人工智能-数据挖掘-结构方程模型及在顾客满意度数据挖掘中的应用研究.pdf

"人工智能-数据挖掘-结构方程模型及在顾客满意度数据挖掘中的应用研究" 人工智能-数据挖掘-结构方程模型是当今数据分析领域中的热点话题。结构方程模型（Structural Equation Modeling，简称SEM）是一种基于统计分析技术的研究方法学，它通过建立、估计和检验因果关系模型来探究与分析复杂的多变量研究数据。 结构方程模型的优点在于它可以同时处理可观测的变量和潜在变量，从而揭示事物内部的结构和相互作用的原理。这种模型可以在一定程度上替代多元回归、路径分析、因素分析等方法，同时应用范围相当广泛。 结构方程模型的发展历史可以追溯到1970年代初期，其核心概念是由相关学者专家提出。到了1980年代末期，结构方程模型开始快速发展，目前已经有多套专门应用于结构方程模型分析的软件包，例如LISREL、EQS、AMOS、MPLUS、CALLS、P、MONA等。 在学术活动方面，结构方程模型相关论文的数量和期刊数也在不断增加，显示结构方程模型在世界范围已经是一-门发展成熟且高度受到重视的学问与技术。 然而，在国内的讨论仍然是相当冷清，仅有少数论文或小型研讨会偶有相关论文发表。在实际的研究中，使用SEM为主要分析技术近年来成长也不明显。 本文介绍了结构方程模型和顾客满意度的相关理论，并根据结构方程模型与相近满意度研究范畴的相关分析、回归分析、因素分析、路径分析等几种方法的理论比较，讨论了结构方程的优势、问题和注意。 在满意度研究中，结构方程模型可以用于分析顾客满意度的影响因素，如产品质量、服务质量、价格等，进而提高顾客满意度和忠诚度。 在实际满意度研究工作中，经常会碰到分层抽样的数据，如全国的满意度情况，可以把全国划分为若干个地区，然后从每个地区中随机抽取若干个城市，然后从每个抽出城市中随机抽取若干个居委会，最后从每个抽出居委会中随机抽取若干个消费者等等，这种数据就包含了一种层次结构，且这些样本显然不是独立同分布的。 本文探讨了当市场研究中第一层数据是小样本时的两层结构方程模型的直接最大似然估计和广义最小二乘估计的统计理论，文中还探讨了有关估计量的一些基本渐近性质。 在现代营销理念中，以顾客为中心，实现顾客满意，是质量工作的起点和归宿。在全球经济日趋一体化、市场竞争日益激烈的今天，从符合性质量到实用性质量，实现顾客满意到顾客惊喜，是质量工作的一太趋势。 结构方程模型可以用于揭示事物内部的结构和相互作用的原理，典型方向包括如何度量客户满意度、客户满意度与客户期望等。 结构方程模型是数据挖掘和顾客满意度研究中的重要工具，它可以揭示事物内部的结构和相互作用的原理，提高顾客满意度和忠诚度，从而提高企业的竞争力。