Klusteranalyse. En vitenskapelig tilnærming til studiet av komplekse fenomener

Nyheter og samfunn

Ledelse av enhver prosess, inkludertmarkedsføring, innebærer en objektiv vurdering av situasjonen på markedet. Gradvis å utvikle seg gjennom alle stadier av analysen av markedsmuligheter, som inkluderer valg av målmarkeder, utvikling av markedsmiks og implementering av markedsføringsaktiviteter, må en ufrivillig møte behovet for forskning. Samtidig er det nødvendig å ikke bare stole på analytikerens talent og erfaring, men også på dyktig bruk av databehandlingsmetoder.

I den moderne økonomien med sin kompleksitet ogallsidighet av prosesser, blir en stor mengde informasjon for å finne de viktigste dataene uten bruk av ulike statistiske pakker svært problematisk.

Spesiell rolle i markedsføringForskning tar klyngeanalyse. I sin natur er det en kombinert metode som kombinerer flere metoder for statistisk forskning. Den er basert på klassifisering av flerdimensjonale observasjoner, for hver av dem har sitt eget sett med beskrivende variabler. Klientanalyse forutsetter en måte å klassifisere et objekt i forhold til relative homogene (homogene) grupper, som har det første settet av variabler for vurdering. Med andre ord er objekter delt inn i grupper. I grupper viser de likhet på flere måter.

Klientanalysemetoder brukes til et bredt spekter av markedsføringsoppgaver.

Markedssegmentering gjør at du kan bryteforbrukerkategori i klynger basert på forventede fordeler ved oppkjøp av et bestemt produkt. Hver klynge kan bestå av forbrukere som leter etter lignende fordeler. Navnet han hentet opp riktig - metoden for segmentering av fordeler.

Analyse av kundeadferd. Ved å løse dette problemet brukes klusteranalyse til å skape homogene forbrukergrupper for å modellere deres oppførsel.

Bestemme mulighetene for et nytt produkt, kan duclustering det ved varemerker, med en uttalt regularitet blir sporet når varemerker av samme klynge utviser mer intens konkurranse blant seg selv enn med merker i andre klynger.

Ved å gruppere byer i klynger kan du velge de mest hensiktsmessige markedene for et bestemt produkt.

Klientanalyse gjør det mulig å redusere dimensjonendata. Å gjøre observasjoner på individuelle klynger, fortsett deretter med flere diskrimineringsanalyser. Det er mye enklere og billigere enn å vurdere hver enkelt sak separat.

Formålet med clustering er å grupperegjenstander av lignende grunner. For en mer objektiv vurdering av graden av likhet, bør en bestemt referanseenhet innføres. Når de danner klaser, stole de vanligvis på to eller flere tegn samtidig.

Klusteranalyse forutsetter bruk avet bredt spekter av klyngemetoder. Blant dem er for eksempel sannsynlighetsstrategien, tilnærminger basert på kunstige intelligenssystemer, logisk tilnærming, hierarkisk tilnærming.

Hierarkisk klyngeanalyse antyderkomplekst system som har en rekke nestede grupper eller klynger av forskjellig rekkefølge. Denne metoden bruker to typer tegn. Agglomerative (samlende) tegn er tilstøtende til splittende (deling). Antall tegn fører til oppdeling i monotetisk klassifisering og polyetiske metoder.

Ved å bruke alle disse metodene i statistikk,Det er omtrent hundre klyngalgoritmer. Men hierarkisk klyngeanalyse er et ledende sted i denne listen. Dens attraktivitet ligger i det faktum at den fungerer perfekt når det mangler data, og selv når tilgjengelige data ikke oppfyller betingelsene i henhold til kravet om normalitet av fordelinger av tilfeldige variabler, samt andre krav til klassiske statistiske metoder.

Kommentarer (0)
Legg til en kommentar