基于因子分析和聚类分析的客户偏好探究
基于聚类分析因子分析企业信用评级的探索的步骤
基于聚类分析因子分析企业信用评级的探索的步骤1.数据收集：首先，需要收集企业的财务数据和其他相关信息，如负债比率、偿债能力、盈利能力、运营能力等。
这些数据可以从年度报告、财务报表和其他可靠的信息源中获取。
2.数据预处理：在进行聚类分析和因子分析之前，需要对数据进行预处理。
这包括处理缺失值、异常值和离群值，以及进行数据标准化或归一化，使得不同指标的数据具有可比性。
3.因子分析：在进行聚类分析之前，可以对数据进行因子分析。
因子分析可以帮助识别并提取最具代表性的因子，减少数据的维度，并提高模型的可解释性。
通过因子分析，可以将多个相关的指标归纳为少数几个无关的因子。
4. 聚类分析：在因子分析之后，可以使用聚类分析方法来将企业划分为不同的组别。
聚类分析是一种无监督学习方法，可以根据数据的相似性将样本划分为不同的簇。
常用的聚类算法包括K-means、层次聚类和DBSCAN等。
通过聚类分析，可以找出具有相似财务和经营特征的企业。
5.簇的质量评估：在完成聚类分析后，需要对每个簇的质量进行评估。
常用的质量评估指标包括簇内差异度和簇间差异度。
簇内差异度越小，簇间差异度越大，说明聚类的效果越好。
6.信用评级的划定：基于聚类分析的结果和簇的质量评估，可以确定不同簇的信用等级。
可以根据簇的质量评估指标和实际的信用违约情况来为每个簇划定相应的信用评级。
7.验证和调整：最后，需要对模型进行验证和调整。
可以通过历史数据的回测和实际信用违约情况的监测来评估模型的准确性和稳定性，并根据需要对模型进行调整和改进。
总结起来，基于聚类分析和因子分析的企业信用评级是一个多步骤的过程，包括数据收集、数据预处理、因子分析、聚类分析、簇的质量评估、信用评级的划定和验证、调整等。
这种方法可以帮助评估企业的信用风险，并为投资和决策提供重要的参考依据。
基于聚类分析的顾客细分研究
基于聚类分析的顾客细分研究近年来，为了更好地满足顾客的需求，企业开始着手进行顾客细分。
与传统的均匀分配资源方式相比，顾客细分可以使得资源的利用更为合理，也能够为企业提供更有针对性的营销方案。
其中，基于聚类分析的顾客细分成为了一种热门的方法。
聚类分析是一种数据挖掘技术，通过将一组顾客分为多个不同的子集（即簇）的过程来确定相似性和差异性。
聚类分析的簇是基于相似性统计的范畴来划分的。
相似性通常是基于多重变量计算得出的。
这些多重变量可能是顾客属性，行为或偏好等方面的指标。
聚类分析的目标是尽可能的将同一簇中顾客的差异性降至最小，同时尽可能地提高簇间的差异性。
基于聚类分析的顾客细分可以帮助企业进行更为精准的营销。
下面我们具体探讨一下方法实施的流程和步骤。
首先，企业需要收集尽可能多的数据。
这些数据可以包括顾客的年龄、性别、地域、收入、消费习惯等信息。
同时，企业还可以收集顾客的交互信息，如网站浏览量、购买次数、购买金额等。
其次，企业需要对这些数据进行处理和准备。
数据处理可以包括特征选取和缺失值填充等。
特征选取是指选择对于簇划分有意义的指标变量。
缺失值填充可以采用平均值、中位数等常见方法进行填充。
接着，企业需要确定簇的数量。
簇的数量取决于顾客的数量和细分的目的。
通常情况下，簇的数量应该比较少，以避免冗余和过度分析。
聚类分析可以依据不同的距离函数和聚类算法来进行。
企业可以根据自己的需求自行选择。
最后，企业需要对分析结果进行解释和应用。
具体来说，可以根据簇的不同特征对顾客进行分类和打标签，制定更为针对性的市场营销策略。
此外，企业还可以与顾客互动，进行更深入的了解，提高产品和服务的满意度。
需要注意的是，聚类分析并非是万能的。
企业还应该注意用数据说话，避免过度的主观判断，以达到更为客观有效的顾客细分目标。
综上所述，基于聚类分析的顾客细分是一种非常可行的方法。
通过聚类分析将顾客分为多个簇，企业可以更加了解顾客的需求和服务要求。
因子分析与聚类分析在消费者生活形态研究中的应用
因子分析与聚类分析在消费者生活形态研究中的应用因子分析与聚类分析在消费者生活形态研究中的应用我们都知道，消费者的生活方式与他们对商品的选择是密切相关的，根据生活方式将消费者进行分类，可以为产品的市场细分以及市场定位提供技术指导。
在现代消费者行为与心理研究中，评价消费者生活方式的方法有许多，比较广泛应用的细分系统如价值及生活方式系统（VALS: Value and Life System），根据消费者对生活的观点以及通常的行为方式将消费者分成几个不同方式的群体系统。
但由于各地区文化背景的差异，不同地区的消费者生活模式也存在较大的差异，消费者的分类也应考虑各地的具体情况。
下面本文主要介绍如何通过因子分析和聚类分析方法来对消费者进行分类。
一、研究的基本方法由于缺乏基础性的资料可以参考，考虑到对消费者进行分类时样本量的充足性，因此研究一般要求采取较为充足的样本（本例样本总量为3000个），样本的分布根据人口比例分布在A城市的14个城区。
本例中我们选定的样本对象为：15岁以上具有独立购买能力的消费者。
样本的抽取采用随机方法，采用Kish表（随机表）决定家庭中的受访者，以保证样本的代表性。
研究消费者的生活方式，我们通常采用心理描述测试法，即采用一系列关于对社会活动、价值观念等内容的陈述，请消费者根据自己的情况做出评价。
调查中采用7分评价法，1分表示“非常同意”，7分表示“非常不同意”。
经事先的小样本测试筛选，最终的测试语句为：我喜欢购买新潮的东西重新评估打分，然后根据这些评价进行聚类分析，根据统计原则以及在现实中容易解释的原则，确定最终采用的分类个数。
3.根据分类结果对每一样本判别其所属类别，然后对各类型消费者的背景进行交叉分析。
