Семя – орган полового размножения и расселения растений: наружи у семян имеется плотный покров – кожура...
История создания датчика движения: Первый прибор для обнаружения движения был изобретен немецким физиком Генрихом Герцем...
Топ:
Основы обеспечения единства измерений: Обеспечение единства измерений - деятельность метрологических служб, направленная на достижение...
Оснащения врачебно-сестринской бригады.
Характеристика АТП и сварочно-жестяницкого участка: Транспорт в настоящее время является одной из важнейших отраслей народного...
Интересное:
Распространение рака на другие отдаленные от желудка органы: Характерных симптомов рака желудка не существует. Выраженные симптомы появляются, когда опухоль...
Подходы к решению темы фильма: Существует три основных типа исторического фильма, имеющих между собой много общего...
Национальное богатство страны и его составляющие: для оценки элементов национального богатства используются...
Дисциплины:
2017-05-16 | 780 |
5.00
из
|
Заказать работу |
|
|
Кластерный анализ (англ. cluster analysis) — многомерная статистическая процедура, выполняющая сбор данных, содержащих информацию о выборке объектов, и затем упорядочивающая объекты в сравнительно однородные группы. Задача кластеризации относится к статистической обработке, а также к широкому классу задач обучения без учителя.
Кластерный анализ применяется для решения широкого спектра задач, но чаще всего речь идет именно о задаче сегментация. Все исследования, посвященные проблеме сегментации, безотносительно того, какой используется метод, имеют целью идентифицировать устойчивые группы (люди, рынки, организации), каждая из которых объединяет в себя объекты с похожими характеристиками. Реализуя эту процедуру, исследователи, как правило, допускают ошибку следующего рода: характеристики, на основе которых проводится кластеризация, выбираются по принципу «доступней, проще, дешевле». Такой подход ставит под сомнение целесообразность всего дальнейшего анализа, поскольку включение даже одной-двух незначимых характеристик может привести к неадекватному разбиению на кластеры.
Анализ поведения потребителя
Вторым, но не менее важны направлением использования аппарата кластерного анализа, является построение однородных групп потребителей с целью получить максимально полное представление о том, как ведет себя клиент из каждого сегмента, какие драйверы определяют его поведение. Более подробно эта проблема освещена в работах Клакстона, Фрая и Портиса (1974), Киля и Лэйтона (1981).
Позиционирование
• Кластерный анализ применяется также для того, чтобы определить, в какой нише лучше позиционировать выводимый на рынок продукт. Кластерный анализ позволяет построить карту, на основе которой можно будет определить уровень конкуренции в различных сегментах и характеристики, которыми должен обладать товар для того, чтобы попасть в целевой сегмент. Такая карта позволяет, к примеру, выявить новые рынки, для которых можно разрабатывать и продвигать свои решения.
|
Выбор тестовых рынков
• Многие исследователи применяют кластерный анализ для того, чтобы, определить, какие рынки (магазины, продукты...) можно объединить в одну группу по релевантным характеристикам. Дело в том, что, выдвинув предположение о существовании определенной закономерности (покупатели элитных товаров с ростом цены увеличивают спрос) необходимо предложить новый, не использованный в анализе, рынок, на котором она должна быть проверена, прежде чем применять на практике.
Сокращение количества наблюдений
• Простейший пример: всем известный АВС анализ объединяет, к примеру, позиции, по одной характеристике (напр. – доход). Т.е. кластеризация проводится только в одном измерении. Результат – три группы, и … (как правило) не совсем адекватное разбиение, поскольку, помимо характеристики «доход» у позиции есть показатели «доходность», «оборачиваемость», «сезонность»… Для того, чтобы аккуратно учесть все эти показатели в процессе классификации, необходимо применять многомерные методы классификации, к коим и относится кластерный анализ.
Иногда бывает разумным перейти от 5000 клиентов к 20-30 группам, и для каждой выработать индивидуальную политику обслуживания. Отсюда можно добиться существенного выигрыша в трудоемкости за счет многократного сокращения объектов анализа.
Методы кластеризации
Выделяют две группы методов кластерного анализа: иерархические и неиерархические.
Основными методами иерархического кластерного анализа являются метод ближнего соседа, метод полной связи, метод средней связи и метод Варда. Наиболее универсальным является последний. Существуют также центроидные методы и методы, использующие медиану, но Сниат и Сокал 1973 аккуратно показали, что их применение может привести к некоторым весьма нежелательным последствиям.
|
Неиерархических методов больше, хотя работают они на одних и тех же принципах. По сути, они представляют собой итеративные методы дробления исходной совокупности. В процессе деления формируются новые кластеры, и так до тех пор, пока не будет выполнено правило остановки. Между собой методы различаются выбором начальной точки, правило формирования новых кластеров и правилом остановки. Чаще всего используется алгоритм К-средних. Он подразумевает, что аналитик заранее фиксирует количество кластеров в результирующем разбиении.
|
|
Историки об Елизавете Петровне: Елизавета попала между двумя встречными культурными течениями, воспитывалась среди новых европейских веяний и преданий...
Биохимия спиртового брожения: Основу технологии получения пива составляет спиртовое брожение, - при котором сахар превращается...
Организация стока поверхностных вод: Наибольшее количество влаги на земном шаре испаряется с поверхности морей и океанов (88‰)...
Кормораздатчик мобильный электрифицированный: схема и процесс работы устройства...
© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!