市场研究——聚类分析法
聚类分析方法在市场细分中的应用
聚类分析方法在市场细分中的应用市场细分是指将整个市场划分为若干个独立的、相对专一的子市场，以便更好地满足不同消费者群体的需求。
而聚类分析是一种常用的数据分析方法，通过对大量数据进行分类和群组划分，能够帮助企业更好地了解市场细分需求和细分目标市场。
本文将探讨聚类分析方法在市场细分中的应用，并介绍其在实际业务中的案例。
1. 理论基础和方法原理聚类分析方法基于统计学和数据分析原理，旨在发现数据中的"类别"或"群组"。
其主要思想是将相似的对象归为同一类别，不同的对象归为不同类别。
聚类分析方法可以分为层次聚类和划分聚类两种方式。
层次聚类是一种自底向上的算法，通过计算样本间的距离来逐步合并相似的样本，最终形成一个层次化的聚类结果。
划分聚类则是将样本划分到指定的聚类数目中，每个样本只属于一个类别。
2. 案例分析（这里是对具体案例的分析，以说明聚类分析方法在市场细分中的应用）以一家电子消费品公司为例，该公司希望通过市场细分来更好地推广和销售其产品。
通过收集大量的市场调研数据，包括消费者对产品的评价、购买意愿、使用场景等信息，可以利用聚类分析方法对市场进行细分。
首先，对所有收集到的数据进行清洗和预处理，确保数据的准确性和一致性。
其次，根据市场调研数据的特征选择适当的聚类算法。
在这个案例中，可以选择层次聚类算法，以便更好地分析出不同层次的市场细分。
接下来，对数据进行聚类分析，根据不同的特征和变量，将样本划分为不同的类别。
例如，可以将对产品口碑评价较高的消费者归为一类，对价格敏感的消费者归为另一类，对品牌忠诚度高的消费者归为第三类，等等。
最后，根据聚类分析的结果进行市场细分策略制定。
针对不同的类别，公司可以制定不同的定价策略、推广策略和产品策略，以满足不同类别消费者的需求和偏好，提高产品销售和市场份额。
3. 应用价值与发展前景聚类分析方法在市场细分中的应用具有重要的价值和潜力。
聚类分析在市场营销中的应用研究
聚类分析在市场营销中的应用研究一、引言随着市场竞争的日益剧烈，企业需要在日常经营中及时获取市场信息，了解品牌的受众群体，以此制定更准确的营销策略。
聚类分析作为一种常用的数据分析方法，可以将无序的数据按照相似度进行分类，有利于企业针对性地开展市场营销工作。
本文将重点介绍聚类分析在市场营销中的应用研究。
二、聚类分析基本原理聚类分析是将相似数据聚成一类，不相似数据则分成不同类的过程。
将数据分类的原则是相似度，以各个类内部的数据点距离尽量小，而各个类之间数据点距离尽量大的方式进行聚类。
聚类分析可以根据数据的特征选择不同的聚类算法，包括基于层次的聚类和基于分区的聚类。
三、聚类分析在市场营销中的应用1. 消费者细分对于一个品牌，其受众群体非常复杂，涉及到不同年龄、性别、地域、收入等多个维度。
通过聚类分析，可以将消费者分为不同的细分市场，使企业更准确地把握自己的核心用户，对其进行定向营销。
例如，一个饮料品牌可以通过聚类分析将年轻人、中年人和老年人分为不同类别，然后对每个类别进行个性化的广告宣传和产品推广。
2. 产品特征分析在市场竞争日益激烈的情况下，了解产品特征对于企业来说尤为重要。
通过聚类分析，可以将不同产品特征相似的样本聚集在一起，分析相同特征的产品受众群体的需求和购买意愿，有利于企业根据市场需求制定更有针对性的产品策略。
例如，一个手机品牌可以通过聚类分析将拥有较大屏幕、高像素和长续航的手机用户聚在一起，研发更加符合这类用户需求的手机产品。
3. 营销策略制定聚类分析可以为营销人员提供更加准确的市场信息，因此可以帮助企业制定更加精准、高效的营销策略。
例如，在一个电商平台上，聚类分析可以将购买力较强的用户聚集在一起，推荐更高价位、更符合其购买习惯的商品，达到精准营销的效果。
四、聚类分析在市场营销中的不足之处1. 数据质量问题数据质量对于聚类分析结果的可靠性和准确性有着很大的影响，因此如果数据质量不高，聚类分析的结果也会受到一定的影响。
聚类算法的使用方法及其在市场分析中的应用
聚类算法的使用方法及其在市场分析中的应用聚类算法是一种常见的数据分析方法，它可将数据集中的样本根据相似性进行分组，使得同一组内的样本具有较高的相似性，而不同组的样本之间相似性较低。
在市场分析中，聚类算法可应用于多个领域，例如市场细分、目标市场定位以及市场调研等。
本文将介绍聚类算法的使用方法，并说明其在市场分析中的具体应用。
聚类算法的使用方法分为以下几个步骤：数据预处理、选择合适的聚类算法、确定距离度量和聚类数目、执行聚类和结果分析。
第一步：数据预处理数据预处理是聚类分析的重要步骤，它包括数据清洗、数据变换和数据归一化等。
首先，需要对原始数据进行清洗工作，删除缺失值和异常值。
然后，根据实际需求对数据进行变换，例如对数据进行对数变换或标准化处理，以消除数据之间的差异性。
最后，为了保证不同属性之间的权重一致，需要对数据进行归一化处理。
第二步：选择合适的聚类算法选择合适的聚类算法取决于数据的特点和实际需求。
常用的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。
K均值聚类是一种划分聚类算法，它将样本划分到预先指定的聚类数目中。
层次聚类通过自底向上或自顶向下的方式递归地组合样本，形成聚类层次结构。
DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它根据样本点周围的密度将它们划分为核心点、边界点和噪声点。
第三步：确定距离度量和聚类数目选择合适的距离度量方法是聚类算法的关键之一。
常用的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等。
在确定聚类数目时，可以使用肘部法则、轮廓系数等方法进行评估和选择。
第四步：执行聚类和结果分析当确定了聚类算法、距离度量和聚类数目后，便可以执行聚类算法进行分析。
根据选定的算法，将样本进行分组，并生成聚类结果。
然后，通过可视化和统计分析等方法对聚类结果进行解读和分析。
最后，根据分析结果进行市场细分、目标市场定位和市场调研等相关工作。
聚类算法在市场分析中具有广泛的应用，以下是几个典型的应用案例：1. 市场细分聚类算法可根据不同的市场特征将潜在消费者分为若干个独立的群体，从而实现市场细分。
