Кластерный анализ

Кластерный анализ. Выделение однородных групп респондентов, сегментация потребителей
cluster prioritisation matrix 1024x563 - Кластерный анализ

Для чего это нужно?

  • Сегментация потребителей
  • Определение групп связанных признаков (при кластеризации переменных)

Как это работает?

На входе анализа – набор переменных, описывающих совокупность респондентов. Метод работает с интервальными (например, возраст, доход, оценка степени согласия по 10-балльной шкале и т.д.) и дихотомическими переменными (например, пол, наличие/отсутствие руководящих функций) переменными.Совокупность из n значений по всем n переменным определяет положение объекта в неком n-мерном пространстве. Исходя из этих координат определяются расстояния между объектами. Для расчёта расстояний чаще всего используется Евклидово расстояние, однако метод расчёта расстояний может варьироваться в зависимости от специфики данных.Метод группирует схожие (расположенные близко друг к другу) объекты, в результате чего формируется набор из нескольких кластеров.Число кластеров может определяться автоматически на основе выбранного критерия либо выбираться вручную исследователем с учётом теоретических предпосылок и понимания предмета исследования.

Что получаем в итоге?

На выходе – набор кластеров/сегментов.Каждый сегмент описывается средними по кластеру значениями переменных. С помощью этих данных можно выделить характерные особенности сегментов, их отличительные черты.При хорошем кластерном решении дисперсия значений переменных внутри кластера должна быть минимальной (т.е. респонденты внутри кластера однородны), а дисперсия между кластерами максимальна (т.е. респонденты из одного кластера не похожи на респондентов из другого).

Узнайте о других решениях

Каковы преимущества метода?

Хорошее кластерное решение даёт яркие и чётко различающиеся сегменты.На основе данных кластерного анализа можно выбирать разные стратегии работы с каждым из сегментов.Тем не менее, т.к. метод основан на расстояниях между объектами, он не работает с типами переменных, которые не дают возможности рассчитать эти расстояния – категориальными и порядковыми. В случае с такими типами переменных для проведения сегментации рекомендуется использовать CHAID-анализ.

Методы анализа

discriminant analysis point map 300x193 - Кластерный анализ

Дискриминантный анализ

Загрузить программу ВІ Демонстрации решений Предсказание принадлежности к группе на основе значений независимых переменных Для

Технологии аналитики

Напишите нам

и мы ответим в течении часа

support@asu-analitika.ru

sap 7 66x66 - Кластерный анализ
Начало работы с Tibco Spotfire Desktop

Загрузить программу ВІ Демонстрации решений Для успешной работы с продуктами Tibco Spotfire, Вам потребуется 10 …

img243 66x66 - Кластерный анализ
Видео демонстрации и обучение

Видео материалы по Tibco Spotfire Лучше один раз увидеть ! Обучающие видео, презентации и комментарии …

quienes somos 03 66x66 - Кластерный анализ
Цены на продукты

Загрузите бесплатно Демонстрация Мы подготовили для Вас ориентировочные цены на различные продукты и пакеты программ, …

maxresdefault 66x66 - Кластерный анализ
Зачем вообще нужны системы бизнес-аналитики

Загрузить программу ВІ Демонстрации решений Визуализация в бизнес-аналитике очень важна. Например, концепт этих графиков отрисован …

prodvizhenie 1200x350 66x66 - Кластерный анализ
Что выбрать Spotfire,Tableau,Microsoft BI или Qlik Sense?

Конечно, Tableau и Spotfire предлагают унифицированное представление данных, но не настолько эффективно, как QlikSense. QlikSense …

131 66x66 - Кластерный анализ
Gartner BI Magic Quadrant 2019: обзор лидеров рынка

Загрузить программу ВІ Демонстрации решений В январе Gartner традиционно выпускает масштабное исследование рынка систем бизнес-аналитики, …

active icon pdf - Кластерный анализ
Наша компания
active icon pdf - Кластерный анализ
Tibco Spotfire

Несколько видео о наших продуктах

085 - Кластерный анализ
Проиграть видео
Презентация аналитической платформы Tibco Spotfire
106 - Кластерный анализ
Проиграть видео
Отличительные особенности Tibco Spotfire 10X
1 11 - Кластерный анализ
Проиграть видео
Как аналитика данных помогает менеджерам компании
2019-08-02T22:08:15+03:00Июль 29th, 2019|Рубрики: Data Mining, Анализ данных|Метки: , , |

This Is A Custom Widget

This Sliding Bar can be switched on or off in theme options, and can take any widget you throw at it or even fill it with your custom HTML Code. Its perfect for grabbing the attention of your viewers. Choose between 1, 2, 3 or 4 columns, set the background color, widget divider color, activate transparency, a top border or fully disable it on desktop and mobile.