《应用商务统计分析》第五章 定序回归

目录

一、目的

二、数据来源和相关说明

1、数据来源

2、数据信息

3、变量信息

三、描述性分析

1、单因素分析

四、数据建模

1、全模型分析

2、模型选择

3、模型预测和评估

五、总结

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一、目的

1、分析手机中某些功能在不同的功能组合中所起的作用；

2、找出消费者对手机偏好程度的影响因素，以及其影响程度。

二、数据来源和相关说明

1、数据来源

数据来源于对北京大学光华管理学院的MBA学生和高级经理培训班的学员，关于不同款手机的偏好程度的调查。

import os
import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt

# 参数设置
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #负号
filePath = r'E:\CH5'
fileName = r'ceilphone.csv'

# 读取本地文件
df_raw =  pd.read_csv(open(os.path.join(filePath, fileName)))

2、数据信息

共1451条样本，包含8个变量。

print(df_raw.info())
print(df_raw.head())

3、变量信息

# 变量列表
str_cols = ['W1', 'W2', 'W3', 'W4', 'W5', 'W6' ]
num_cols = ['W7']
x_cols = str_cols + num_cols
y_col = 'score'

（1）自变量

• 手机品牌（W1）：Nokia、Samsung、Motorola、Bird
• 有无数码相机（W2）：有、无
• 能否收看电视（W3）：能、不能
• 有无手写笔（W4）：有、无
• 电话本能否多条记录（W5）：能、不能
• 有无MP3（W6）：有、无
• 游戏数目（W7）：3、5、7（连续值）

for i in x_cols:
    print('-'*10+i+'\n', df_raw[i].value_counts())

（2）因变量

• 对该产品的偏好程度（score）：1=根本不喜欢，2=比较不喜欢，3=一般喜欢，4=比较喜欢，5=非常喜欢（有序值）

print(df_raw[num_cols+[y_col]].describe().T)

三、描述性分析

df_clean = df_raw.copy()
print(df_clean.info())