聚类分析在市场细分中的应用研究
聚类分析在市场细分中的应用研究市场细分是市场营销中至关重要的一环，它能够帮助企业更好地了解客户需求并为其提供个性化的产品和服务。
然而，对于市场细分的准确性和精细化程度的要求越来越高，传统的市场细分方法已经无法满足当前复杂多变的市场环境。
因此，聚类分析作为一种有效的数据分析方法，在市场细分中得到了广泛的应用和研究。
聚类分析是一种无监督的机器学习方法，其基本思想是根据样本之间的相似性将其划分为不同的群组。
在市场细分中，聚类分析可以通过对市场中的顾客进行分类，将相似的顾客归为一组，从而帮助企业深入了解市场的细分情况。
聚类分析在市场细分中的应用主要分为以下几个方面：首先，聚类分析可以帮助企业识别潜在的市场细分。
通过对消费者的行为、兴趣、偏好等数据进行聚类分析，企业可以发现潜在的市场细分群体，并确定其特征和需求。
例如，一家零售企业可以通过聚类分析发现一个特定年龄段的消费者群体对某一种产品具有较高的偏好，从而针对这一群体开展有针对性的营销活动。
其次，聚类分析能够帮助企业深入了解市场细分的特征和差异。
通过对不同市场细分群体进行聚类分析，企业可以发现它们在行为、偏好等方面的差异，从而制定更具针对性的市场策略。
例如，一个酒店集团可以利用聚类分析来发现不同市场细分群体对于房间设施、价格等方面的需求差异，然后针对性地进行产品定位和市场推广。
再次，聚类分析可以帮助企业发现共同的消费特征和购买模式。
通过对消费者进行聚类分析，企业可以发现不同市场细分群体在购买行为方面的共同特征和模式，从而帮助企业了解消费者需求的动态变化。
例如，一个电商平台可以通过聚类分析发现某一市场细分群体在特定节日或活动期间的购买模式和消费偏好，进而进行有针对性的促销活动。
最后，聚类分析还可以帮助企业进行产品定位和差异化竞争。
通过对市场细分群体进行聚类分析，企业可以发现潜在竞争对手的特点和差异，从而制定差异化竞争策略并进行定位。
例如，一家汽车制造商可以通过聚类分析了解潜在顾客对于汽车品牌、功能等方面的需求差异，进而进行产品定位和市场推广。
聚类分析的基本概念与方法
聚类分析的基本概念与方法聚类分析（Cluster Analysis）是一种将数据分组或分类的统计学方法，通过将相似的对象归为同一组，使得组内的对象之间更加相似，而不同组之间的对象则差异较大。
它是数据挖掘和机器学习领域中常用的技术之一，被广泛应用于市场分析、生物信息学、图像处理等领域。
一、聚类分析的基本概念聚类分析基于相似性的概念，即认为具有相似特征的对象更有可能属于同一类别。
在聚类分析中，每个对象都被视为一个数据点，而聚类则是将这些数据点分组。
基本概念包括以下几点：1. 数据点：数据集中的每个样本或对象都被看作是一个数据点，它具有多个特征或属性。
2. 相似性度量：聚类分析的关键是如何计算数据点之间的相似性或距离。
常用的相似性度量包括欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等。
3. 簇/类别：将相似的数据点归为一组，这个组被称为簇或类别。
簇内的数据点相似度较高，而不同簇之间的数据点相似度较低。
4. 聚类算法：聚类分析依赖于具体的算法来实现数据点的分组。
常见的聚类算法有K均值聚类、层次聚类、密度聚类等。
二、聚类分析的方法1. K均值聚类（K-means Clustering）：K均值聚类是一种迭代的聚类方法，它将数据点分成K个簇，每个簇代表一个样本集。
算法的基本思想是通过最小化簇内数据点与簇中心之间的平方误差来确定最优的簇中心位置。
2. 层次聚类（Hierarchical Clustering）：层次聚类是一种基于树状结构的聚类算法，它根据数据点之间的相似性逐步合并或分割簇。
层次聚类分为凝聚型和分裂型两种方法，其中凝聚型方法从单个数据点开始，逐步合并最相似的簇；分裂型方法从所有数据点开始，逐步分割最不相似的簇。
3. 密度聚类（Density-Based Clustering）：密度聚类基于密度可达的概念，将具有足够高密度的数据点归为一簇。
核心思想是在数据空间中通过密度连通性来确定簇的边界，相对于K均值聚类和层次聚类，密度聚类能够有效处理不规则形状和噪声数据。
聚类分析在市场营销中的应用研究
聚类分析在市场营销中的应用研究市场营销对于任何企业来说都是至关重要的一项管理活动。
为了满足消费者的需求和提高销售业绩，企业需要了解消费者的行为和需求，并制定相应的营销策略。
聚类分析作为一种有效的统计分析方法，可以帮助企业更好地理解消费者特征和行为模式，从而为市场营销提供更有效的策略和决策支持。
聚类分析是一种用于将个体或对象划分为相似群组的统计方法。
在市场营销中，聚类分析可以帮助企业提取消费者特征，并将消费者划分为不同的群组，以便更好地了解每个群组的特点和需求。
通过聚类分析，企业可以发现消费者群体的共性和差异性，从而针对不同群组实施不同的营销策略。
首先，聚类分析可以帮助企业发现潜在的市场细分。
市场细分是指将整个市场划分为不同的子市场，并根据不同子市场的特点和需求，为每个子市场制定相应的营销策略。
通过聚类分析，企业可以将消费者划分为具有相似特征和需求的群组，从而发现潜在的子市场。
例如，一家食品企业通过聚类分析发现，消费者可以根据对健康的关注程度和购买力划分为三个群组：健康追求者、经济消费者和一般消费者。
企业可以针对不同群组制定相应的产品定位和营销策略，以满足不同群组的需求。
其次，聚类分析可以帮助企业了解消费者行为模式。
通过对消费者的购买行为、消费习惯和品牌偏好等方面进行聚类分析，企业可以发现不同消费者群体的行为特点和偏好。
例如，一家电子产品企业通过对消费者购买记录的聚类分析，发现了两类消费者群体：价格敏感型和品牌忠诚型。
企业可以针对价格敏感型消费者提供更多的促销活动和优惠政策，而针对品牌忠诚型消费者，则可以加强品牌形象和用户体验，以提升其忠诚度。
此外，聚类分析还可以帮助企业发现潜在的市场机会和需求。
通过对市场细分群组的分析，企业可以发现一些潜在的市场需求和机会，从而制定相应的产品和营销策略。
例如，一家化妆品企业通过聚类分析发现，有一群年轻的女性消费者对天然有机化妆品有着较大的需求，但市场上缺乏相应的产品。
