spss怎么把幾個(gè)小組合并成一個(gè)組？可能你想用生成變量的功能把幾個(gè)問(wèn)題合成一個(gè)問(wèn)題，一般用平均分。SPSS分析軟件的在線(xiàn)網(wǎng)頁(yè)版SPSSAU，可以直接操作，非常方便。你可以用它。spss利用數(shù)據(jù)聚合求和

spss怎么把幾個(gè)小組合并成一個(gè)組？

可能你想用生成變量的功能把幾個(gè)問(wèn)題合成一個(gè)問(wèn)題，一般用平均分。

SPSS分析軟件的在線(xiàn)網(wǎng)頁(yè)版SPSSAU，可以直接操作，非常方便。你可以用它。

spss利用數(shù)據(jù)聚合求和的方法？

用spss中的anova計(jì)算組間方差、組內(nèi)方差和組內(nèi)平均人數(shù)，然后用公式計(jì)算ICC 1(ms b-MSW)/{ MSB[(k 1)* MSW]}；ICC2(MSB-MSW)/MSB .

spss 平均協(xié)方差怎么為負(fù)數(shù)？

平均協(xié)方差類(lèi)似于相關(guān)系數(shù)。如果統(tǒng)計(jì)項(xiàng)目存在負(fù)相關(guān)，就會(huì)出現(xiàn)負(fù)值。可以考慮把所有評(píng)分項(xiàng)目的數(shù)據(jù)反過(guò)來(lái)，然后計(jì)算項(xiàng)目的內(nèi)部一致性系數(shù)。

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化三種方法？

目前數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的方法很多，可以歸納為直線(xiàn)法(如極值法、標(biāo)準(zhǔn)差法)、折線(xiàn)法(如三條線(xiàn)法)、曲線(xiàn)法(如半正態(tài)分布)。不同的標(biāo)準(zhǔn)化方對(duì)系統(tǒng)的評(píng)估結(jié)果產(chǎn)生不同的影響，但遺憾的是，在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法的選擇上并沒(méi)有普遍的規(guī)律可循。

常見(jiàn)的方法有:最小最大歸一化、對(duì)數(shù)函數(shù)變換、阿坦函數(shù)變換、z得分歸一化(最常用的方法)和模糊量化。本文只介紹min-max法(歸一化法)、z-scor

CRM分析方法有哪些？

一個(gè)專(zhuān)業(yè)的crm專(zhuān)員想要做好營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的策劃和管理，不僅要不斷完善會(huì)員體系，還要懂得crm數(shù)據(jù)分析，所以這樣的專(zhuān)員對(duì)于市場(chǎng)來(lái)說(shuō)也是鳳毛麟角。但是對(duì)于crm數(shù)據(jù)分析，小萬(wàn)找到了一些大家都能掌握的CRM數(shù)據(jù)分析方法。

Crm數(shù)據(jù)分析

一、KPI指標(biāo)分析

crm專(zhuān)員每天都要面對(duì)大量的會(huì)員數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、交易訂單數(shù)據(jù)等等。這些數(shù)據(jù)往往會(huì)讓我們刮胡子和眉毛。但是如果你靜下心來(lái)，先把自己的事情梳理一下，明確自己的目標(biāo)。這是為了提高回購(gòu)率？還是為了降低營(yíng)銷(xiāo)成本？只有在目標(biāo)明確的前提下，才能走得更遠(yuǎn)。

比如目標(biāo)是降低客戶(hù)流失率，然后通過(guò)分析流失率就可以了解整體的客戶(hù)流失率。按購(gòu)買(mǎi)頻率和消費(fèi)金額細(xì)分會(huì)員。通過(guò)活動(dòng)響應(yīng)率和平均購(gòu)物折扣，制定客戶(hù)挽回的策略等等。

我們都用了很多KPI指標(biāo)比如流失率，消費(fèi)接近度，活動(dòng)響應(yīng)率。所以KPI是一個(gè)非常實(shí)用的風(fēng)向標(biāo)。

二，RFM模型分析

雖然適用于crm數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)模型有很多，但根據(jù)市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析，RFM模型在客戶(hù)關(guān)系管理領(lǐng)域的應(yīng)用最為廣泛。

:對(duì)RFM的分析過(guò)程大致可以分為四個(gè)步驟。

準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

從系統(tǒng)中拉取訂單交易數(shù)據(jù)，篩選出包括店名、訂單號(hào)、VIP、VIP姓名、VIP類(lèi)型、付款時(shí)間、實(shí)際付款金額等關(guān)鍵數(shù)據(jù)。

2.數(shù)據(jù)預(yù)處理

刪除店內(nèi)錄入不規(guī)范導(dǎo)致的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和贈(zèng)品導(dǎo)致的數(shù)據(jù)。然后根據(jù)公式計(jì)算累計(jì)支付金額。

3.分階段

4.分配計(jì)算

第三，客戶(hù)細(xì)分

有許多客戶(hù)細(xì)分方法是在RFM模型的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的。有的用SPSS軟件和K-MEANS算法先對(duì)客戶(hù)進(jìn)行聚類(lèi)，反過(guò)來(lái)尋求業(yè)務(wù)解釋。有的利用客戶(hù)價(jià)值矩陣，通過(guò)平均消費(fèi)金額和消費(fèi)頻率兩個(gè)維度，將客戶(hù)分為四種類(lèi)型:意愿型客戶(hù)、不確定型客戶(hù)、優(yōu)質(zhì)型客戶(hù)和常規(guī)型客戶(hù)。

RFM都是重要的價(jià)值客戶(hù)，需要好好維護(hù)；交易金額和頻率都很高，最近沒(méi)有交易的客戶(hù)需要回?fù)芾峡蛻?hù)；近期交易且金額較高的深耕客戶(hù)是我們需要重點(diǎn)培養(yǎng)的對(duì)象。每個(gè)細(xì)分市場(chǎng)都能在實(shí)際業(yè)務(wù)中找到對(duì)應(yīng)的客戶(hù)類(lèi)型。在此基礎(chǔ)上，有針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)措施才有意義。