Клъстер анализ. Научният подход в изследването на сложни явления

Контрол на всеки процес, включително и маркетинг, включва обективна оценка на ситуацията на пазара. Постепенно преминаване през процеса на анализ на пазарните възможности, които включват избор на целеви пазари, както и разработването на комплекс за търговия и изпълнение на маркетингови дейности, несъзнателно се сблъскват с необходимостта от научни изследвания. Така че е необходимо не само да се разчита на таланта и опита на аналитика, но също така и за обучение в използването на техники за обработка на данни.

В съвременната икономика, със своите сложни и многопластови процеси, огромни количества информация, за да намери най-подходящите данни без използване на различни статистически пакети става много проблематично.

Той заема специално анализ роля клъстер в маркетингови проучвания. По своята същност това в съчетание метод, който съчетава няколко метода за статистически изследвания. Тя се основава на лъжи класификация на многомерни наблюдения, всяка от които има свой собствен набор от описателни променливи. Клъстер анализ показва метод за класифициране на обекта в относително хомогенни (еднакви) групи с първоначалния набор от променливи за разглеждане. С други думи, предмети са разделени на групи. В групи, те показват прилики по няколко причини.

Касетъчните методи за анализ се използват за широк спектър от маркетингови цели.

сегментиране на пазара позволява на потребителя да се прекъсне категорията в клъстери на основата на очакваните ползи от придобиването на определени стоки. Всеки клъстер може да се състои от потребителите, които търсят подобни ползи. Името той вдигна подходящ метод - сегментиране ползи.

Анализът на поведението на потребителите. В тази задача, клъстерен анализ се използва за създаване на хомогенни групи клиенти, за да се симулира поведението си.

Определяне на характеристиките на новия продукт, можем да го произвежда чрез групиране на марки, в същото време може да се проследи редовност произнася, когато марките от същия клъстер проявяват жестока конкуренция помежду си, отколкото с оценките от други клъстери.

Групирането на клъстери в града, можете да изберете най-подходящите пазари за някои стоки.

Клъстер анализ намалява размерността на данните. Извършване на наблюдения върху отделни клъстери, а след това се премести в множествена дискриминантен анализ. Тя е много по-лесно и по-евтино, отколкото разгледа всеки отделен случай.

Целта на групиране е да групира предмети по сходни характеристики. За по-обективна оценка на степента на сходство трябва да се въведе някакъв референтен блок. При образуването на клъстери обикновено разчитат на две или повече функция едновременно.

Клъстер анализ включва използването на широк спектър от методи клъстери. Сред тях са като вероятностен подход, подходи, които се основават на изкуствен интелект, логичен подход, йерархичен подход.

Йерархично клъстерен анализ включва сложна система, която има редица вложени групи или групи от различни поръчки. Този метод използва два вида знаци. Агломератни (обединяващи) знаци съжителстват с divizivnymi (споделяне). Броят на функции води до отделяне на monothetic методи за класификация и polythetic.

Използването на всички тези методи в статистиката, има около сто и клъстерни алгоритми. Но йерархичен клъстерен анализ е лидер в този списък. В жалбата му се крие във факта, че работи перфектно с дефицит на данни, дори когато наличните данни не се осъществява, както се изисква от условията, нормално разпределени случайни величини, както и други изисквания на класическите статистически методи.