聚类分析方法在市场细分中的应用研究
聚类分析方法在市场细分中的应用研究随着市场竞争的激烈化，企业为了更好地满足不同群体的需求，需要进行市场细分。
市场细分是将市场划分为具有相似需求和特征的消费者群体，以便为他们提供更加个性化的产品和服务。
在市场细分的过程中，聚类分析方法被广泛应用，因为它可以帮助企业识别潜在的市场细分，并分析不同细分群体的特征和需求。
聚类分析是一种统计方法，通过研究一组对象的相似性和差异性，将这些对象划分为若干类别。
在市场细分中，聚类分析通过分析消费者的特征和行为来识别潜在的市场细分。
首先，需要收集和整理大量的市场数据，包括消费者的购买行为、偏好、年龄、性别、收入等多个因素。
然后，使用聚类分析方法对这些数据进行处理和分析。
聚类分析的目标是将相似的消费者划分到同一类别中，并使不同类别之间的差异最大化。
这样一来，企业就可以更好地了解不同细分群体的特征和需求，以便进行更有针对性的市场推广和产品定位。
例如，某汽车公司使用聚类分析方法对市场数据进行分析，发现消费者群体可以分为家庭型、个性化追求型和经济实惠型三个群体。
对于家庭型消费者，企业可以推出适合家庭用途的多功能汽车；对于个性化追求型消费者，企业可以提供定制化选项；对于经济实惠型消费者，企业可以推出性价比更高的车型。
通过细分市场，企业可以更好地满足不同消费者群体的需求，并提供更合适的产品和服务。
聚类分析方法在市场细分中的应用不仅仅局限于产品和服务定位，还可以帮助企业进行市场创新和竞争分析。
在市场创新方面，聚类分析可以帮助企业发现市场中的细分空白点，并为这些空白点开发新的产品和服务。
例如，某酒店集团通过聚类分析方法对市场数据进行分析，发现在城市中心地区缺乏针对商务旅行者的高端酒店。
基于这一发现，酒店集团开发了一系列配备先进商务设施和高品质服务的商务酒店，迅速吸引了大量商务旅行者的关注。
在竞争分析方面，聚类分析可以帮助企业了解竞争对手所面对的细分群体和其在市场上的竞争优势。
通过对竞争对手的细分群体进行分析，企业可以更好地制定营销策略，以便在竞争激烈的市场中脱颖而出。
市场研究中的数据分析知识整理 -聚类分析
市场研究中的数据分析知识整理-聚类分析聚类分析聚类和判别作为统计学习（通过拟合统计模型，从数据中学习）的分类之一，同样可以分为有监督式和无监督式。
市场研究中，聚类和判别更多适用有监督式。
即目标对象的在营销活动后的反应已知，通过目标对象的特征和其他变量，来拟合出相应的群组分类模型，可称为聚类；将该模型和目标对象特征、其他变量等来预测新的一批目标对象的营销反应，可称为判别。
非监督式学习，也可用作不知道结果组，但通过数据杰哥的发掘，来获取其分组模式。
聚类分析的步骤：1.选择合适的变量。
根据业务需求和对数据结构的理解，选取合适的聚类变量。
2.对数据进行标准化。
将不同变量的数据范围，使用scale()进行标准化，减少因不同变量单位差别造成的扰动。
3.寻找异常点。
对于很多基于距离的聚类方法而言，异常点会对分类造成很大影响。
可通过outliers包中的outlier()来寻找异常点。
4.选择聚类算法。
根据数据结构和目的，选择一个或多个聚类方法。
hclust（系统聚类）和kmean（基于均值的聚类）是两个基于距离的聚类方法。
其原理是寻找最小化的组内距离和最大化的组件距离。
hclust()通过树状结构建模获得分组，kmean()使用中心定位的方法获得分组；Mclust()（混合高斯分布）和poLCA()（潜在类分析）是两类基于模型的聚类方法。
Mclust 认为不同类别的观测有不同的分布样态，通过估计潜在的分布参数和混合比例，来确定观测的分组，mclust是基于正态分布的，也就意味着只适用于数值型的数据。
poLCA()则是使用包含分类变量的浅层级模型。
5.运用聚类方法，并存在聚类对象。
在运用聚类方法过程中，需要根据不同的聚类方法，进行不同的准备，如基于聚类的方法hclust()需要事先计算相似度矩阵，才能运用观测分类，kmean()、poLCA()需要指定观测分组等等。
6.解读聚类方案，根据业务使用聚类方案的特征。
市场调研中的聚类分析方法探讨
市场调研中的聚类分析方法探讨市场调研是企业制定市场营销策略和产品定位的重要步骤。
在市场调研中，聚类分析方法是一种常用的数据分析技术，可以帮助企业发现市场中的不同群体，并了解不同群体的特征和需求。
本文将探讨市场调研中的聚类分析方法的应用和优势，并介绍一些常用的聚类算法。
聚类分析是一种将相似对象划分为不同组别的统计方法，其目的是在组内的对象尽可能相似，不同组之间尽可能不同。
在市场调研中，聚类分析可以帮助企业将消费者或市场划分为不同的群体，从而更好地理解他们的需求和偏好。
通过聚类分析，企业可以发现市场中隐藏的细分群体，并采取针对性的市场营销策略和产品定位。
在市场调研中，常用的聚类分析方法包括层次聚类和K-means聚类。
层次聚类是一种基于相似度或距离的聚类方法，可以根据对象间的相似性逐步合并形成层次结构。
层次聚类可以帮助企业发现市场中的分层结构，从而识别出不同层次的细分市场。
K-means聚类是一种基于距离的聚类方法，将对象划分为K个不重叠的群体，并以每个群体的中心点代表这个群体。
K-means聚类可以帮助企业识别出市场中的核心群体，并了解他们的特征和需求。
聚类分析方法在市场调研中的应用有以下几个优势。
聚类分析可以帮助企业发现市场中的细分群体，从而更准确地针对市场做出营销决策。
通过将市场划分为不同的群体，企业可以根据不同群体的特征和需求，开发出更适合的产品和营销策略。
聚类分析可以发现市场中的核心群体和潜在需求。
核心群体通常是市场中最有价值的消费者群体，他们对企业的产品和品牌非常忠诚。
通过对核心群体进行深入调研，企业可以更好地理解他们的需求，提供更优质的产品和服务。
聚类分析可以帮助企业发现市场中的竞争空白和机会。
通过分析市场中已有的群体和竞争对手，企业可以找到未被充分开发的细分市场，并制定相应的市场战略。
在使用聚类分析方法时，企业需要注意以下几个问题。
样本选择非常重要。
样本应该代表整个市场，以确保聚类分析的结果具有可靠性和普遍性。
基于聚类分析的市场细分研究
基于聚类分析的市场细分研究一、前言市场细分研究是市场营销的重要内容之一，其核心是以不同特征的顾客为基础，对市场进行划分。
