Analiza cluster. Abordarea științifică în studiul fenomenelor complexe

Controlul orice proces, inclusiv de marketing, implică o evaluare obiectivă a situației de pe piață. Treptat , se deplasează prin procesul de analiză a oportunităților de piață, care includ selectarea piețelor țintă, precum și dezvoltarea de complexe de marketing și punerea în aplicare a activităților de marketing, fără să vrea se confruntă cu necesitatea cercetării. Astfel, este necesar nu numai să se bazeze pe talentul și experiența analistului, dar, de asemenea, de formare în utilizarea tehnicilor de prelucrare a datelor.

În economia modernă, cu procesele sale complexe și multiple fațete, cantități uriașe de informații pentru a găsi cele mai relevante date fără utilizarea diferitelor pachete statistice devine foarte problematică.

Ea ocupă o analiză specială grup rol în cercetarea de marketing. Prin natura sa, această metodă combinată, combinarea mai multor metode de cercetare statistică. Ea se bazează pe clasificarea minciuni observațiilor cu variabile multiple, fiecare dintre care are propriul set de variabile descriptive. Analiza cluster sugerează o metodă de clasificare a obiectului în grupuri relativ omogene (uniforme) având setul original de variabile de luat în considerare. Cu alte cuvinte, obiectele sunt defalcate în grupuri. În grupuri, acestea prezintă similitudini pe mai multe motive.

Metodele de analiză cluster sunt utilizate pentru o gamă largă de obiective de marketing.

segmentarea pieței permite consumatorului să rupă categoria în grupuri pe baza beneficiilor așteptate ale achiziționării anumitor bunuri. Fiecare grup poate consta din consumatorii care sunt în căutarea pentru beneficii similare. Numele a ales o metodă de segmentare corespunzătoare - beneficii.

Analiza comportamentului consumatorului. În această sarcină, analiza de cluster este utilizat pentru a crea un client grupuri omogene, în scopul de a simula comportamentul lor.

Definirea caracteristici ale noului produs, putem produce prin gruparea branduri, în același timp , pot fi urmărite regularitatea pronunțată atunci când mărcile de aceeași expoziție de cluster o competiție acerbă între ele , decât cu mărcile din celelalte grupuri.

Gruparea clusterelor în oraș, puteți alege pe piețele cele mai potrivite pentru anumite mărfuri.

Analiza cluster reduce dimensionalitatea datelor. Efectuarea de observații cu privire la grupuri distincte, apoi se trece la analiza discriminantă multiplă. Este mult mai simplu și mai ieftin decât ia în considerare fiecare caz în parte.

Scopul clustering este de a grupa obiectele cu caracteristici similare. Pentru o evaluare mai obiectivă a gradului de similitudine ar trebui să introducă o anumită unitate de referință. În formarea clusterelor de obicei se bazează pe două sau mai multe caracteristici simultan.

Analiza cluster implică utilizarea unei game largi de metode de grupare. Printre acestea se numără , cum ar fi de abordare probabilistă, abordări, care se bazează pe inteligență artificială, abordare logică, o abordare ierarhică.

analiza cluster Ierarhic presupune un sistem complex, care are un număr de grupuri imbricate sau grupuri de diferite ordine. Această metodă folosește două tipuri de semne. Aglomerat (unificatoare) semne coexistă cu divizivnymi (partajare). Numărul de caracteristici conduce la o separare cu privire la metodele de clasificare monotetic și politetic.

Folosind toate aceste metode în statistici, există aproximativ o sută și algoritmi de grupare. Dar analiza de cluster ierarhic este un lider în această listă. Recursul său constă în faptul că funcționează perfect cu un deficit de date, chiar și atunci când datele disponibile nu are loc în conformitate cu condițiile variabile aleatoare distribuite în mod normal, precum și alte cerințe ale metodelor statistice clasice.