文档介绍：数据挖掘实验报告
——用神经网络分析哪些营销策略适合做促销
班级：　统计一班　　　　　　
学号：　　　 20100709　　　　　　
姓名：　　　　沈建峰　　　　　　
日期：　　　　 2012年12月5日　　　　
指导老师：　　马耀兰　　　

实验概述：建立Neuralnet模型，会运用建立的模型来分析哪些营销策略适合做促销
一、实验目的
1、学****数据挖掘的理论知识，理解数据挖掘的目的和意义。
2、熟悉SPSS CLEMENTINE ，并学****该软件对数据的分析作用。
3、根据软件提供的数据G00dsln,2n数据进行网络神经分析，哪些营销策略适合做促销。
二、实验环境
系统环境：windows XP
软件环境：SPSS CLEMENTINE
软件简介：作为一个数据挖掘平台，CLEMENTINE结合商业技术可以快速建立预测性模型，进而应用到商业活动中，帮助人们改进决策过程。强大的数据挖掘功能和显著的投资回报率使得在业界久负盛誉。同那些仅仅着重于模型的外在表现而忽略了数据挖掘在整个业务流程中的应用价值的其它数据挖掘工具相比，CLEMENTINE其功能强大的数据挖掘算法，使数据挖掘贯穿业务流程的始终，在缩短投资回报周期的同时极大提高了投资回报率。
三、实验数据
本实验使用的数据软件中SPSS CLEMENTINE ,2n，包含4个字段分别是Class（产品类别）cost（成本）promotion (促销费) before (促销前销售额)
实验步骤与分析过程
本次实验，首先对G00dsln中的数据进行了一个简单的分析和解释，比如说对变量的重要性、接着用神经网络的方法对数据进行分析。
主要步骤：
采用SPSS CLEMENTINE ，利用神经网络对事先准备好的数据进行分析挖掘。
在Demos中找到数据，新建工作区域，在工具栏点击数据原中，。
建立Neuralnet模型，名为increase。
分析Class（产品类别）cost（成本）promotion (促销费) before(促销前销售额)这四个变量在Neuralnet模型的重要性程度
根据所得的数据分析出哪些营销策略适合做促销，做模型预测。
本实验所建立的数据流如图所示
分析Class（种类）、Cost（费用）、Promotion(促销)、Before(在之前)这四个变量在Neuralnet模型的重要性程度
制得图形如下图：
从这张图中初步可以看出：这四个变量的重要性，Before(在之前)的最低，Cost（费用）次之，Promotion(促销)比Class（种类）低一点，Class（种类）的重要性最高。这说明商家主要根据商品的种类来做营销，再以节假日的促销的辅之，才能提升公司的业绩。
增加一个increase字段，即输出字段，产品促销后的销量增加比例。
从表中可以看出:产品促销后的比例增加的最多的是Drink（饮料），其次是confection（糖果）、luxury（