下面向读者介绍具体的分析方法：三、因子分析方法由于测试的语句实际上是一系列相关因素的陈述，很多语句之间存在一定的相关性，所以我们不能采用简单的回归方法进行分析。
通过因子分析则可以将系列相关因素综合为一个因子，因此，研究中我们首先采用因子分析来对20个陈述进行分析（因子分析的原理请参考有关数理统计书籍）。
基于因子分析和聚类分析的客户偏好探究
基于因子分析和聚类分析的客户偏好探究一文献综述二十世纪五十年代中期，美国学者温德尔史密斯提出了顾客细分理论。
该理论指出，顾客由于其文化观念、收入、消费习俗等方面的不同可以分为不同的消费群体。
企业在经营中应该针对不同的顾客提供针对性的服务，这样才能够利用有限资源进行有效的市场竞争。
对顾客的细分从方法上讲有根据人口特征和购买历史的细分和根据顾客对企业的价值即基于顾客的消费金额、消费频率的细分。
本文的细分是基于购买历史和人口特征的聚类分析。
饭店作为一个古老的服务行业，在现阶段的高度竞争市场下的发展趋势最重要的方面便是服务趋于个性化，所以针对饭店的消费群体特征的聚类可以对饭店进行定位，在此基础上通过分析目标客户群体对消费质量评价的最主要影响因素可以达到其服务个性化的目标。
波特把顾客的价值定义为买方感知性与购买成本的一种权衡。
对顾客的个性化服务增加了买方的感知度从而加大了他们愿意为此付出的成本，于是饭店便可以增加营业额。
聚类分析是把研究对象视作多维空间中的许多点, 并合理地分成若干类，即一种根据变量域之间的相似性而逐步归群成类的方法，它能客观地反映这些变量或区域之间的内在组合关系。
1故聚类算法是对顾客进行分析的一个有效方式。
在聚类分析的众多算法中因子分析是研究如何以最少的信息丢失, 将众多原始变量浓缩成少数几个因子变量, 以及如何使因子变量具有较强的可解释性的一种多元统计分析方法。
2而典型的k-means算法以平方误差准则较好地实现了空间聚类,对于大数据集的处理效率较高。
3在对顾客细分相关文献的研究过程中，主要运用的方法有神经网络,分层聚类,因子分析等方法。
比如，在关于网络青少年用户的分类中，作者用层次聚类的方法，通过对青少年年龄,性别,民族,网络可得性,父母的观点等变量等变量定义不同的上网动机，在此基础上对其进行了分类。
而在研究人寿保险持有者未来购买基金支持寿险可能性的文章中，通过灰度聚类和神经网络利用消费者的基本信息,财产地位信息,风险承受程度将消费者分为了忠实客户和非忠实客户。
基于因子与聚类分析的商洛市乡村旅游游客满意度研究
２０１８年第 ８期·总第 ２９０期
游品牌、加强对乡村旅游从业人员的培养和规范化管理、 多渠道加大对乡村旅游投资的发展路径，指出通过加快 循环经济发展，促进乡村旅游规模化，加大基础设施建设 力度，加强管理提升服务质量，加大宣传力度突出旅游特 色等措施 来 实 现 商 洛 乡 村 旅 游 的 迅 速 发 展 。 ［５－７］ 张 红 霞、余劲对商洛市内 ４个移民安置点和 ４个乡村旅游示 范村进行实地调查，分析了目前乡村旅游业发展存在的 问题并提出了相应的对策［８］。张茜对朱家湾村进行实地 调研，分析了该村在美丽乡村建设的背景下，乡村旅游发 展现状与存在的问题，并对该村乡村旅游的可持续发展 提出了对策［９］。
【区域经济】
２０１８年第 ８期·总第 ２９０期
基于因子与聚类分析的商洛市 乡村旅游游客满意度研究
李粉红
（商洛学院 数学与计算机应用学院，陕西 商洛 ７２６０００）
［摘 要］ 根据游客满意度测评方法，结合商洛市农村旅游的情况，设置商洛市乡村旅游满意度测评的 指标体系，设计调查问卷，通过发放纸质问卷和网络问卷，获得原始数据。运用描述性分析获得各指标的基 本特征，用因子分析建立综合评价模型，依据模型进行排序，分析商洛市乡村旅游的综合满意度，探究不同游 客满意度的差异。应用聚类分析对样本进行分类，结果表明纸质问卷和网络问卷内部一致性较好。并提出 对策建议，为商洛市乡村旅游规划提供一定的参考。 ［关键词］ 乡村旅游；因子分析；聚类分析；满意度 ［中图分类号］ Ｆ５９ ［文献标识码］ Ａ ［文章编号］２０９５－３２８３（２０１８）０８－００８６－０４
ＳｔｕｄｙｏｎｔｈｅＳａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎｏｆＲｕｒａｌＴｏｕｒｉｓｔｉｎＳｈａｎｇｌｕｏＢａｓｅｄｏｎＦａｃｔｏｒａｎｄＣｌｕｓｔｅｒＡｎａｌｙｓｉｓ ＬｉＦｅｎｈｏｎｇ
基于聚类分析的顾客细分研究
基于聚类分析的顾客细分研究一、引言在市场经济中，产品的生命周期愈来愈短，平均消费者注意力时限也随之缩短，企业要更好地获得客户忠诚度、了解客户需求和优先满足客户需求的方法，除了招募高质量的人才和展示各种吸引人的广告外，还需要对客户进行深度分析、分割及了解其属性，以便用最合适的方式与其互动，提高营销效果。
本文将以一些列基于聚类分析的顾客细分研究分析来探讨如何更好地将客户分组，以期提高企业的市场表现。
二、聚类分析聚类分析是一种用于将物体或事件划分为不同组的统计分析方法。
与分类分析不同，聚类分析不需要明确的条件，它会根据数据的属性将数据自动分组。
基于聚类分析的顾客细分研究就是用聚类方法把客户划分成不同的组别，每个组别内的客户共享某些特性，从而可以更好地理解客户需求及采取更针对性的营销策略。
在聚类分析中，有两种方法：层次聚类和非层次聚类。
层次聚类是指先形成小的集群，然后将集群合并成较大的集群，直到所有对象都聚在一起，也可逆转聚类的过程，从一堆数据开始将不同类别不断拆分出来。
非层次聚类指不从个体开始分类，而是从已知类别开始分类，如k-means、fuzzy c-means、k-medoids等方法。
