Trosanalise. Die wetenskaplike benadering in die studie van komplekse verskynsels

Beheer van enige proses, insluitend bemarking, behels 'n objektiewe beoordeling van die situasie op die mark. Geleidelik deur die proses van analise van die mark geleenthede, wat die keuse van teikenmarkte, en die ontwikkeling van sluit komplekse bemarking en implementering van bemarking aktiwiteite, onwetend gekonfronteer met die noodsaaklikheid van navorsing. Dit is dus nodig om nie net staatmaak op die talent en ervaring van die ontleder, maar ook op opleiding in die gebruik van data verwerking tegnieke.

In die moderne ekonomie, met sy komplekse en veelkantige prosesse, groot hoeveelhede inligting op die mees relevante data te vind sonder die gebruik van verskillende statistiese pakkette word baie problematies.

Dit beslaan 'n spesiale rol cluster analise in bemarking navorsing. Deur die aard van hierdie gekombineerde metode, 'n kombinasie van verskeie metodes van statistiese navorsing. Dit is gebaseer op leuens klassifikasie van meerveranderlike waarnemings, wat elkeen het sy eie stel beskrywende veranderlikes. Trosanalise dui op 'n metode om die voorwerp in relatiewe homogene (uniform) groepe met die oorspronklike stel veranderlikes vir oorweging klassifiseer. Met ander woorde, is voorwerpe opgebreek word in groepe. In groepe, hulle wys ooreenkomste op verskeie gronde.

Trosanalise metodes word gebruik vir 'n wye verskeidenheid van bemarking doelwitte te bereik.

Marksegmentering kan die verbruiker om die kategorie in trosse breek op die basis van die verwagte voordele van die verkryging van sekere goedere. Elke groep kan bestaan uit verbruikers wat op soek is vir soortgelyke voordele. Die naam opgetel hy 'n gepaste - voordele segmentering metode.

Die ontleding van verbruikersgedrag. In hierdie taak, is die cluster analise gebruik word om 'n homogene groepe kliënt ten einde hul gedrag na te boots skep.

Bepalende eienskappe van die nuwe produk, kan ons dit produseer deur groepering handelsmerke, op dieselfde tyd kan teruggevoer word reëlmatigheid uitgespreek toe die handelsmerke van dieselfde cluster uitstalling 'n strawwe kompetisie met mekaar as met die punte in die ander groepe.

Groepering clusters in die stad, kan jy die mees geskikte markte kies vir sekere goedere.

Trosanalise verminder die dimensionaliteit van die data. Uitvoering van waarnemings op afsonderlike groepe, dan beweeg om verskeie diskriminant analise. Dit is baie makliker en goedkoper as oorweeg elke geval.

Die doel van die groepering is om groep voorwerpe deur soortgelyke eienskappe. Vir 'n meer objektiewe beoordeling van die mate van ooreenkoms moet 'n verwysing eenheid stel. In die vorming van groepe tipies staatmaak op twee of meer funksie gelyktydig.

Trosanalise behels die gebruik van 'n wye verskeidenheid van groepering metodes. Onder hulle is soos probabilistiese benadering, benaderings, wat gebaseer is op kunsmatige intelligensie, logiese benadering, 'n hiërargiese benadering.

Hiërargiese cluster analise behels 'n komplekse stelsel wat 'n aantal sub-groepe of groeperings van verskillende ordes het. Hierdie metode maak gebruik van twee soorte tekens. Agglomeraat (verenigende) tekens naas divizivnymi (deel). Die aantal funksies lei tot 'n skeiding op monothetic klassifikasiemetodes en polythetic.

Die gebruik van al hierdie metodes in statistiek, is daar ongeveer honderd en cluster algoritmes. Maar die hiërargiese cluster analise is 'n leier in hierdie lys. Sy appèl lê in die feit dat hy bedrywig is perfek met 'n tekort van data, selfs wanneer die beskikbare data nie plaasvind soos deur die voorwaardes normaalverdeelde stogastiese veranderlikes, asook ander vereistes van die klassieke statistiese metodes.