A klaszter analízis. Tudományos megközelítés a tanulmány a komplex jelenségek

Ellenőrző bármely folyamat, beleértve a marketing, magában objektív értékelést a helyzet a piacon. Fokozatosan halad át a folyamat elemzése a piaci lehetőségeket, amelyek magukban foglalják a kiválasztási célpiacok és a fejlesztés komplex marketing és végrehajtása marketing tevékenység, akaratlanul szembesül szükségességét kutatás. Tehát szükség van nem csak támaszkodni a tehetség és a tapasztalat az elemző, hanem a képzés annak használata adatfeldolgozási technikákat.

A modern gazdaság, annak összetett és sokrétű folyamat, hatalmas mennyiségű információt, hogy megtalálják a leginkább releváns adatok felhasználása nélkül különböző statisztikai csomag lesz nagyon problematikus.

Elfoglalt egy különleges szerepet klaszteranalízis marketing kutatás. Természetüknél fogva, ez a kombinált módszer, kombinálásával több módszer statisztikai kutatás. Ennek alapja a hazugság osztályozása többváltozós megfigyelések, melyek mindegyike rendelkezik saját leíró változók. Cluster elemzés azt sugallja, egy módszert, hogy osztályozzák a tárgy viszonylagos homogén (egyenletes) csoportok, amelyek az eredeti változó készletben megfontolásra. Más szóval, a tárgyak vannak bontva csoportban. A csoportok mutatnak hasonlóságot több okból.

A klaszter analízis módszereket használnak széles körű marketing célokat.

Piacszegmentáció lehetővé teszi a fogyasztó, hogy megtörjön a kategóriából klaszterek alapján a várható előnyök a bizonyos termékek beszerzése. Minden klaszter állhat a fogyasztók, akik keresik a hasonló előnyöket. A név felvette a megfelelő - előnyök szegmentáció.

Az elemzés a fogyasztói magatartás. Ebben a feladatban a klaszteranalízis létrehozásához használt homogén fogyasztói csoportok, hogy szimulálják a viselkedésüket.

Meghatározó jellemzője az új termék, tudjuk előállítani azt csoportosításával márkák, ugyanakkor vezethető rendszeresség kifejezett, amikor a márka ugyanaz klaszter mutatnak kiélezett versenyben vannak egymással, mint a védjegyek többi klaszter.

Csoportosítása klaszterek a városban, akkor válassza ki a legmegfelelőbb piacokat bizonyos árukat.

A klaszter-elemzés csökkenti dimenzionalitásának az adatokat. Performing észrevételeket külön klaszterek, majd mozgassa a többszörös diszkriminancia elemzést. Sokkal egyszerűbb és olcsóbb, mint úgy minden esetben.

A cél a csoportosítás a csoport objektumok hasonló jellemzőkkel. Egy objektív értékelését a hasonlóság mértéke kell bevezetni néhány referencia egység. A klaszterek általában támaszkodnak két vagy több funkciót egyszerre.

Klaszterelemzés használatával jár sokféle csoportosítási módszerek. Köztük van például a valószínűségi megközelítés, megközelítéseket, amelyek alapján a mesterséges intelligencia, logikus megközelítést hierarchikus megközelítés.

Hierarchikus klaszterelemzés során egy komplex rendszer, amely számos beágyazott csoportok vagy klaszterek különböző megrendeléseket. Ez a módszer kétféle jelek. Agglomerátum (egyesítő) jelek egymás mellett divizivnymi (megosztás). A számos funkció vezet elválasztásnak monothetic osztályozási módszerek és polythetic.

Segítségével az összes ezeket a módszereket a statisztika, van mintegy száz és csoportosítási algoritmusok. De a hierarchikus klaszterelemzés egy vezető ezen a listán. A fellebbezést abban a tényben rejlik, hogy tökéletesen működik a hiány az adatok, akkor is, ha a rendelkezésre álló adatok nem kerül sor, ahogy azt a körülmények normális eloszlású változók, valamint egyéb követelményeknek a klasszikus statisztikai módszerek.