三、聚类分析的优点1、不需要人为标注类别，自动分组。
2、可以分析海量数据，表现出突出类别，发掘出个体间的相似性和差异性。
3、聚类分析还可以为进一步的分析提供支持，使分析结果更加准确。
四、应用案例当我们可以纵观客户的数据时，就可以筛选出一些类别，然后为每个类别制定特定的销售策略。
下面介绍几种具体的应用案例，以便更好地理解聚类分析的应用。
1、网站定制个性化推荐根据不同的客户访问历史进行聚类分析，可大致得出各个类别；推荐那些最符合客户需求的网站内容，如商品、新闻、群组等。
2、消费行为分析消费者可以发现他们的消费行为中的共性，而商家可以利用聚类分析筛选客户群体，用更有效、有针对性的营销方案来吸引顾客的消费，以提高客户满意度和经济效益。
基于聚类分析的顾客细分研究
基于聚类分析的顾客细分研究在当今竞争激烈的市场中，企业要想保持竞争力，就必须深入了解顾客的需求和偏好，以便提供更加个性化的产品和服务。
而基于聚类分析的顾客细分研究正是一种有效的方法，可以帮助企业更好地理解不同类型的顾客，为他们量身定制营销策略。
聚类分析是一种无监督学习方法，旨在将相似的个体划分为一类，不同的个体划分为不同的类别。
在顾客细分研究中，聚类分析就是利用顾客的特征，将他们划分为不同的群组，以此来揭示他们之间的差异性和共性。
首先，进行顾客细分研究前，我们需要明确细分的目的和内容。
不同的企业可能有不同的目标，比如发现高价值顾客、寻找新兴市场、优化产品组合等。
明确细分的目的有助于我们在研究中更加关注重要的特征和变量。
接下来，我们需要准备数据并进行预处理。
数据是顾客细分研究的基础，我们需要收集和整理大量的顾客数据。
这些数据可能包括顾客的购买记录、个人信息、反馈和评价等。
在预处理阶段，我们需要对数据进行清洗、缺失值处理和标准化等操作，确保数据的质量和可用性。
然后，我们可以选择适当的聚类算法进行分析。
常见的聚类算法有K均值聚类、层次聚类和密度聚类等。
每个算法都有自己的优缺点和适用范围，选择合适的算法可以更好地揭示顾客之间的差异性。
通过对数据进行聚类分析，我们可以得到若干个不同的顾客群组，每个群组内部的顾客比较相似，而不同群组之间的顾客则相对不同。
在得到聚类结果后，我们可以对不同的顾客群组进行特征分析。
比如，我们可以比较不同群组之间顾客的平均消费金额、购买频率、购买产品种类等，以此来了解他们的购买行为和偏好。
进一步地，我们可以通过调研和访谈等方式获取更多的细节信息，比如顾客的年龄、性别、教育背景、职业等，以此来搭建更为立体的顾客画像。
最后，我们可以根据顾客细分研究的结果，制定相应的营销策略。
对于不同的顾客群组，我们可以量身定制不同的促销活动、产品定价、产品推荐等，以此来更好地满足他们的需求和期望。
同时，我们还可以通过追踪和监测的方式，不断调整和优化营销策略，以达到最佳的市场效果。
统计学中的因子分析与聚类分析
统计学中的因子分析与聚类分析统计学是一门重要的学科，它被应用于各种学术和商业领域。
在统计学中，因子分析和聚类分析是两种常见的数据分析方法。
这两种方法可以帮助人们理解和发现数据中的模式和结构，从而做出科学的决策。
一、因子分析因子分析是一种数据分析方法，它可以帮助人们识别数据中的潜在因素。
这些因素通常是无法直接观察到的，但它们对数据分布和相关性有着重要影响。
因子分析的目的是找出这些隐含的因素，并将它们组合成更小的集合，以便更好地解释和理解数据。
因子分析在市场研究中有着广泛的应用。
例如，当消费者对产品或服务进行评价时，他们可能会考虑多个方面，如价格、质量、信誉等。
通过因子分析，可以将这些多个方面归结为几个因素，如品质、价值等。
用这些因素来衡量产品的综合评价。
在因子分析中，最常用的方法是主成分分析。
主成分分析会在数据集中寻找最大的方差，然后将它们组合成不同的因素。
这些因素是适当排序的，第一个因素是方差最大的因素。
通过这种方法，可以将数据压缩成更小的集合，同时保留数据的关键信息。
二、聚类分析聚类分析是一种将数据集合成有意义的组别的方法，它通常用于数据挖掘和市场分析。
聚类分析可以将数据中的相似项归为一类，而将不同项归为不同类。
聚类分析可以应用于很多领域，例如，制造业可以将生产数据集成为相似生产线的组。
在营销领域，聚类分析可以帮助企业发现相似的客户类型和购买模式。
在聚类分析中，最常见的方法是K-Means算法。
该算法会在数据集中寻找到最优的K个簇心，并将数据分配到最近的簇心中。
这个过程会一直重复，直到满足终止条件。
通过使用K-Means算法，可以将数据划分成多个聚类组，并更容易地理解数据集的组织结构。
三、因子分析与聚类分析的联系和区别因子分析和聚类分析都是数据分析领域中常见的方法。
它们的目的都是帮助人们理解和发现数据中的模式和结构。
但二者还是有所不同。
因子分析主要是通过识别数据中的潜在因素，从而帮助人们更好地理解数据的组织结构。
因子分析与聚类分析方法的比较研究
因子分析与聚类分析方法的比较研究因子分析和聚类分析是常用的统计方法，用于数据降维和发现数据的内在结构。
本文将就因子分析和聚类分析方法在数据分析中的应用进行比较研究。
一、因子分析方法因子分析是一种通过分析大量的变量，找出其中的共同因子，并将其进行分类或降维的统计方法。
它通过构建数学模型来探索多个变量之间的关系，从而揭示数据背后的潜在结构。
在因子分析中，首先需要确定选择合适的因子个数，然后基于最大似然估计或主成分分析的方法求解这些因子。
之后，通过因子载荷矩阵来解释因子与变量之间的关系。
最终，可以将原始变量进行降维，提取出较少的几个主要因子来代表原始变量。
二、聚类分析方法聚类分析是一种用于划分数据样本集合的方法，将相似的样本归为一类。