市场细分研究可以帮助企业更好地了解其目标顾客，并制定相应的市场营销策略。
在市场细分研究中，聚类分析是一种常用的方法。
二、聚类分析聚类分析是一种将相似对象归为一类的统计学方法。
在市场细分研究中，聚类分析可以将顾客按相似性进行分类，从而更好地了解不同市场细分的特征。
聚类分析是一种无监督学习方法，其主要分为两种类型：层次聚类和K-means聚类。
1. 层次聚类层次聚类分为聚合聚类和分裂聚类，聚合聚类是将不同的个体通过合并操作进行聚合，直到形成一个聚类为止；分裂聚类是将一个聚类逐步分解为多个较小的聚类。
2. K-means聚类K-means聚类是将数据分为K个不同的类别，具体流程为：从数据样本中随机选择K个数据点作为初始聚类中心，对于其他数据，根据其与聚类中心的距离进行分类，然后重新计算每个聚类的中心点，直到收敛为止。
三、基于聚类分析的市场细分研究市场细分研究可以通过聚类分析来实现。
聚类分析可以将顾客按照不同的特征进行划分，从而更好地了解顾客的需求和特点，为市场营销策略的制定提供支持。
市场细分研究的具体步骤如下：1. 收集数据：市场细分研究的第一步是收集顾客的相关数据，例如年龄、性别、教育程度、收入水平、购买习惯等。
2. 数据预处理：在聚类分析之前需要对数据进行预处理，例如对缺失数据进行填充，对异常数据进行处理等。
3. 特征选择：选择合适的特征是市场细分研究的关键，需要根据实际情况进行选择并进行统计学分析。
4. 聚类分析：利用聚类分析方法将顾客按不同特征划分为不同的类别，并对每个类别进行描述和解释。
5. 评估和选择：根据业务需求选择最佳的聚类方法，并评估和选择最佳的特征。
6. 分析结果：分析聚类结果，并根据分析结果制定相应的市场营销策略。
四、实例分析在市场细分研究中，聚类分析可以帮助企业更好地了解顾客的需求和特点，从而制定更有效的市场营销策略。
聚类分析在市场细分中的应用
聚类分析在市场细分中的应用市场细分是市场营销中非常重要的一环，通过将市场细分为不同的群体，企业可以更好地了解消费者需求，精准定位目标市场，制定针对性营销策略。
而在市场细分的过程中，聚类分析作为一种常用的数据挖掘技术，发挥着重要作用。
本文将探讨聚类分析在市场细分中的应用，以及其在市场营销中的实际意义。
一、聚类分析概述聚类分析是一种无监督学习的方法，旨在将数据集中的对象划分为若干个类别，使得同一类别内的对象相似度较高，不同类别之间的对象相似度较低。
聚类分析的目标是发现数据中的内在结构，将相似的对象归为一类，从而实现对数据的分类和整理。
在市场细分中，聚类分析可以帮助企业将大量的消费者数据进行分类，找出具有相似特征和行为习惯的消费者群体，为企业提供有针对性的市场细分方案。
二、聚类分析在市场细分中的应用1. 数据准备在进行聚类分析之前，首先需要准备相关的市场数据，包括消费者的人口统计学信息、消费行为数据、偏好特征等。
这些数据可以通过市场调研、消费者问卷调查、销售记录等方式获取。
2. 特征选择在进行聚类分析时，需要选择合适的特征来描述消费者群体。
常用的特征包括年龄、性别、收入水平、购买频次、购买金额、购买偏好等。
选择合适的特征可以更好地区分不同的消费者群体。
3. 模型选择在市场细分中，常用的聚类分析方法包括K均值聚类、层次聚类、密度聚类等。
不同的聚类方法适用于不同类型的数据和问题，企业可以根据实际情况选择合适的聚类算法。
4. 聚类分析通过聚类算法对市场数据进行处理，将消费者划分为不同的群体。
每个群体内的消费者具有相似的特征和行为模式，可以被视为一个市场细分单元。
企业可以通过对不同群体的分析，了解消费者需求，制定相应的营销策略。
5. 市场细分结果解读聚类分析得到的市场细分结果需要进行解读和分析。
企业可以通过对不同市场细分群体的特征和行为进行比较，找出各自的优势和劣势，为产品定位、促销活动、广告宣传等提供依据。
聚类分析法
聚类分析法聚类分析是一种常用的数据分析方法，主要用于将相似的样本归类到同一类别中。
它是数据挖掘和机器学习领域中非常重要的一项技术，被广泛应用于各个领域，如市场研究、医学诊断、社交网络分析等。
本文将介绍聚类分析的基本概念、方法和应用，并分析其优势和局限性。
聚类分析是一种无监督学习方法，它不依赖于事先标定好的训练数据集。
通过对给定的数据进行聚类，我们可以发现数据中隐藏的模式、结构和规律。
聚类分析的基本思想是通过计算样本之间的相似度或距离，将相似的样本归为一类，从而实现对数据的分类。
在聚类分析中，相似度或距离的度量是一个关键问题，常用的度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
聚类分析的方法主要有层次聚类和划分聚类两种。
层次聚类是将样本逐步合并或分割成不同的类别，形成层次化的分类结果。
划分聚类是将所有的样本划分为K个不相交的类别，每个类别之间是互不重叠的。
这两种方法各有优劣，选择何种方法取决于具体的问题和数据特点。
聚类分析的应用非常广泛。
在市场研究中，聚类分析可以将消费者按照其购买行为、兴趣偏好等特征划分为不同的群体，为企业提供有针对性的营销策略。
在医学诊断中，聚类分析可以将病人按照其病情特征进行分类，帮助医生进行准确的诊断和治疗。
在社交网络分析中，聚类分析可以将社交网络中的用户划分为不同的社区，研究社交网络的结构和特征。
然而，聚类分析也存在一些局限性和挑战。
首先，聚类算法的结果很大程度上依赖于选择的相似度或距离度量方法，不同的度量方法可能导致不同的聚类结果。
其次，聚类算法对初始的聚类中心的选择非常敏感，不同的初始选择可能会得到不同的聚类结果。
此外，聚类算法还面临维度灾难的问题，当数据的维度很大时，聚类算法的计算复杂度会急剧增加。
在实际应用中，我们还可以将聚类分析与其他数据挖掘方法相结合，以获得更好的分析结果。
比如，我们可以将聚类分析与关联规则挖掘结合起来，通过挖掘不同类别之间的关联规则，深入分析不同类别之间的关系。
市场研究——聚类分析法
市场研究——聚类分析法
聚类分析法在市场研究中有着广泛的应用。
通过对市场中消费者、产品、品牌等进行聚类分析，可以帮助市场研究人员更好地理解市场细分和
目标受众，并制定针对不同群体的市场营销策略。
下面将详细介绍聚类分
析法的原理、应用和步骤。
