Klaster analiza. Naučni pristup u proučavanju kompleksnih fenomena

Kontrola bilo koji proces, uključujući marketing, podrazumijeva objektivnu procjenu situacije na tržištu. Postepeno se kreću kroz proces analize tržišnih prilika, koje uključuju odabir ciljnih tržišta, kao i razvoj složenih marketing i implementacije marketinških aktivnosti, nesvjesno suočena sa potrebom istraživanja. Stoga je potrebno ne samo da se oslanjaju na talent i iskustvo analitičara, ali i na obuku u upotrebi tehnike obrade podataka.

U modernoj ekonomiji, sa svojim kompleksnim i višestrane procesa, ogromne količine informacija pronaći najrelevantnije podatke bez upotrebe različitih statističkih paketa postaje vrlo problematičan.

Zauzima posebnu analizu ulogu klaster u istraživanju marketinga. Po svojoj prirodi, to u kombinaciji metoda, kombinirajući nekoliko metoda statističkih istraživanja. Ona se zasniva na lažima klasifikaciji multivarijatne zapažanja, od kojih svaki ima svoj set opisnih varijabli. Klaster analiza ukazuje metoda za klasifikaciju predmeta u relativnom homogen (uniformi) grupa ima originalni set varijabli na razmatranje. Drugim riječima, objekti se oborio u grupe. U grupama, oni pokazuju sličnosti po više osnova.

Klaster metode analize se koriste za širok spektar marketinških ciljeva.

Segmentacija tržišta omogućava potrošaču da se probije kategoriji u klastere na temelju očekivane koristi od akvizicije određene robe. Svaki klaster se može sastojati od potrošača koji su u potrazi za slične beneficije. Ime koje je izabrali odgovarajući - koristi metode segmentacije.

Analiza ponašanja potrošača. U ovom zadatku, klaster analizu se koristi za stvaranje homogene grupe kupaca, kako bi se simulirali njihovo ponašanje.

Definiranje karakteristike novog proizvoda, možemo proizvesti ga grupisanja brendova, u isto vrijeme može se pratiti regularnost izreći kada brendovi istom klasteru izložba je žestoka konkurencija međusobno nego s oznakama u drugim klasterima.

Grupiranje klastera u gradu, možete odabrati najprikladnije tržišta za određenu robu.

Klaster analiza smanjuje dimenzionalnost podataka. Izvođenje zapažanja na zasebne grupe, zatim pređite na više diskriminativne analize. To je mnogo jednostavnije i jeftinije nego razmotriti svaki slučaj.

Cilj klastera je da grupa objekte slične karakteristike. Za više objektivnu procjenu stupnja sličnosti treba uvesti neke referentne jedinice. U formiranju klastera obično oslanjaju na dva ili više funkcija istovremeno.

Klaster analiza uključuje upotrebu širok spektar metoda grupisanja. Među njima su, kao što su probabilistički pristup, pristupi, koji se zasnivaju na umjetne inteligencije, logičan pristup, hijerarhijski pristup.

Hijerarhijske klaster analize uključuje kompleksan sistem koji ima niz ugnežđenih grupa ili klastere različitih naloga. Ova metoda koristi dvije vrste znakova. Aglomerat (objedinjavanje) potpisuje koegzistirati sa divizivnymi (dijeljenje). Broj funkcija dovodi do odvajanja na monothetic metode klasifikacije i politetička.

Koristeći sve od ovih metoda u statistici, ima oko stotinu i grupisanja algoritama. Ali hijerarhijske klaster analize je lider na ovoj listi. Njegova žalba leži u činjenici da se radi savršeno sa deficitom od podataka, čak i kada su dostupni podaci ne odvija u skladu sa uslovima normalno distribuirane slučajne varijable, kao i druge zahtjeve klasične statističke metode.