它通过测量样本之间的相似性，将样本分组形成聚类集合。
聚类分析方法可以揭示数据内在的结构和规律。
在聚类分析中，首先选择合适的聚类算法，如k-means算法或层次聚类算法。
然后，通过计算样本之间的距离或相似性，将样本分配到不同的聚类集合中。
最后，通过对聚类集合进行划分和组合，得到最终的聚类结果。
三、因子分析与聚类分析的比较1. 目标不同：因子分析主要用于分析变量背后的潜在结构和因果关系，目标是找出共同因子；而聚类分析主要用于分组或分类数据样本，目标是发现数据内在的相似性和规律。
2. 数据类型不同：因子分析适用于连续型变量或者有序类别变量；聚类分析适用于各种类型的数据，包括离散型和分类型数据。
3. 结果表达不同：因子分析通过因子载荷矩阵来解释因子与变量之间的关系，得到变量与因子的贡献程度；聚类分析通过聚类结果来表示样本之间的相似性和分类关系。
4. 解释性不同：因子分析通过因子解释变量的方差或协方差，可以更好地理解变量的内在结构；聚类分析通过对聚类结果的观察和分析，可以发现数据样本之间的相似性和差异性。
五、实际应用案例案例一：假设我们收集了一组大学生的学习成绩数据，包括语文、数学、英语、物理和化学五门课程的成绩。
聚类分析在客户细分中的应用研究
聚类分析在客户细分中的应用研究随着科技的不断发展，各行各业都在积极寻求创新性技术的支持来提高自身的市场竞争力。
在企业策略和市场营销方面，客户细分也成为了非常重要的一部分。
利用聚类分析技术进行客户细分是一种最为流行的方法之一，此方法可以帮助公司更好地了解客户需求、行为和价值，进而制定出更加符合客户需求的营销策略，达到增加客户群体和提高营销效果的目的。
一、聚类分析在客户细分中的应用实例客户细分是通过将市场群体按照某种特征进行分类，进而制定出相应的营销策略的过程。
常见的客户细分方法包括地理划分、属性分析和行为分析等。
而在这些分析方法中，聚类分析是目前最受欢迎的方法之一，因其可以将市场群体以各种方式进行自然分组。
以同一批卖家的电子商务平台为例，我们可以利用聚类分析来不断细分卖家群体。
具体实例中，我们可以先将不同卖家的销售记录（包括代码某个商品的数量、交易时间、销售额等信息）按照相似性进行划分，并根据聚类算法中设置的群体划分因素，如距离或相似性度量，将各个卖家分成不同的簇群。
如此通过多次迭代调整，我们就可以找到一种最佳的分类方案来将卖家进行客户细分。
二、聚类分析在细分客户行为中的优势从整体上看，最显着的客户细分优势来源于两个方面：首先，它可以将市场的兴趣点、特征和需求等相似的人群进行划分。
其次，聚类分析将准确地识别出区间内的变化异常，即使是人为的异常情况，也能够及时地识别出来。
当然，聚类分析在客户细分方面存在不足，其中需要考虑的缺陷基本上可以归纳为以下几点。
1. 聚类簇群数目无法确定。
准确地说，为确定我需要多少个簇群，这是一个非常棘手的问题。
有不同的分析工具可以帮助我们选择最优簇群数，但这并不是一个过程中的完美解决方案，因为这通常需要人工干预或将机器支持的列表“编辑”成可供当前使用的格式。
2. 数据的稳定性受到影响。
在聚类分析中，根据所选参数的不同而产生的簇群结果差异可能相当大，这就意味着结果会受到所有选择的因素影响，如数据选择，采样方法，度量选择等。
因子分析与聚类分析的差异与联系
因子分析与聚类分析的差异与联系因子分析与聚类分析是两种常用的数据分析方法，它们在统计学和数据挖掘领域有着广泛的应用。
尽管它们有着不同的理论基础和分析目的，但在实际应用中，它们也存在一些联系和相互影响。
一、因子分析因子分析是一种用于研究多个变量之间关系的统计方法。
它的基本思想是将一组相关变量归纳为少数几个潜在因子，从而简化数据分析过程。
通过因子分析，我们可以发现隐藏在观测变量背后的基本因素。
在因子分析中，我们首先需要确定因子的数量，然后通过主成分分析或最大似然估计等方法，计算出每个观测变量与每个因子之间的相关系数。
这些相关系数可以用来解释观测变量之间的共同变异，并帮助我们理解数据的结构和特征。
因子分析的应用非常广泛。
例如，在心理学研究中，我们可以使用因子分析来研究人格特征的结构和相关性；在市场调研中，我们可以使用因子分析来理解消费者偏好和产品特征之间的关系。
二、聚类分析聚类分析是一种用于将相似对象分组的方法。
它的基本思想是将数据集中的观测对象划分为若干个互不重叠的群组，使得同一群组内的对象之间相似度较高，而不同群组之间的相似度较低。
在聚类分析中，我们需要选择合适的距离度量方法和聚类算法。
常见的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度等；常见的聚类算法包括层次聚类、K均值聚类和密度聚类等。
通过聚类分析，我们可以将数据集中的观测对象划分为不同的群组，并发现隐藏在数据中的结构和模式。
聚类分析在许多领域都有广泛的应用。
例如，在市场分析中，我们可以使用聚类分析来识别不同的消费者群体和他们的购买行为；在生物学研究中，我们可以使用聚类分析来研究基因表达模式和蛋白质结构等。
三、因子分析与聚类分析的联系虽然因子分析和聚类分析是两种不同的方法，但它们在某些方面也存在联系和相互影响。
首先，因子分析和聚类分析都是用于数据降维和数据理解的方法。
通过因子分析，我们可以将多个相关变量归纳为少数几个潜在因子，从而简化数据结构；通过聚类分析，我们可以将相似对象划分为若干个群组，从而减少数据的复杂性。
基于因子分析与聚类分析复合模型的市场细分研究_以移动通信行业为例
基于因子分析与聚类分析复合模型的市场细分研究——以移动通信行业为例刘满芝，周梅华（中国矿业大学管理学院，江苏徐州，221116）摘 要：本文从新的视角，应用因子分析与聚类分析复合模型研究市场细分和市场开拓问题。
