Grupės analizė. Mokslinis požiūris į sudėtingų reiškinių tyrimą

Naujienos ir visuomenė

Bet kokio proceso valdymas, įskaitantrinkodara, objektyviai įvertinama padėtis rinkoje. Palaipsniui progresuojant visais rinkos galimybių analizės etapais, kurie apima tikslinių rinkų atranką, rinkodaros susivienijimų kūrimą ir rinkodaros veiklos įgyvendinimą, neabejotinai reikia susidoroti su tyrimais. Tuo pačiu metu reikia ne tik pasikliauti analitiko talentu ir patirtimi, bet ir sumaniai panaudoti duomenų apdorojimo metodus.

Šiuolaikinėje ekonomikoje jos sudėtingumas irdaugialypiai procesai, labai daug informacijos, norint rasti svarbiausius duomenis, nenaudojant įvairių statistinių paketų, tampa labai sudėtinga.

Ypatingas vaidmuo rinkodarojetyrimai atlieka klasterio analizę. Pagal savo pobūdį tai yra bendras metodas, derinant kelis statistinių tyrimų metodus. Tai pagrįsta daugiamačių stebėjimų klasifikacija, kiekviena iš jų atitinka aprašomųjų kintamųjų rinkinį. Klasterių analizė apima būdą objektui klasifikuoti santykiškai homogeniškomis (vienalytėmis) grupėmis, turinčiomis pradinį kintamųjų, kurie turi būti įvertinti, rinkinį. Kitaip tariant, objektai yra suskirstyti į grupes. Grupėse jie rodo panašumą keliais būdais.

Grupės analizės metodai naudojami įvairiems rinkodaros uždaviniams.

Rinkos segmentavimas leidžia suskaidytiklasterių vartotojų kategoriją, remiantis tikėtinomis tam tikro produkto įsigijimo pranašumais. Kiekvieną klasterį gali sudaryti vartotojai, ieškantys panašios naudos. Pavadinimas buvo tinkamai parinktas - pranašumų segmentavimas.

Klientų elgesio analizė. Spręsdama šią problemą, klasterių analizė naudojama vienalyčių vartotojų grupių kūrimui, siekiant modelio elgesį.

Galite nustatyti naujo produkto galimybesklasterizuojant jį su prekių ženklais, su aiškiu reguliarumu atsekama, kai to paties klasterio prekių ženklai pasižymi intensyvesniu tarpusavio konkurencija nei su kitų klasterių prekių ženklais.

Grupuojant miestus į grupes, galite pasirinkti tinkamiausias konkretaus produkto rinkas.

Grupės analizė leidžia sumažinti matmenįduomenys. Padarykite pastabas dėl atskirų grupių, tada pereikite į daugelį diskriminuojančių analizių. Tai yra daug lengviau ir pigiau nei atskirai, atsižvelgiant į kiekvieną atvejį.

Grupavimo tikslas - grupuotiobjektai dėl panašių priežasčių. Siekiant objektyviau įvertinti panašumo laipsnį, reikėtų nustatyti tam tikrą etaloninį vienetą. Formuojant klasterius, jie paprastai vienareikšmiškai remiasi dviem ar daugiau ženklų.

Grupės analizė daro prielaidą, kad naudojamaplatus klasterizavimo metodų spektras. Tarp jų yra, pavyzdžiui, tikimybinis požiūris, požiūris, pagrįstas dirbtinio intelekto sistemomis, loginis požiūris, hierarchinis požiūris.

Rodoma hierarchinė klasterio analizėsudėtinga sistema, turinti daugybę skirtingų užsakymų grupių arba grupių. Šis metodas naudoja dviejų tipų ženklus. Agglomeraciniai (vienijantys) požymiai šalia skirstymo (dalijimosi). Ženklų skaičius paskirstomas į monotetinę klasifikaciją ir politeto metodus.

Naudodami visus šiuos metodus statistikoje,Yra apie šimtą klasterių algoritmų. Tačiau hierarchinė klasterių analizė užima pirmaujančią vietą šiame sąraše. Jo patrauklumas slypi tuo, kad jis veikia puikiai, kai trūksta duomenų ir net jei turimi duomenys neatitinka sąlygų, reikalingų atsitiktinių dydžių paskirstymui, taip pat kitiems klasikinių statistinių metodų reikalavimams.

Komentarai (0)
Pridėti komentarą