elke process management, inclusief marketing, wordt uitgegaan van een objectieve beoordeling van de situatie op de markt.Geleidelijk door alle stadia van de analyse van de kansen in de markt, die de selectie van doelmarkten en de ontwikkeling van de marketing en uitvoering van marketing activiteiten omvatten, ongewild geconfronteerd met de noodzaak om te studeren.Dit moet niet alleen vertrouwen op het talent en de ervaring van de analist, maar ook op hun behendig gebruik van gegevens technieken.
In de huidige economie met zijn complex en veelzijdig processen, enorme hoeveelheden informatie om de meest relevante gegevens te vinden, zonder het gebruik van verschillende statistische pakketten wordt zeer problematisch.
bijzondere rol in de marketing onderzoek vindt een cluster analyse.Door haar aard, deze gecombineerde methode die verschillende methoden van statistisch onderzoek combineert.Het is gebaseerd op leugens classificatie van multivariate observaties, die elk heeft zijn eigen set van beschrijvende variabelen.Cluster analyse suggereert een manier om het doel van een relatief homogene (soortgelijke) groepen met een uitgangspunt voor de behandeling van een reeks variabelen te classificeren.Met andere woorden, worden de voorwerpen in groepen verdeeld.In groepen, ze tonen gelijkenissen op verschillende gronden.
cluster analyse methoden worden gebruikt voor een breed scala van marketing doelstellingen.
Market Segmentation kunt u de categorie van de consument in clusters verdeeld op basis van de verwachte voordelen van de overname van bepaalde goederen.Elk cluster kan bestaan uit consumenten die op zoek zijn naar vergelijkbare voordelen.De naam pakte hij een geschikte - segmentatie methode voordelen.
analyse van het gedrag van klanten.In deze taak wordt de cluster analyse gebruikt om een homogene groepen consumenten te maken om hun gedrag te modelleren.
bepalen de mogelijkheid van een nieuw product, kunt u deze clustering op merk, met een uitgesproken patroon waargenomen wanneer de merken van dezelfde cluster vertonen een hevige concurrentie met elkaar dan met merken in andere clusters.
groeperen clusters in de stad, kunt u kiezen voor de meest geschikte markten voor bepaalde goederen.
clusteranalyse vermindert de dimensionaliteit van de data.Het maken van waarnemingen van de afzonderlijke clusters, ga dan naar meerdere discriminantanalyse.Het is veel eenvoudiger en goedkoper dan eens per geval.
doel van clustering is om de groep objecten op vergelijkbare gronden.Voor een meer objectieve beoordeling van de mate van overeenstemming moeten bepaalde normen van de eenheden in te voeren.Bij het vormen van clusters vertrouwen typisch twee of meer functies tegelijk.
Cluster analyse omvat het gebruik van een breed scala van clustering methoden.Onder hen zijn zoals probabilistische aanpak benaderingen die zijn gebaseerd op kunstmatige intelligentie, logische benadering hiërarchische benadering.
Hiërarchische cluster analyse omvat een complex systeem dat een aantal subgroepen of clusters van verschillende orders heeft.Deze methode maakt gebruik van twee soorten kenmerken.Agglomeraat (Eenheid) tekens bestaan naast divizivnymi (apart).Het aantal borden naar de divisie op monothetische classificatie methoden en polythetische.
Met behulp van al deze methoden in de statistieken, zijn er ongeveer honderd van clustering algoritmen.Maar de hiërarchische cluster analyse neemt een vooraanstaande plaats op de lijst.Zijn aantrekkingskracht ligt in het feit dat het werkt goed met het gebrek aan gegevens, zelfs wanneer de beschikbare gegevens niet op bepaalde voorwaarden volgens het vereiste van normaal verdeelde variabelen, alsmede andere behoeften van de klassieke statistische methodes.