首先分析因子分析与聚类分析复合模型的应用研究现状，得出该模型在市场细分中应用的可行性。
然后以移动通信行业为实证研究对象，通过设计Likert五级态度量表，对刚入校的大一新生开展抽样调查，了解新市场消费者对移动通信商及其产品的认知和态度。
应用因子分析对多个观测变量进行降维，在此基础上，以公共因子和因子得分为依据，应用K －means聚类分析法对样本进行聚类和市场细分，提出对移动通信服务商选择目标市场和进行新市场开拓的策略建议。
关键词：因子分析；聚类分析；复合模型；市场细分Empirical Study on Market Segmentation Based on Compound Model of Factor Analysis and Cluster Analysis ——Take the Mobile Communications Industry as an ExampleLiu Man-zhi Zhou Mei-hua(the Management School, China University of Mining and Technology ,Xuzhou,Jiangsu,221116,China)Abstract：This paper studies the market segmentation and market development by applying the compound model of factor analysis and cluster analysis from a new perspective. First, the application study of the compound model of factor analysis and cluster analysis is discussed, to be sure that the application of the model in the market segmentation is feasible. Then the authors select the mobile communications industry as empirical research object. In order to obtain the data of the new market consumers’ cognitives and attitudes of mobile communication companies and products, the five Likert attitude Scale is designed, university freshmen is investigate by sampling. And then, the survey data is analyzed by the application of factor analysis, and a number of variables observed are represented by a few public factors and the corresponding factor scores. On that basis, hierarchical cluster analysis is used to cluster the samples and segment the market, and the comparison of the compound model and the traditional methods of market segmentation is discussed. Finally, some suggestions are provided for the choice of target markets and the development of new markets of the mobile communications service providers.Key words：factor analysis; cluster analysis; compound model; market segmentation1引言Suzanne Donner 认为正确的客户细分能够有效地降低成本，同时获得更强、更有利可图的市场渗透[1]。
利用因子分析分析客户满意度
利用因子分析分析客户满意度在当今市场竞争激烈的环境下，企业必须确保客户的满意度，才能保持竞争优势。
因此，对客户满意度的研究成为企业管理中的一个重要问题。
因子分析作为一种常用的策略，成为评估客户满意度的一种重要方法。
因子分析是一种数据分析方法，旨在寻找数据中的特征和关联。
它基于原始数据，将一系列变量转化为更少数量的“因子”，这些因子能够解释变量之间的关系。
在研究客户满意度时，因子分析能够将高度相关的变量合并成一个共同的因素，从而更好地理解客户满意度构成要素。
因子分析有着广泛的应用，例如市场调研、教育研究、医学研究等。
在利用因子分析分析客户满意度时，需要进行以下几个步骤：1. 确定分析的变量客户满意度可以以多种方式度量，例如问卷调查、投诉率、反馈意见等。
因此，在分析之前，要选择哪些变量是重要的。
例如，对于一家餐馆来说，美食品质、服务水平、环境舒适度等因素可能是需要分析的变量。
2. 收集数据并清洗收集数据是实施因子分析的关键步骤之一，是创建因子模型的基础。
数据收集后，需要对数据进行清洗和预处理。
例如，删除缺失值、移除异常数据和标准化数据。
3. 进行因子分析与其他统计分析一样，因子分析需要使用特定的软件。
