Cluster analýza. Vedecký prístup k štúdiu komplexných javov

Kontrola každého procesu, vrátane marketingu, zahŕňa objektívne posúdenie situácie na trhu. Postupne sa pohybuje v procese analýzy trhových príležitostí, ktoré zahŕňajú výber cieľových trhov a vývoj komplexného marketingu a realizácie marketingových aktivít, nevedomky stretávajú s nutnosťou výskumu. Je teda nutné nielen spoliehať na talent a skúsenosti analytika, ale aj na školenie v jeho použití počítačového spracovania dát.

V modernej ekonomike, so svojimi zložitými a mnohostranný procesov, obrovské množstvo informácií, ktoré majú nájsť najviac relevantné dáta bez použitia rôznych štatistických balíčkov stáva veľmi problematické.

To zaujíma osobitné analýzu klastra role vo výskume trhu. Vzhľadom k svojej povahe, túto kombinovanou metódou, kombinujúci niekoľko metód štatistického výskumu. Je založený na lži klasifikácie viacrozmerných pozorovania, z ktorých každý má svoju vlastnú sadu popisných premenných. Zhluková analýza navrhuje metódu pre klasifikáciu objektu v relatívnych homogénny (jednotných) skupiny, ktoré majú pôvodný súbor premenných pre zváženie. Inými slovami, objekty sú rozdelené do skupín. V skupinách, ktoré vykazujú podobnosť z niekoľkých dôvodov.

Cluster analytické metódy sa používajú pre širokú škálu marketingových cieľov.

Segmentácia trhu umožňuje spotrebiteľovi rozbiť kategórii do klastrov na základe očakávaných prínosov obstaranie určitého tovaru. Každý cluster sa môže skladať z spotrebiteľov, ktorí hľadajú podobné výhody. Meno, ktoré si vybral vhodnú metódu - výhody segmentácie.

Analýza správanie spotrebiteľov. V tejto úlohe, analýza klastra sa používa na vytvorenie homogénne skupiny zákazníkov pre simuláciu ich správanie.

Definovanie vlastnosti nového produktu, môžeme ho vyrobiť zoskupením značiek, zároveň možno vystopovať pravidelnosti výraznejšie, keď sa značky v rovnakom klastra vykazujú tvrdej konkurencii medzi sebou ako s ochrannými známkami v iných zoskupení.

Zoskupovanie klastrov v meste, môžete si vybrať najvhodnejší trhy pre určitý tovar.

Zhluková analýza znižuje rozmerom dát. Vykonávanie pozorovaní na oddelených zhlukov, presunúť do viacnásobnej diskriminačnej analýzy. Je to oveľa jednoduchšie a lacnejšie, než zvážiť každý prípad.

Cieľom zhlukovaniu je skupina objektov podobnými vlastnosťami. Pre objektívnejšie posúdenie stupňa podobnosti by mali zaviesť určité referenčné jednotky. Pri tvorbe zhlukov zvyčajne spoliehajú na dvoch alebo viac funkcií súčasne.

Zhluková analýza zahŕňa použitie širokej škály metód zhlukovaniu. Medzi nimi sú také, že pravdepodobnostné prístup, prístupy, ktoré sú založené na umelej inteligencii, logický prístup, hierarchického prístupu.

Hierarchická zhluková analýza zahŕňa komplexný systém, ktorý sa skladá z niekoľkých vnorené skupiny alebo zoskupenia z rôznych rádov. Táto metóda používa dva druhy známok. Zhlukovať (zjednotenie) známky koexistovať s divizivnymi (zdieľanie). Počet prvkov vedie k separácii na monothetic klasifikačných metód a polythetic.

Pomocou všetkých týchto metód v štatistík, tam je asi sto algoritmy združovania. Ale hierarchická zhluková analýza je lídrom v tomto zozname. Jeho príťažlivosť spočíva v tom, že to funguje dokonale s deficitom dát, a to aj keď sú dostupné údaje neprebieha, ako to vyžaduje situácia normálne distribuované náhodné veličiny, rovnako ako ostatných požiadaviek klasických štatistických metód.