主成分分析的顾客偏好分析案例.ppt

基于SPSS/EXCEL主成分分析的顾客偏好分析实例 一：主成分分析在SPSS与EXCEL中的实现 主成分分析不能在SPSS软件中直接实现，解决方案： 1、初始成分载荷矩阵及 成分方差分解分析。 2、原始变量标准化过程。 1、计算各成分的系数。 2、sumproduct函数计算综合主成分得分。 SPSS完成 EXCEL完成 EXCEL：主要在于利用其易用的函数和填充功能。 二：两个散点图叠加实现顾客偏好可视化 成分得分散点图 顾客偏好散点图 三：SAS案例-某汽车制造商顾客偏好分析 1、案例说明：1980年某汽车制造商在竞争对手中选择17中车型，访问了25位顾客，要求他们根据自己的偏好对17种车型打分。打分范围0-9.9，9.9表示最高程度的偏好。 2、分析说明：该案例见诸大部分多元统计教材，是一个主成分分析在市场研究中的典型。《SPSS for windows统计分析》一书中也引用该案例，美中不足的是案例分析并未给出SPSS主成分分析完整过程，且其中并未真正实现主成分分析，此文的目的在于将SPSS和EXCEL结合，完整呈现该案例的分析过程。 四：案例分析过程 （一）、SPSS菜单完成步骤： 1、分析菜单-降维-因子分析 要求：输出成分方差分析表、特征值碎石图、成分载荷矩阵 2、原始变量标准化 要求：主成分模型中各成分得分表达式=成分系数*原始变量标准化值，需提前对变量进行标准化处理。 分析菜单-描述统计-保存标准化值 四：案例分析过程 1、EXCEL函数计算各成分的系数 要求： （1）利用sqrt函数对成分方差分析表中的特征值开方； （2）载荷矩阵相关系数并非成分系数，需用载荷矩阵相关系数除以该成分对应的特征值开方值。 （二）、EXCEL函数完成步骤： 2、各成分得分的计算 要求：根据成分表达式利用sumproduct函数实现 3、综合主成分得分的计算（本例略） 要求：根据综合成分表达式利用sumproduct函数实现 四：案例分析过程 （三）、前两个步骤的图片演示 1、前三个成分可以接受总方差的约75%，占全部总方差的绝对大部分，再根据碎石图判定：提取前三个成分！ 四：案例分析过程 （三）、前两个步骤的图片演示 2、利用EXCEL的函数功能实现载荷矩阵相关系数到右图成分系数的转换！ 基本公式：某成分系数=相关系数/sqrt(对应成分特征值) 四：案例分析过程 （三）、前两个步骤的图片演示 3、成分得分=成分系数*原始变量标准化值 描述统计对变量进行标准化处理 四：案例分析过程 （三）、前两个步骤的图片演示 4、计算各成分得分=sumproduct（成分系数与原始变量标准化值对应相乘再相加） EXCEL的sumproduct函数介绍略 四：案例分析过程 （四）、SPSS顾客偏好散点图的制作 制作说明： （1）根据成分得分做成分得分散点图 一般只选择第一成分和第二成分做二维散点分别，勾画出象限便于比较。 （2）根据成分载荷矩阵做偏好散点图 一般只选择第一成分和第二成分做二维散点分别，勾画出象限便于比较。 （3）首先将EXCEL编辑好的成分得分和成分载荷矩阵数据导入到SPSS中。 四：案例分析过程 （五）、SPSS顾客偏好散点图的制作-演示与分析 分析：象限分别表明，F1反映车产地，F2反映车特性；顾客偏好日本车和欧洲车的倾向高于美国车；顾客偏好质量很好的车型。总体来说，本田、大众、沃尔沃较受欢迎。 判据：根据成分得分的高低，并非象限中分布的多少！ 四：案例分析过程 （五）、SPSS顾客偏好散点图的制作-演示与分析 分析：箭头指向表示偏好相同或者偏好相似，第一象限箭头很多，但成分得分散点显示该象限车型很少，预示竞争对手在该车型的市场投入量较少，属于空白市场，而且是有很多顾客青睐的空白市场，正是新产品开发的方向。 两散点图叠加对比的结果！ 总结：（1）将SPSS与EXCEL结合使用，实现主成分分析。利用EXCEL函数和公式填充功能补充SPSS在这方面的不足。（2）介绍主成分分析在市场研究中的应用。（3）介绍顾客偏好散点图的绘制与分析。（4）对教程案例进行补充。 * *