband_1.sav 的数据文件。这些文件可在所安装的 Clementine Client 的 Demos 目录下找到,并且可通过从 Windows“开始”菜单中选择 Start > [All] Programs > SPSS Clementine 11.1 > Demos 来访问。broadband_create_models.str 文件位于 Classification_Module目录下。 最后一个示例演示如何将保存的模型应用于更新过的数据集,以将预测时间延长三个月。 在 Clementine 中,可以在一次操作中生成多个时间序列模型。将要使用的源文件具有 85 个不同市场的时间序列数据,但为简便起见,只为其中五个市场以及总体市场的数据建模。 broadband_1.sav 数据文件具有全部 85 个地区市场的月度带宽使用率数据。在本示例中,将只使用前五个序列;并且将为这五个序列各创建一个模型以及为总序列创建一个模型。 该文件还包含指明每个记录的年度和月度的日期字段。此字段将在时间区间节点中用来标记记录。日期字段作为字符串读入到 Clementine 中,但为了在 Clementine 中使用该字段,必须使用填充节点将存储类型转换为数字日期格式。 时间序列节点要求每个序列各占一列,每个区间各占一行。Clementine 提供用于变换数据的方法,以使其在需要时符合此格式。请参阅 为时间序列建模重新结构化事务处理数据 详细信息。 ► 创建新流并添加指向 broadband_1.sav 的 SPSS 源节点。 ► 使用过滤节点过滤掉 Market_6 至 Market_85 字段以及 MONTH_ 和 YEAR_ 字段,以简化模型。 提示:要一次选定多个相邻字段,请单击 Market_6 字段,然后按住鼠标左键并向下拖至 Market_85 字段。选定字段将以蓝色突出显示。要添加其他字段,请按住 Ctrl 键,然后单击 MONTH_ 和 YEAR_ 字段。 建立模型前最好先对数据有个大致了解。数据是否呈现季节性变化?虽然 Expert Modeler 可以自动找出每个序列的最佳季节性或非季节性模型,但数据中不存在季节性时,通常可以通过将搜索对象限制为非季节性模型,从而更快捷地...

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