例如，SPSS、SAS、R 等软件都提供了因子分析功能。
在因子分析中，需要确定因子数、旋转方法和因子载荷等指标。
通过旋转可以将因子变为更具意义的因素名称。
4. 解释结果在分析结束后，需要从结果中提取信息。
常用的信息包括每个因子的解释方差、因子载荷、共同性、方差比（比较每个因子对总方差的贡献程度）等。
通过结果，可以深入了解构成客户满意度的主要因素，从而更好地改善客户满意度。
总之，因子分析是分析客户满意度的一种有效方法。
它可以帮助企业深入了解客户需求，提高客户满意度，保持企业的竞争优势。
基于因子分析的客户满意度研究
基于因子分析的客户满意度研究随着市场竞争的日益激烈，企业越来越注重客户满意度，希望能够在激烈的市场竞争中保持优势。
客户满意度作为企业经营管理中至关重要的指标，如何科学地测量和分析客户满意度就成了一个重要的问题。
因子分析是一种常用的客户满意度测量方法，本文将介绍基于因子分析的客户满意度研究。
一、因子分析的基本概念因子分析是一种多元统计技术，通过对变量之间的共性和差异进行分析，把众多变量压缩成少数几个因子，来减小变量数目，降低信息量，为分析提供便利。
因子分析的基本思想是将多个相关的变量转化为少数几个不相关的综合因子，从而得到一系列有意义的结论。
二、客户满意度是指客户对企业所提供产品或服务的评价程度，是衡量企业产品或服务质量优劣的关键指标之一。
因此，科学地测量和分析客户满意度显得尤为重要。
因子分析是一种有效的方法，可以用于客户满意度的测量和分析。
（一）确定因素的数量在进行因子分析之前，需要确定要提取的因素的数量。
可以采用Kaiser准则、Cattell准则和Scree plot图等方法来确定因素的数量。
Kaiser准则是指当特征值大于1时，将因素作为有意义的因子，而小于1时，则不予采用。
Cattell准则是指通过计算特异度指标，来确定有效因素和无效因素的区分线。
Scree plot图是指以特征值为横坐标，以共同度或方差解释量为纵坐标，绘制一条折线图，确定断点处的因素个数。
（二）选取合适的变量在进行因子分析之前，需要选取合适的变量。
变量的选取要考虑到其在客户满意度测量中的重要性和代表性，同时要避免出现重复度过高、相关性过低的情况。
选取变量的方法可以采用专家评价法、客户调查法、不同角度分析法等多种方法。
（三）进行因子分析完成以上两个步骤后，即可进入因子分析的核心步骤。
选择合适的因子提取方法和因子旋转方法，提取出与客户满意度相关的因子及其各自对应的系数，从而获得客户满意度的结构性模型和客户满意度得分。
（四）解释因子完成因子分析后，需要进行因子的解释和分析。
基于聚类分析的用户偏好推荐算法研究
基于聚类分析的用户偏好推荐算法研究随着大数据时代的到来，人们开始意识到数据的重要性和价值。
在互联网应用领域，数据分析成为了一种重要的手段，通过分析用户行为和消费习惯等数据，可以有效提高用户体验，提高服务质量。
而在数据分析领域，聚类分析是一种常用的分析手段。
在本文中，将探讨基于聚类分析的用户偏好推荐算法研究。
一、聚类分析聚类分析是一种将相似数据对象组合在一起的分析方法，这些相似的数据对象被称为一个簇(cluster)。
聚类分析是数据挖掘的一种常用手段，可以将数据对象进行分类，快速发现数据之间的相似性和差异性，从而解决分类、预测和分析等问题。
在聚类分析中，常用的算法包括K-Means聚类算法、层次聚类算法等。
其中，K-Means聚类算法是一种迭代算法，通过不断调整簇中心位置，使簇内数据对象的相似度最大化，不同簇之间的相似度最小化。
层次聚类算法则是一种自下而上构建聚类结构的算法。
聚类分析的应用场景非常广泛，例如在市场营销领域，可以通过聚类分析将客户分为不同的群体，制定针对性的营销策略；在医学领域，可以通过聚类分析将不同病人分为不同类别，针对性地制定治疗方案等等。
二、用户偏好推荐算法用户偏好推荐算法是一种基于用户历史行为和兴趣偏好等数据，向用户推荐相关产品或服务的算法。
在实际应用中，经常会遇到数据稀疏和噪声干扰等问题，这就需要使用数据预处理和聚类分析等技术来优化推荐算法，提高推荐效果。
在用户偏好推荐算法中，常用的算法包括协同过滤算法、内容推荐算法、混合推荐算法等。
其中，协同过滤算法是一种基于用户历史行为进行推荐的算法；内容推荐算法是一种根据用户兴趣偏好推荐相关内容的算法；混合推荐算法则是将多种算法进行组合，综合考虑用户历史行为和兴趣偏好等因素来进行推荐。
三、基于聚类分析的用户偏好推荐算法基于聚类分析的用户偏好推荐算法，主要是将用户数据通过聚类分析算法进行分类，从而实现对用户兴趣偏好的挖掘和推荐。
其具体流程包括以下几个步骤：①数据预处理。
利用因子分析法解读消费者偏好：报告撰写中的实践
利用因子分析法解读消费者偏好：报告撰写中的实践引言随着市场竞争日益激烈，企业需要深入了解消费者的偏好以提供更加个性化的产品和服务。
因此，利用因子分析法来解读消费者偏好的研究变得越来越重要。
本文旨在探讨在报告撰写中应该如何实践利用因子分析法来解读消费者偏好。
一、确定研究目的和问题在撰写报告之前，首先要明确研究目的和问题。
例如，想要研究消费者对手机品牌的偏好。
问题可以是：“消费者在购买手机时最看重的因素是什么？”或者“消费者对不同手机品牌的整体满意度如何？”二、选择适当的样本和收集数据为了能够准确地推断总体的情况，需要选择适当的样本并收集数据。
可以通过问卷、观察或实验等方法来收集数据。
例如，在手机品牌偏好的研究中，可以通过发放问卷来了解消费者对不同手机品牌的评价和偏好。
三、进行因子分析一旦收集到数据，可以使用因子分析来解读消费者偏好。
因子分析可以帮助我们发现变量之间的潜在关系，从而得到更加准确的结论。
