enhver proces ledelse, herunder markedsføring, antager en objektiv vurdering af situationen på markedet.Gradvist bevæger sig gennem alle faser af analysen af markedsmuligheder, som omfatter valg af mål markeder og udvikling af markedsføring og implementering af marketing aktiviteter, uforvarende konfronteret med behovet for at studere.Dette skal ikke kun stole på talent og erfaring analytiker, men også af deres dygtige brug af databehandling.
I dagens økonomi med dens komplekse og mangesidede processer, at enorme mængder af information finde de mest relevante data uden brug af forskellige statistiske pakker bliver meget problematisk.
særlig rolle i marketing forskning tager en klyngeanalyse.I sagens natur, dette kombineret metode, der kombinerer flere metoder til statistisk forskning.Den er baseret på løgne klassificering af multivariate observationer, som hver har sit eget sæt af beskrivende variabler.Cluster analyse foreslår en måde at klassificere genstand for en relativt homogene (lignende) grupper, der har et udgangspunkt for overvejelser om et sæt variabler.Med andre ord er de objekter inddelt i grupper.I grupper, de viser ligheder på flere grunde.
klynge analysemetoder anvendes til en bred vifte af marketing mål.
Markedssegmentering giver dig mulighed for at opdele forbrugerne kategori i klynger på baggrund af de forventede fordele ved erhvervelsen af visse goder.Hver klynge kan bestå af forbrugere, der er på udkig efter lignende fordele.Navnet han plukket et passende - segmentering metode fordele.
analyse af kundernes adfærd.I denne opgave, er klyngen analysen bruges til at skabe en homogen forbrugergrupper til at modellere deres adfærd.
bestemme muligheden for et nyt produkt, kan du gøre det clustering efter mærke, med en udtalt mønster observeret, når de mærker af samme klynge udviser en skarp konkurrence med hinanden end med mærker i andre klynger.
gruppering klynger i byen, kan du vælge den mest hensigtsmæssige markeder for visse varer.
klyngeanalyse reducerer dimensionalitet af data.At gøre observationer af de enkelte klynger, derefter flytte til multipel diskriminant analyse.Det er meget nemmere og billigere end vurdere hvert enkelt tilfælde.
formål klyngedannelse er at gruppere objekter på lignende grunde.For en mere objektiv vurdering af graden af lighed bør indføre visse standarder for enheder.Ved dannelse af klynger er typisk baseret på to eller flere funktioner samtidigt.
Klyngeanalyse involverer anvendelsen af en bred vifte af klyngedannelse metoder.Blandt dem er f.eks probabilistisk tilgang, tilgange, som er baseret på kunstig intelligens, logisk tilgang, hierarkisk tilgang.
Hierarkisk klynge analyse involverer et komplekst system, der har en række undergrupper eller klynger af forskellige ordrer.Denne metode bruger to slags karakteristika.Klumpe (Unity) tegn sameksistere med divizivnymi (separat).Antallet af tegn, der fører til opdelingen på monothetic klassificeringsmetoder og polythetic.
Brug alle disse metoder i statistik, der er omkring hundrede af klyngedannelse algoritmer.Men den hierarkiske klynge analyse indtager en førende plads på listen.Sin appel ligger i det faktum, at det fungerer godt med mangel på data, selv når de foreliggende oplysninger er ikke opfyldelsen af betingelserne i henhold til kravet om normalfordelte stokastiske variable, samt øvrige krav i de klassiske statistiske metoder.
