Кластерлік талдау. күрделі құбылыстарды зерттеу ғылыми көзқарас

маркетинг, оның ішінде кез келген процесін бақылау, нарықтағы жағдайды объективті бағалау қамтиды. Біртіндеп мақсатты нарықтардағы таңдау, және дамуын қамтиды нарықтық мүмкіндіктерін, талдау процесі арқылы қозғалатын кешенді маркетинг және аңдамай зерттеудің қажеттілігіне тап маркетингтік қызмет, жүзеге асыру. Осылайша, бұл талдаушы дарын мен тәжірибесі, сондай-ақ деректерді өңдеу әдістерін, оның пайдалану оқыту сүйенеді ғана емес қажет.

Қазіргі заманғы экономикадағы, оның күрделі және көп қырлы процестер, ақпарат көлемінің үлкен түрлі статистикалық пакеттерін қолданбай ең өзекті деректерді табу үшін өте проблемалы болып отыр.

Бұл маркетингтік зерттеулер ерекше рөл Кластерлік талдау алады. статистикалық зерттеудің бірнеше әдістерін үйлестіре өз табиғаты бойынша, бұл аралас әдіс. Ол сипаттама айнымалы өз жиынтығы бар, олардың әрқайсысы көпөлшемді бақылау, оның өтірік жіктеу негізделген. Кластерлік талдау қарауына айнымалылардың бастапқы жиынтығы бар салыстырмалы біртекті (бірыңғай) топтарға нысанды жіктеу әдісін ұсынады. Басқаша айтқанда, нысандар топтарға бөлінеді. топтар, олар бірнеше негіздер бойынша ұқсастықтарды көрсетеді.

Кластерлік талдау әдістері маркетингтік мақсаттар кең ауқымды үшін пайдаланылады.

Нарықтық сегменттеу тұтыну белгілі бір тауарларды сатып алу күтілетін пайдасы негізінде кластерлерге санатын бұзуға мүмкіндік береді. Әрбір кластер ұқсас жәрдемақы іздеген тұтынушылардың тұруы мүмкін. артықшылықтары сегменттеу тәсілі - аты, ол тиісті алды.

тұтынушылық мінез-талдау. Бұл міндетке, кластерлік талдау олардың мінез-құлқын модельдеуге үшін біртекті тұтынушы топтарын жасау үшін пайдаланылады.

Жаңа өнімнің мүмкіндіктері анықтау, біз кластерлеу оны өндіре алады , брендтер бір уақытта бірдей кластерін брендтер өзге кластерлерде белгілері бар қарағанда бірімен бәсеке көрсетеді кезде оқылады тұрақтылығын байқауға болады.

қаласында кластерлерді топтау, сіз белгілі бір тауарлар үшін ең қолайлы нарықтарға таңдай аласыз.

Кластерлік талдау деректер өлшемі азайтады. жекелеген кластерлердің бойынша ескертулер орындау, содан кейін бірнеше дискриминант талдау жылжытыңыз. Ол әрбір істі қарауға әлдеқайда қарапайым және арзан болып табылады.

кластерлеу мақсаты ұқсас сипаттамалары нысандар тобына болып табылады. ұқсастық дәрежесін неғұрлым объективті бағалау үшін кейбір анықтамалық бірлігін енгізу керек. кластерлерді қалыптастыру әдетте бір мезгілде екі немесе одан да көп мүмкіндікке сүйенеді.

Кластерлік талдау кластерлеу әдістерін кең ауқымды пайдалануды көздейді. Олардың арасында негізделген тәсілдер, мұндай ықтималдық тәсіл ретінде болып табылады жасанды интеллект, логикалық көзқарас, иерархиялық көзқарас.

Иерархиялық кластерлік талдау енгізілген топтар немесе әр түрлі тапсырыстарды кластерлерді бірқатар бар кешенді жүйесін қамтиды. Бұл әдіс белгілері екі түрін пайдаланады. (Біріктіруші) белгілері divizivnymi (ортақ) өмір сүріп агломерат. ерекшеліктерін саны monothetic жіктеу әдістері мен polythetic бойынша бөлу әкеледі.

Статистика осы әдістерді пайдалана отырып, барлық жүз кластерлеу алгоритмдер туралы бар. Бірақ иерархиялық кластерлік талдау осы тізімдегі көшбасшы болып табылады. Оның апелляциялық шарттары қалыпты үлестірілген кездейсоқ шамалардың, сондай-ақ классикалық статистикалық әдістерін басқа талаптарына сәйкес қолда бар деректер орын алуы емес, тіпті кезде, ол деректер тапшылығы мінсіз жұмыс істейді табылатындығында.