在手机品牌偏好的研究中，可以利用因子分析来确定哪些因素对消费者来说更重要，例如价格、品牌知名度、产品性能等。
四、解读因子载荷矩阵在因子分析结果中，最重要的是解读因子载荷矩阵。
因子载荷矩阵展示了原始变量与因子之间的关系，每个原始变量都会与每个因子对应的载荷系数相对应。
通过分析载荷系数的大小和方向，可以确定哪些原始变量与特定因子有更密切的联系。
五、解读因子得分除了因子载荷矩阵，还可以通过解读因子得分来深入了解消费者偏好。
因子得分可以帮助我们判断哪些因子对消费者来说更加重要，以及不同消费者的偏好差异。
在手机品牌偏好的研究中，可以通过计算每个消费者对每个因子的得分，来分析消费者对不同因子的偏好程度。
六、进行结论和建议最后，在报告中可以总结研究结果，得出结论和建议。
例如，若发现价格和品牌知名度对消费者来说更重要，那么企业应该在产品和市场推广上加大力度。
同时，根据不同消费者对不同因子的偏好程度，可以为企业提供个性化的产品和服务建议。
因子分析与用户满意度研究
因子分析与用户满意度研究在现代商业社会中，用户满意度是企业发展和成功的关键因素之一。
为了能够了解和提高用户满意度，研究者们运用了不同的方法，其中之一就是因子分析。
因子分析是一种统计技术，可以帮助我们识别和测量潜在的变量或因子，从而更好地理解用户满意度的构成和影响因素。
本文将探讨因子分析在用户满意度研究中的应用，并介绍一些相关的研究成果和应用案例。
一、因子分析的基本原理和方法因子分析是一种多元统计分析方法，主要用于发现不同变量之间的相关性和内在结构。
通过因子分析，可以将一组观察变量（例如用户满意度测量指标）转化为更小的一组因子，这些因子能够解释原始变量的共同变异。
因子分析的目标是找到最少的潜在因子，使得它们能够最好地解释原始数据的变异。
在因子分析中，常用的方法包括主成分分析和公因子分析。
主成分分析是一种无假设的方法，目的是找到解释原始数据变异最多的少量主成分。
公因子分析则基于假设，认为观察变量是由潜在的共同因子驱动的，并试图估计这些共同因子的结构和影响。
具体的因子提取和旋转方法可以根据研究的目的和数据特点进行选择。
二、因子分析在用户满意度研究中的应用用户满意度是企业成功的重要指标，因此，对用户满意度进行研究并采取相应的改进措施对企业的竞争优势具有重要意义。
因子分析在用户满意度研究中的应用主要体现在以下几个方面：1. 变量选择和构建在用户满意度研究中，需要选择一组可信、有效的指标来衡量用户满意度的不同方面。
因子分析可以帮助研究者确定哪些指标能够最好地反映用户满意度的内在结构，并帮助构建更准确的测量工具。
2. 维度识别和分析通过因子分析，可以将多个用户满意度指标归纳为更少的维度或因子，从而揭示用户满意度的内在结构。
这些维度可以包括产品质量、服务质量、价格满意度等方面，通过分析各个因子的权重，可以更好地了解用户对不同方面的满意程度。
3. 影响因素分析因子分析还可以帮助研究者确定影响用户满意度的主要因素。
基于因子分解和用户偏好的推荐算法研究
基于因子分解和用户偏好的推荐算法研究随着互联网时代的到来，信息爆炸的现象越来越严重。
用户在面对大量信息的同时，需要花费大量的时间和精力筛选、过滤。
这也促使了推荐算法的发展，能够帮助用户准确、高效地获得自己感兴趣的内容。
但如何实现准确的推荐算法，是一个长期值得思考、研究的问题。
本文就基于因子分解和用户偏好，简单探讨一下推荐算法的实现。
一、什么是因子分解根据矩阵分解的思想，因子分解是把一个大的矩阵分解成两个较小的矩阵，实现数据降维和处理。
对于推荐系统而言，我们可以把用户对各种物品的评分设定为一个矩阵，其中行表示用户，列表示物品，这个矩阵是非常稀疏的。
但是对于大多数物品，用户都没有进行评分，因此矩阵中的大多数元素是空的，这个矩阵很难进行分析。
基于因子分解的方法，可以将用户和物品的特征映射到同一个低维空间中进行表示，如下图所示：通过将用户评分数据拆分成多个矩阵，使用因子分解算法对数据进行降维处理，从而得到用户和物品的特征向量，最终可以通过向量点乘，得出用户对某个物品的打分预测值。
二、什么是用户偏好推荐算法的核心在于能够寻找到用户的偏好，从而进行准确的推荐。
用户偏好可以包括多种因素，包括：1. 用户个人特性，如性别、年龄、职业等。
2. 用户行为特征，如搜索历史、浏览记录等。
3. 等等。
在推荐算法中，我们需要重点关注的是用户行为特征，我们可以将其分为四类：1. 隐式反馈行为：比如浏览、点击、购买等。
2. 显式反馈行为：比如打分、评论、收藏等。
3. 内容特征：比如用户对特定词汇的偏向等。
4. 社交网络：比如来自用户朋友圈的推荐等。
用户行为特征是推荐算法中最为重要的部分，也是最难处理的部分。
因此，在推荐算法中，我们需要建立如何评估用户的行为特征，并将其转化为模型数据的方法。
三、基于因子分解和用户偏好的推荐算法模型构建基于因子分解和用户偏好的推荐算法实现，包括以下步骤：1. 数据预处理：将用户评分数据拆分成多个矩阵，然后使用因子分解算法进行降维处理，从而得到用户和物品的特征向量，最终可以通过向量点乘，得出用户对某个物品的打分预测值。
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基于因子分析和聚类分析的客户偏好探究一文献综述二十世纪五十年代中期，美国学者温德尔史密斯提出了顾客细分理论。
该理论指出，顾客由于其文化观念、收入、消费习俗等方面的不同可以分为不同的消费群体。
企业在经营中应该针对不同的顾客提供针对性的服务，这样才能够利用有限资源进行有效的市场竞争。
对顾客的细分从方法上讲有根据人口特征和购买历史的细分和根据顾客对企业的价值即基于顾客的消费金额、消费频率的细分。
