Cluster analysis. L'approccio scientifico nello studio dei fenomeni complessi

Il controllo di ogni processo, tra cui marketing, comporta una valutazione obiettiva della situazione sul mercato. A poco a poco si muove attraverso il processo di analisi delle opportunità di mercato, che includono la selezione dei mercati di riferimento, e lo sviluppo di mercato complesso e la realizzazione di attività di marketing, involontariamente di fronte alla necessità di ricerca. Quindi è necessario non solo fare affidamento sul talento e l'esperienza dell'analista, ma anche sulla formazione nel suo uso di tecniche di elaborazione dei dati.

Nell'economia moderna, con i suoi processi complessi e sfaccettati, enormi quantità di informazioni per trovare i dati più rilevanti, senza l'uso di diversi pacchetti statistici diventa molto problematico.

Occupa uno speciale cluster analysis ruolo nella ricerca di marketing. Per sua natura, questo metodo combinato, combinando diversi metodi di ricerca statistica. Essa si basa sulla menzogna classificazione delle osservazioni multivariate, ognuno dei quali ha una propria serie di variabili descrittive. analisi dei cluster suggerisce un metodo per classificare l'oggetto in gruppi (uniforme) relativi omogenei aventi pacchetto originario di variabili oneroso. In altre parole, gli oggetti sono suddivisi in gruppi. In gruppi, mostrano affinità per vari motivi.

metodi di analisi dei cluster sono utilizzati per una vasta gamma di obiettivi di marketing.

Segmentazione del mercato permette al consumatore di rompere la categoria in cluster sulla base dei benefici attesi dell'acquisizione di determinati beni. Ogni cluster può essere costituito da consumatori che sono alla ricerca di benefici simili. Il nome ha scelto una appropriati – metodo di segmentazione benefici.

L'analisi del comportamento del consumatore. In questo compito, l'analisi di cluster viene usato per creare un omogenei gruppi di clienti per simulare il comportamento.

Definire le caratteristiche del nuovo prodotto, siamo in grado di produrre da di clustering marchi, allo stesso tempo, può essere fatta la regolarità pronunciato quando i marchi dello stesso gruppo mostra una forte concorrenza tra di loro che con i marchi di cui gli altri cluster.

Raggruppamento cluster in città, è possibile selezionare i mercati più adatti per alcune merci.

analisi di cluster riduce la dimensionalità dei dati. Esecuzione osservazioni sul cluster separati, poi passare all'analisi discriminante multipla. E 'molto più semplice e più conveniente che prendere in considerazione ogni singolo caso.

L'obiettivo del raggruppamento è quello di raggruppare gli oggetti di caratteristiche simili. Per una valutazione più oggettiva del grado di somiglianza dovrebbe introdurre alcune unità di riferimento. Nel formare cluster tipicamente affidamento su due o più funzionalità simultaneamente.

analisi di cluster implica l'uso di una vasta gamma di metodi di clustering. Tra loro ci sono, come approccio probabilistico, approcci, che si basano su intelligenza artificiale, approccio logico, un approccio gerarchico.

cluster gerarchica comporta un sistema complesso che ha un numero di gruppi nidificati o cluster di diverso ordine. Questo metodo utilizza due tipi di segni. Agglomerarsi (unificanti) i segni coesistono con divizivnymi (condivisione). Il numero di caratteristiche porta ad una separazione su metodi di classificazione monotetica e politetico.

Usando tutti questi metodi nelle statistiche, ci sono circa un centinaio e algoritmi di clustering. Ma l'analisi dei cluster gerarchica è leader in questo elenco. Il suo fascino risiede nel fatto che esso opera perfettamente con un deficit di dati, anche quando i dati disponibili non avviene come richiesto dalle condizioni variabili casuali normalmente distribuite, nonché altri requisiti dei metodi statistici classici.