bet procesų valdymas, įskaitant rinkodaros, prisiima objektyvų vertinimą dėl situacijos rinkoje.Palaipsniui pereinant per visus rinkos galimybių, kurios apima tikslinių rinkų parinkimas ir pardavimo ir įgyvendinant rinkodaros veiklos plėtros analizė etapais, nesąmoningai susiduria su poreikiu mokytis.Tai turi būti ne tik remtis talento ir patirties analitiko, bet ir jų sumaniai naudojant duomenų apdorojimo technologijas.
Šiandieninėje ekonomikoje su savo sudėtingas ir daugialypis procesų, milžiniškų informacijos rasite aktualiausius duomenis be įvairių statistinių paketų naudojimo tampa labai problemiška.
ypatingą vaidmenį marketingo tyrimų trunka klasterinė analizė.Pagal savo pobūdį, šiuo kompleksiniu metodu, kuri sujungia keletą metodų statistinius tyrimus.Jis yra pagrįstas melu klasifikavimo daugiamatės stebėjimų, iš kurių kiekvienas turi savo rinkinį aprašomiesiems kintamųjų.Klasterių analizė rodo būdą, kaip klasifikuoti santykinai yra homogeniškas (panašaus) grupių, kurių atspirties taškas nagrinėjant kintamųjų rinkinį objektą.Kitaip tariant, objektai yra suskirstyti į grupes.Grupėse, jie rodo panašumus dėl keleto priežasčių.
klasteris analizės metodai yra naudojami įvairių rinkodaros tikslais.
Rinkos segmentavimas leidžia jums padalinti vartotojų kategoriją į grupes pagal numatomą naudą dėl tam tikrų prekių įsigijimo pagrindu.Kiekvienas klasteris gali būti sudarytas iš vartotojų, kurie ieško panašias išmokas.Vardas jis pakėlė adekvati - segmentavimas metodas privalumų.
analizė klientų elgesį.Atlikdamas šią užduotį, klasteris analizė naudojama siekiant sukurti vienalytę vartotojų grupes modeliuoti savo elgesį.
nustatyti naujo produkto galimybę, jūs galite padaryti jį grupavimo pagal gamintoją, su ryškus modelio, pastebėto, kai toje pačioje grupėje eksponuoti ženklai nuožmi konkurencija tarpusavyje, nei su prekių ženklais kitose grupėse.
grupuojant klasterius mieste, galite pasirinkti tinkamiausias rinkas tam tikrų prekių.
klasterinė analizė sumažina duomenų Dimensija.Teikti pastabas atskirų grupių, tada pereiti prie kelių diskriminantinę analizė.Jis yra daug lengviau ir pigiau, nei apsvarstyti kiekvieną atvejį.
tikslas grupavimas yra sugrupuoti objektus dėl panašių priežasčių.Objektyvesnio vertinimo panašumo laipsnio, turėtų pristatyti tam tikrus standartus vienetų.Formuojant grupes paprastai remtis dviejų ar daugiau funkcijų tuo pačiu metu.
klasteris analizė apima platų grupavimo metodų naudojimą.Tarp jų yra tokie, tikimybinio metodo, požiūrių, kurie, remiantis dirbtinio intelekto, logišką požiūrį hierarchinio požiūrio.
Hierarchinis klasterinė analizė apima sudėtingą sistemą, kuri turi daug pogrupių ar grupių skirtingų užsakymų skaičių.Šis metodas naudoja dviejų rūšių charakteristikas.Aglomeratas (vienybe) požymiai egzistuoti kartu su divizivnymi (atskiras).Ženklų, vedančių į dėl monokategorinio klasifikacijos metodus ir polikategorinį skyriaus numeris.
Naudojant visus šiuos metodus statistikoje, yra apie šimtą klasterizacijos algoritmai.Bet hierarchinė klasterinė analizė užima pirmaujančią vietą sąrašo.Jo skundas yra tai, kad ji veikia gerai su duomenų stokos, net tada, kai turimų duomenų nėra sąlygų vykdymą pagal paprastai paskirstytų atsitiktinių dydžių, o taip pat kitų reikalavimų klasikinių statistinių metodų reikalavimas.
