koli proces upravljanja, vključno s trženjem, prevzema objektivno oceno stanja na trgu.Postopoma prehaja skozi vse faze analize tržnih priložnosti, ki vključuje izbor ciljnih trgov in razvoja trženja in izvajanje marketinških aktivnosti, nevede soočajo s potrebo po študiju.To se ne sme zanašati samo na talent in izkušnje analitika, temveč tudi na njihovo spretno uporabo tehnik za obdelavo podatkov.
V današnjem gospodarstvu s svojimi kompleksnih in večplastnih procesov, ogromne količine informacij, da bi našli najbolj ustrezne podatke brez uporabe različnih statističnih paketov postane zelo problematična.
posebna vloga v trženjskih raziskav traja analizo grozdov.Po svoji naravi, to kombinirano metodo, ki združuje več metod statističnega raziskovanja.To temelji na lažeh razvrstitvi multivariatnih pripomb, od katerih vsak ima svoj nabor opisnih spremenljivk.Cluster analiza kaže način za razvrščanje predmet relativno homogenih (podobnih) skupin, ki imajo izhodišče za obravnavo sklopa spremenljivk.Z drugimi besedami, so predmeti razdeljeni v skupine.V skupinah, ki jih kažejo podobnosti na več razlogov.
analizne metode grozd se uporablja za široko paleto trženjskih ciljev.
Market Segmentacija vam omogoča, da razdeli kategorijo potrošnikov v grozde na podlagi pričakovanih koristi pridobitvi določenega blaga.Vsak grozd je lahko sestavljena iz potrošnikov, ki iščejo podobne koristi.Ime je izbral izbire ustreznih - Metoda segmentacija prednosti.
analizo vedenja odjemalcev.Pri tej nalogi je analiza grozda se uporablja za ustvarjanje homogene skupine potrošnikov modelirati njihovo obnašanje.
določiti možnost novega izdelka, lahko bi bilo razvrščene po znamki, z izrazitim vzorcem opazili znamke, istega grozda kažejo prav tako ostri konkurenci s seboj kot z blagovnimi znamkami, v drugih skupinah.
združevanje grozdov v mestu, lahko izberete najustreznejše trge za nekatero blago.
analiza cluster zmanjšuje dimenzionalnost podatkov.Dajanjem pripomb posameznih grozdov, nato pa pojdite na multiplo diskriminantno analizo.To je veliko lažje in cenejše kot preučiti vsak primer.
Cilj grozdenja je skupini objektov na podobnih razlogov.Za bolj objektivno oceno stopnje podobnosti je treba uvesti določene standarde enot.Pri oblikovanju grozdi običajno navajajo dva ali več funkcij hkrati.
Cluster analiza vključuje uporabo različnih metod gruče.Med njimi so na primer verjetnostnega pristopa, pristopi, ki temeljijo na umetni inteligenci, logičnega pristopa, hierarhični pristop.
analiza Hierarhična cluster vključuje kompleksen sistem, ki je sestavljen iz več podskupin ali grozdov različnih naročil.Ta metoda uporablja dve vrsti značilnosti.Aglomerat (Unity) znaki sobivajo s divizivnymi (Ločeno).Število znakov, ki vodijo do delitve na monothetic metod razvrščanja in polythetic.
Uporaba vseh teh metod v statistiki, obstaja približno sto grozdenje algoritmov.Toda hierarhična analiza cluster zaseda vodilno mesto na seznamu.Njegova pritožba je v dejstvu, da dobro deluje s pomanjkanjem podatkov, tudi če so razpoložljivi podatki ne izpolnjevanje pogojev v skladu z zahtevo normalno porazdeljenih slučajnih spremenljivk, kot tudi drugih zahtev klasičnih statističnih metod.