聚类分析的原理是将数据样本划分为不同的类别或群组，使得同类之
间的差异最小，而不同类之间的差异最大。
输入聚类分析的数据通常是多
维的，每个维度代表一个变量。
聚类分析的目标是找到一个最优的聚类方案，使得相同类别内的样本相似度最高，而不同类别的样本相似度最低。
聚类分析法的应用非常广泛。
在市场研究中，它可以用于客户细分、
产品定位、市场定位等方面。
通过对消费者进行聚类，可以发现隐藏在市
场中的不同消费者群体，并确定他们的特征、需求和偏好。
对产品和品牌
进行聚类分析，则可以帮助确定产品和品牌的差异化定位和市场竞争策略。
需要注意的是，聚类分析法只是一种分析工具，通过聚类分析得到的
结果并不一定代表真实的市场现象，仅供市场研究人员参考和决策。
在市场研究中，聚类分析法的应用是非常重要的。
它能够帮助市场研
究人员更好地理解市场细分和目标受众，并制定针对不同群体的市场营销
策略。
随着数据量的不断增加和分析技术的不断发展，聚类分析法在市场
研究中的应用前景将更加广阔。
聚类分析法
聚类分析法
聚类分析法是一种无监督学习的技术，它的目的是将相似的样本分组，而不需要先行定义类别。
它的基本思路是使用距离度量来指示两个或多个样本之间的相似性。
聚类分析最常用的应用场景是市场细分和关联分析，用于发现潜在的客户群体以及产品类别。
聚类分析法的主要步骤包括：首先，收集要分析的样本数据；其次，计算和选择用于度量样本相似性的距离指标；然后，根据计算出的距离进行聚类；最后，聚类结果可视化。
聚类分析有许多种算法，包括基于层次算法的聚类，基于中心点的聚类，以及基于密度的聚类。
基于层次算法的聚类是一种以树状层次结构给定数据划分成多个子群体的算法。
基于中心点的聚类是从数据中推测出K个中心点，然后将每一个样本分配到最接近的中心点。
基于密度的聚类是以一定的阈值把相连的样本分为同一个类簇的算法。
聚类分析法可以帮助企业发现客户群体中未发现的潜在结构和关联，并从中获益，例如更有效的市场分析和营销活动，从而提高企业的市场投资回报率。
另外，聚类分析还可以帮助企业发现他们自身需要改进的地方，比如提高产品或服务质量，以满足具有共同特征的客户群体所需。
总而言之，聚类分析法是一种可以用于帮助企业发现潜在客户群体和产品类别，以及识别企业需要改进的地方的有效技术。
它的优点是简便、快捷、节约资源，被广泛应用于数据挖掘和数据分析中。
评价市场调研数据分析中常用的分析方法
评价市场调研数据分析中常用的分析方法市场调研数据分析是企业进行市场研究的必要步骤，通过分析市场调研数据可以帮助企业了解市场需求，发现市场机会，制定市场策略，提高销售和竞争力。
以下是常用的市场调研数据分析方法的评价。
1. 描述性分析法：描述性分析法是最常用的分析方法之一，通过对市场调研数据进行统计描述，包括中心趋势分析和变异程度分析。
中心趋势分析可以用来计算平均数、中位数和众数等指标，帮助企业了解市场的总体情况。
变异程度分析可以用来计算标准差、方差和变异系数等指标，帮助企业了解市场的分散程度。
描性分析法简单直观，容易理解，可以提供市场的基本情况，但是无法深入分析市场的原因和影响因素。
2. 相关性分析法：相关性分析法可以用来分析市场调研数据中的变量之间的相关关系。
通过计算相关系数，可以判断变量之间的相关性大小和方向。
如果相关系数为正，表示两个变量正相关，随着一个变量的增加，另一个变量也会增加；如果相关系数为负，表示两个变量负相关，随着一个变量的增加，另一个变量会减少。
相关性分析法可以帮助企业了解市场调研数据中的影响因素，找出对市场的主要驱动因素。
3. 回归分析法：回归分析法可以用来建立市场调研数据中的变量之间的线性关系模型，通过计算回归方程的斜率和截距，可以预测一个变量在其他变量不变的情况下的数值。
回归分析法可以帮助企业了解市场调研数据中的因果关系，找出对市场的重要影响因素，并预测市场的趋势和发展。
4. 聚类分析法：聚类分析法是将市场调研数据中的样本按照相似性进行分组的方法。
通过计算不同样本之间的相似性指标，可以将样本分为不同的群组，并且群组内部的样本相似性尽可能高，群组之间的相似性尽可能低。
聚类分析法可以帮助企业了解市场调研数据中的不同群体特征，找出目标市场，并制定针对不同群体的营销策略。
市场调研数据分析中常用的分析方法有描述性分析法、相关性分析法、回归分析法、聚类分析法和判别分析法等。
这些方法各有优劣，可以根据具体情况选择合适的方法进行分析，从而为企业的市场决策提供有力的支持。
聚类分析法的原理及应用
聚类分析法的原理及应用1. 引言聚类分析法是一种常见的无监督学习方法，它可以将数据集中的个体划分成若干个互不重叠的簇，使得同一个簇内的个体相似度较高，不同簇内的个体相似度较低。
本文将介绍聚类分析法的原理及应用。
2. 聚类分析法的原理聚类分析法的原理是基于数据个体之间的相似性或距离进行聚类。
其主要步骤如下：2.1 数据预处理在进行聚类分析之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据标准化等操作。
这些操作旨在保证数据的准确性和可比性。
2.2 相似度度量在聚类分析中，需要选择合适的相似度度量方法来衡量个体之间的相似性或距离。
常见的相似度度量方法包括欧式距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
选择合适的相似度度量方法对于聚类结果的准确性有着重要的影响。
2.3 聚类算法根据相似度度量的结果，可以使用不同的聚类算法进行聚类操作。
常用的聚类算法有层次聚类、K均值聚类、密度聚类等。
不同的聚类算法适用于不同的数据特征和聚类目的。
2.4 簇个数确定在聚类分析中，需要确定合适的簇个数。
簇个数的确定对于聚类结果的解释和应用有着重要的影响。
常见的簇个数确定方法有肘部法则、轮廓系数法等。
3. 聚类分析法的应用聚类分析法在各个领域都有广泛的应用。
以下列举了一些常见的应用场景：3.1 市场细分在市场营销中，聚类分析法可以根据消费者的购买行为和偏好将市场细分成不同的消费群体。
这有助于企业精准定位和个性化营销。
3.2 社交网络分析在社交网络分析中，聚类分析法可以根据用户之间的社交关系和兴趣爱好将用户划分成不同的社区或兴趣群体。
这有助于发现社交网络中的重要节点和推荐系统的个性化推荐。
3.3 图像分割在计算机视觉领域，聚类分析法可以根据图像像素之间的相似度将图像进行分割。
这有助于物体识别、图像检索等应用。
3.4 城市交通规划在城市交通规划中，聚类分析法可以根据交通网络的拓扑结构和交通流量将城市划分成不同的交通区域。
这有助于优化交通规划和交通管理。
聚类分析算法在市场营销中的应用研究
聚类分析算法在市场营销中的应用研究一、引言随着互联网时代的到来，市场营销方式也在不断变化。
传统的营销方式已经不再能满足市场需求，随之而来的是更加智能高效的营销手段。
聚类分析算法，是一种可以将数据分类的技术，是数据挖掘的重要算法之一。
本文将探讨聚类分析算法在市场营销中的应用。
二、聚类分析算法聚类分析算法，也称为聚类方法(cluster analysis)，是针对一组数据，通过将其分成一些特定的组，每组内有着相似的特征，不同组之间的特征则差异较大，这是分类算法的一种。
聚类算法是机器学习领域中常用的算法之一，通常应用于数据挖掘领域。
其主要应用场景是对数据集进行整理、分类、归纳等操作。
三、市场营销中的应用1.产品分析聚类分析算法可以用来对产品进行分类，以便了解不同类别产品的市场需求和销售情况。
通过将同类产品聚集在一起，从而比较有助于理解市场的口味和趋势，有利于企业进行更有针对性的产品开发和改进。
2.客户分析聚类分析算法可以对客户进行分组，识别具有共同特征的目标客户，从而制定更有效的营销策略。
通过对客户行为和偏好的分析，可以预测其未来的需求和购买行为，并根据这些信息对市场进行精确定位。
3.营销策略制定聚类分析算法可以帮助企业制定更有效的营销策略。
通过识别市场中的群体，并了解其行为和偏好，企业可以针对不同群体开展不同的营销活动，从而提高营销效率和降低成本。
4.市场定位聚类分析算法可以帮助企业确定市场定位。
通过对市场进行较细致而全面的调查、分析，将市场划分成一些不同的、具有相似属性的市场细分。
对市场细分的分析和研究有助于企业确定其市场定位，以及制定相关的市场营销策略。
5.产品定价聚类分析算法可以用来确定产品的定价策略。
通过对同类产品的价格进行聚类分析，可以更好地了解市场的定价趋势和范围，从而合理地确定自己产品的价位。
四、聚类分析算法的局限性尽管聚类分析算法在市场营销中有着广泛的应用，但是其也存在一些局限性。
其主要表现为：1.聚类分析算法对初始参数非常敏感，对于数据的处理和选择方法也有较高的要求。
基于聚类分析的市场分析与预测研究
基于聚类分析的市场分析与预测研究随着科技的不断进步，市场环境发生了巨大的变化，特别是在人工智能的推动下，市场营销也呈现出了越来越多的新面貌。
其中，聚类分析是一种常用的市场分析方法，在市场预测、产品定位、客户细分等方面都有广泛的应用。
本文将从聚类分析的概念、基本方法、应用场景、优缺点和研究现状等方面进行探讨，旨在进一步推动聚类分析在市场分析与预测领域的发展。
一、聚类分析的概念和基本方法聚类分析是一种数据挖掘方法，它通过对样本数据进行分组，将相似的数据归为一类，不相似的数据归为不同类别。
聚类分析是对数据的一种无监督学习方法，也就是说，它不需要预定类别标签，而是通过数据本身的特征来发掘其内在规律，自动地将样本划分成若干类别。
聚类分析的基本方法有两种，一种是层次聚类分析法，也称为分裂聚类，即一开始将所有样本视为一个组，然后逐步将相似的样本分为一组，最终形成同类别的组。
另一种是K-Means聚类法，它需要先设置K个聚类中心，然后计算样本和聚类中心之间的距离，将样本分到与其最近的聚类中心所对应的类别中，然后再根据分配的样本重新计算聚类中心，依此循环迭代，直到聚类中心不再改变或者达到预定的迭代次数。
二、聚类分析的应用场景聚类分析在市场分析与预测领域有着广泛的应用，下面介绍几个常见的场景：1、市场细分：聚类分析可以对客户群体进行细分，将具有相似需求和行为特征的客户划分为同一类别，进而制定不同的营销策略。
2、品牌定位：聚类分析可以对品牌进行分类，帮助企业理解市场上的主要品牌组合，了解各品牌的特点，进而优化品牌定位策略。
3、产品特征分析：聚类分析可以对产品特征进行分类，找到同类别产品的共同特征和优势，提供产品不同的推广和开发策略。
三、聚类分析的优缺点聚类分析有以下优点：1、无需预定类别：聚类分析不需要预定类别标签，从而可以避免先入为主的偏见，发掘数据的潜在规律。
2、适用范围广：聚类分析适用于各种数据类型，可以处理大规模的高维数据，具有广泛的应用前景。
聚类分析法在市场营销中的应用研究
聚类分析法在市场营销中的应用研究聚类分析是数据挖掘中一种常用的技术，在实践中可以多角度的应用于市场营销中，为市场营销战略和策略的制定提供科学合理的参考。
本文在挖掘聚类分析法本质的基础上，较为全面的从客户细分、实验市场选择、抽样方案设计、销售片区确定、市场机会研究五个方面探讨了聚类分析法在市场营销中的具体应用。
标签：聚类分析客户细分抽样组织方式一、引言聚类分析（cluster analysis）是根据事物本身的特性研究个体的一种方法，目的在于将相似的事物归类。
它的原则是同一类中的个体有较大的相似性，不同类的个体差异性很大。
它可以依据标量或样本性质上的亲疏程度分类。
这种方法有三个特征:适用于没有先验知识的分类。
可以处理多个变量决定的分类。
其是一种探索性分析方法。
聚类是分析事物的内在特点和规律，根据相似性原则对事物进行分组。
它是数据挖掘中常用的一种技术。
二、聚类分析法在市场营销中的应用研究1.在客户细分中的应用常用的客户分类方法主要有三类：经验描述法，由决策者根据经验对客户进行类别划分；传统统计法，根据客户属性特征的简单统计来划分客户类别；非传统统计方法，即基于人工智能技术的非数值方法。
聚类分析法兼有后两类方法的特点，能够有效完成客户细分的过程。
例如，客户的购买动机一般由需要、认知、学习等内因和文化、社会、家庭、小群体、参考群体等外因共同决定。
要按购买动机的不同来划分客户时，可以把前述因素作为分析变量，并将所有目标客户每一个分析变量的指标值量化出来，再运用聚类分析法进行分类。
又如，在对电信公司的客户进行细分时，可以根据需要把平均月支出、平均月租、平均本地通话费、平均长途通话费、平均月互联网费、平均声讯支出、平均来电显示费、平均短信支出、平均彩铃月租、平均彩铃下载费等作为分析变量，进行聚类分析。
2.在实验市场选择中的应用实验调查法最常用的领域有:（1）市场饱和度测试。
企业通常通过将消费者购买产品或服务的各种决定因素（如价格等）降到最低限度的方法来测试市场饱和度。
聚类分析算法在市场营销中的应用研究
聚类分析算法在市场营销中的应用研究一、引言市场营销一直是企业成功的重要因素之一。
如何理解用户需求，找到潜在的客户群体，制定满足客户需求的营销策略，是市场营销中需要考虑的重要问题。
作为一种数据挖掘技术，聚类分析可以通过发现数据集中的相似性来识别同一类别的样本，因此在市场营销中具有重要的应用价值。
二、聚类分析算法的概念聚类分析是一种非监督学习算法，它能够将数据集中的相似性信息聚集在一起，形成不同的簇。
聚类分析的目标是将数据集划分为多个簇，使得同一簇内的数据点彼此相似度高，不同簇之间的相似度低。
常见的聚类分析算法有：1、K-means聚类算法：该算法是基于欧几里得距离的一种算法，其核心思想是通过指定簇的数量，将数据集分成k个簇。
首先选择k个随机点作为簇的中心，然后将每个数据点与这些中心点比较，并将其归类到距离最近的簇中，最后重新计算簇心并再次进行归类。
重复此过程直到簇心不再改变。
2、层次聚类算法：该算法不需要指定簇的数量，而是通过不断合并相似的数据点来实现聚类。
它分为两种方法：自下而上的聚合聚类和自上而下的分裂聚类。
3、DBSCAN聚类算法：该算法通过密度的概念来对数据进行聚类。
首先选择一个点作为核心点，如果该核心点周围的数据点数目达到一定的阈值，则该点为高密度点，将周围的点划分到同一簇中。
如果周围的点数目不够，则将其标记为噪声点。
三、聚类分析算法在市场营销中的应用研究1、市场细分K-means聚类算法可以帮助企业将客户分为不同的细分市场，然后针对每个市场制定不同的营销策略。
例如，一家美容公司可以将顾客分为年轻人、中年人、老年人等不同的群体，针对不同群体推出不同的产品和服务。
2、产品定位层次聚类算法可以帮助企业分析品牌在不同市场的特点。
通过对品牌在不同市场的销售数据进行聚类分析，企业可以更好地了解品牌在不同市场的定位，并在不同市场推出不同定位的产品。
3、折扣制定DBSCAN聚类算法可以帮助企业确定优惠活动的对象。
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聚类分析原理
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聚类分析起点——衡量距离
进行聚类分析时，用样本间的距离来测度不同样本 间是否具有相似性。 因此，在进行分析前，首先要解决的一个问题—— 如何衡量样本点之间的距离？ 设每个样品有p个指标，把n个样本看成p维空间 中的n个点，则两个样本间相似程度就可用p维空 间中的两点距离公式来度量。 （当变量的测量值相差悬殊时，要先对样本进行标 准化，以消除计量单位对计算结果的影响。）
聚类分析在实验市场选择中的应用
通过聚类分析，可将待选的实验市场（商场、居 民区、城市等）分成同质的几类小组，在同一组 内选择实验单位和非实验单位，这样便保证了这 两个单位之间具有了一定的可比性。
聚类分析以商店的规模、类型、设备状况、所处 的地段、管理水平等作为变量，进而将不同的市 场分类。
聚类分析在销售片区确定中的应用
聚类分析在市场机会研究中的应用
企业制定市场营销战略时，弄清在同一市场中哪些企业是 直接竞争者，哪些是间接竞争者是非常关键的一个环节。 要解决这个问题，企业首先可以通过市场调查，获取自己 和所有主要竞争者在品牌方面的第一提及知名度、提示前 知名度和提示后知名度的指标值。 聚类分析将市场调查获得的变量数据，进行聚类分析，将 企业和竞争对手的产品或品牌进行归类，属于同一类别的 产品和品牌就是所分析企业的直接竞争对手；并结合每一 产品或品牌的多种不同属性的研究，发现哪些属性组合目 前还没有融入产品或品牌中。从而寻找企业在市场中的机 会，为企业制定有效的竞争战略提供基础性的资料。
•
x1 , y1
•
x2 , y2
离差平方和法（ Ward’s method word)
使小类内各样本的欧氏距离总平方和增加最小 的两小类合并为一类。
St ( X i (t ) X (t ))(X i (t ) X (t ))
i 1 nt
S St ( X i (t ) X (t ))(X i (t ) X (t ))
SPSS软件进行系统聚类操作步骤
选择分析－分类－系统聚类 把热量、钠含量、酒精、价格选入变量框； 把啤酒名选入“标注个案”框。
选择“绘制”，选中“树状图”；
方法设定
在聚类方法框中选 择需要的方法； 在度量标准框中选 择距离的计算方法 ； 在“标准化”框中 选择Z得分。
输出结果 ：聚类表
聚类分析法案例研究
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聚类分析
系统聚类法 案例：汽车 市场需求情 况研究
快速聚类法
案例：饮料 产品竞争分 析
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系统聚类分析应用举例:
汽车市场行标准化变换处理，经过 运算使数据标准化得到表4-2，使它的每列数据的平均值为0，
K-均值聚类的步骤
先确定k个点为“凝聚点”(SPSS软件自动确定 )；也就是说，把这k个点作为k类中每一类的凝 聚点。 然后，根据和这k个点的距离远近，把所有点分 成k类。再把这k类的中心(均值)作为新的凝聚点 ，再重新按照距离分类。 如此叠代下去，直到达到停止叠代的要求（比如 ，各类最后变化不大了，或者叠代次数太多了） 。
两点距离公式可以从不同角度进行定义，按q的取值不同 可以包括多种距离计算方法。 常用的距离的计算方法有：
1欧氏距离（Euclidean）
( xik x jk ) 2
2平方欧氏距离Squared Euclidean
( xik x jk ) 2
3切比雪夫距离（Chebychev） max | xik x jk |
2. 传统统计法，根据客户属性特征的简单统计来划分客户 类别； 3. 非传统统计方法，即基于人工智能技术的非数值方法。 聚类分析法兼有后两类方法的特点，能够有效完成客户 细分的过程。消费同一种类的商品或服务时，不同的客 户有不同的消费特点，通过研究这些特点，企业可以制 定出不同的营销组合，从而获取最大的消费者剩余，这 就是客户细分的主要目的。
SPSS软件进行聚类分析
1、SPSS系统聚类法 2、SPSS快速聚类法
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1、SPSS系统聚类法
以 啤 酒 分 类 为 例
啤酒名 Budweiser Schlitz Ionenbrau Kronensourc Heineken Old-milnaukee Aucsberger Strchsbohemi Miller-lite Sudeiser-lich Coors Coorslicht Michelos Secrs Kkirin Pabst Hamms Heilemans Olympia Schlite 热量 钠含量 酒精 144.00 19.00 4.70 181.00 19.00 4.90 157.00 15.00 4.90 170.00 7.00 5.20 152.00 11.00 5.00 145.00 23.00 4.60 175.00 24.00 5.50 149.00 27.00 4.70 99.00 10.00 4.30 113.00 6.00 3.70 140.00 16.00 4.60 102.00 15.00 4.10 135.00 11.00 4.20 150.00 19.00 4.70 149.00 6.00 5.00 68.00 15.00 2.30 136.00 19.00 4.40 144.00 24.00 4.90 72.00 6.00 2.90 97.00 7.00 4.20 价格 .43 .43 .48 .73 .77 .26 .40 .42 .43 .44 .44 .46 .50 .76 .79 .36 .43 .43 .46 .47
这一步合并了1和17
这一步合并了第9和 12。但这里9代表第 8步中形成的类，12 代表第9步中形成的 类。依此类推可知 这一步合并之后的 新类包括出9，20， 10，12，13。
冰 柱 图
从图中可以 读出所有的 分类结果。 图中标出的 是分5类的 情况。
聚类树形图
图形反映了类间的距离和聚类过程。
SPSS结果
在开始的操 作中，通过 相应的选项 可以把分类 结果存储起 来。
2、SPSS快速聚类法
选项
人为固定分类数 ANOVA表， 初始凝聚点等 读写凝聚点
快速聚类法的聚类数由用户指定，分类是唯一的。
1.分类数：初步判定聚成K类
2.聚类方法:method: iterate and clussify(聚类分 析的每一步都重新计算新的类中心点) clussify only(聚类分析过程类中心点始终为初始类中心点,仅作 一次迭代)
方差为1，这样表4-1中5列具有不同量纲、不同数量级的数据 就能放在一起比较；其次用表4-2中经过标准化处理后的30个
不同地区数据求出欧氏距离。
表 4-2
数据标准化
聚类树形图
例 饮料分类
•16种饮料的热量、咖啡因、钠及价格四种变量
指定聚成四类
Ini tial Clust er Ce nters Cluster CALORIE CAFFEINE SODIUM PRICE 1 207.20 3.30 15.50 2.80 2 146.70 4.30 9.70 1.80 3 95.90 .00 8.50 1.30 4 .00 4.20 13.10 2.20
4明考夫斯基距离(明氏距离)**
dij (q) ( X ik X jk )
k 1 p q 1/ q
如何进行聚类分析？
最短距离法 最长距离法 重心法 Ward法（离差平方和法）等
最短距离
S1 S2 S3
S4 S5
最短距离
S1 S3
S4 S5
最长距离
重心法（Centroid clustering): 均值点的距离
聚类是指将数据分类到不同的类或者簇的过程； 基本原则是同一个类别中的对象有很大相似性， 而不同类别间的对象有很大相异性。
聚类分析的种类
聚类分析的方法主要有两种： （一）：系统聚类分析方法 (Hierarchical Cluster Analysis) （二）：快速聚类分析方法 (K-Means Cluster Analysis)
3.聚类中心:centers
4.迭代次数:iterate 5.保存分类结果:save
聚类分析在市场研究中的应用
实验市场选择
市场机会研究 客户细分 销售片区确定
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聚类分析在客户细分中的应用
常用的客户分类方法主要有三类：
1. 经验描述法，由决策者根据经验对客户进行类别划分；
t 1 t 1 i 1
q
q
nt
离差平方和法： 合并”离差平方和”变动最小的两个类
(1 1.5) 2 (2 1.5) 2 0.5
1，2 红 7，9 绿 4，5 黄
(7 8) (9 8) 2
2 2
(4 4.5) 2 (5 4.5) 2 0.5
离差平方和法： 合并离差平方和变动最小的两个类
LOGO
聚类分析
学生：胡琪玲
主要内容
聚类分析概述 聚类分析原理
利用SPSS进行聚类分析 聚类分析法案例研究
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聚类分析概述
聚类分析是根据事物本身的特性研究个体的一种 方法，进行聚类分析的目的在于将相似的事物归 类。“物以类聚，人以群分”。
系统聚类法
是按个体在性质或成因上的亲疏关系，把个体 逐级聚集成类的一种多元统计分析方法。按照 分类对象不同又可以分为：
1、对变量（指标）进行分类，称为R型聚类
2、对观测值（样品）来分类，称为Q型聚类
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系统聚类法步骤： 开始时，每个个体各自为一类， 然后以某种表示个体亲疏关系的统计量为分类 依据，把彼此关系相对密切的个体合并为小类 ，再把关系相对密切的小类进一步合并，循环 进行此步骤。 直到合并成一个大类为止，最终得到一个反映 各对象间亲疏关系的分类结果。