本文的细分是基于购买历史和人口特征的聚类分析。
饭店作为一个古老的服务行业，在现阶段的高度竞争市场下的发展趋势最重要的方面便是服务趋于个性化，所以针对饭店的消费群体特征的聚类可以对饭店进行定位，在此基础上通过分析目标客户群体对消费质量评价的最主要影响因素可以达到其服务个性化的目标。
波特把顾客的价值定义为买方感知性与购买成本的一种权衡。
对顾客的个性化服务增加了买方的感知度从而加大了他们愿意为此付出的成本，于是饭店便可以增加营业额。
聚类分析是把研究对象视作多维空间中的许多点, 并合理地分成若干类，即一种根据变量域之间的相似性而逐步归群成类的方法，它能客观地反映这些变量或区域之间的内在组合关系。
1故聚类算法是对顾客进行分析的一个有效方式。
在聚类分析的众多算法中因子分析是研究如何以最少的信息丢失, 将众多原始变量浓缩成少数几个因子变量, 以及如何使因子变量具有较强的可解释性的一种多元统计分析方法。
2而典型的k-means算法以平方误差准则较好地实现了空间聚类,对于大数据集的处理效率较高。
3在对顾客细分相关文献的研究过程中，主要运用的方法有神经网络,分层聚类,因子分析等方法。
比如，在关于网络青少年用户的分类中，作者用层次聚类的方法，通过对青少年年龄,性别,民族,网络可得性,父母的观点等变量等变量定义不同的上网动机，在此基础上对其进行了分类。
而在研究人寿保险持有者未来购买基金支持寿险可能性的文章中，通过灰度聚类和神经网络利用消费者的基本信息,财产地位信息,风险承受程度将消费者分为了忠实客户和非忠实客户。
在对客户忠诚度的聚类中，作者用RFM的商业模型用DBI确定了Kmeans的最优K值，并最终用kmeans对客户忠诚度进行了聚类。
经过综合分析，我们选择了这两种方法处理顾客数据和饭店的基本资料。
即，通过k-means对客户进行聚类后通过因子分析分析不同类别客户的评价影响因素。
为分析每类客户倾向的饭店特征，本文根据客户聚类结果对饭店数据进行筛选。
由于饭店部分属性之间具有相关性，本文采用因子分析法挖掘其“根本属性”，之后对饭店数据进1李蓉, 李宇. 基与主成分分析与聚类分析方法的我国西部区域划分问题的研究. 科技广场,2李新蕊.主成分分析、因子分析、聚类分析的比较与应用. 山东教育学院学报.3杨善林.kmeans 算法中的k 值优化问题研究系统工程理论与实践行聚类，分析得到每类客户评价得分最高的饭店特征。
二方法论本文选取UCI上的数据（包括饭店、客户、评价得分等信息），旨在通过划分客户群体并分析每一类客户对不同饭店的评价得分，得出每一类顾客选择饭店的倾向，即特定类别客户的喜好和评价饭店时最看重的因素。
将结论应用于指导饭店发展路线与目标客户群间的战略匹配。
具体方法步骤如下：1 根据详细的客户信息对客户进行K-means聚类，总结出每一类客户的显著特点2 客户偏好的研究饭店的多个属性之间存在相互影响的关系，因此本文在研究饭店特点采用因子分析法，将相同本质的属性归入一个因子，既可减少变量的数目，又能得出能够表征饭店属性的影响因子。
在因子分析的基础上，对同类顾客所评价的饭店进行聚类分析，得到每类顾客所选饭店的种类。
然后分析比较各类饭店的特点，选出影响最大的因子（依据系数绝对值大小来判断），参照因子旋转矩阵后即可得到对顾客评分影响最大的饭店属性，从而分析出特定类别顾客在选择、评价一家饭店时的偏好。
Figure 1 研究框架三研究过程(一)顾客聚类分析：在顾客信息的属性中删去User ID，其余属性作为输入字段进行K均值聚类。
模型中的K 值默认为5，但是分类结果中不同类型间的差异较小，随即降低K值进行尝试。
考虑到顾客评分分为0,1,2三个等级，而且K=3时分类结果间的差异较显著，因此将顾客分为三类。
Cluster 1：此类顾客人数最多，出生日期在1986年之后，绝大多数人学生，其次是工作者，主要同家人一起就餐；基本不饮酒；兴趣点主要为technology；绝大多数未婚，性格为thrifty protector Catholic为主；基本不吸烟；公交Cluster 2：此类顾客人数最少，年龄最大，不愿多透漏个人信息（数据中有大量缺失值）。
Cluster 3：此类顾客人数居中，出生年份在1981左右，主要为学生、工作者多与朋友一起就餐，大多属于social drinker。
多数人是单身，但是单身比率高于类型1，性格为hard-worker，car-owner为主。
聚类分析结果如下图所示：Figure 2 顾客的聚类结果(二)顾客偏好分析本文通过分析每类顾客关注饭店的特征提取分析顾客的偏好，从而便于饭店把握顾客需求，指定差异化战略。
1.因子分析i.评价指标的选择及数据预处理影响顾客在饭店消费体验的影响性变量，本文主要筛选如下：alcohol，smoking_ area，dress_ code，accessibili1y，price，Rambience ，Franchise, area, parking, acceptance, other service。
由于因子分析需要数值型数据，本文对饭店数据中定性的变量量化处理。
统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三类：定距型数据（Scale）、定序型数据（Ordinal）、定类型数据（Nominal）。
定距型数据通常是指诸如身高、体重、血压等的连续型数据，也包括诸如人数、商品件数等离散型数据；定序型数据具有内在固有大小或高低顺序，职称变量可以有低级、中级、高级三个取值，可以分别用1、2、3等表示，数据间却是不等距的。
测量数值不能直接比较大小，只能比较优先次序。
定类型数据是指没有内在固有大小或高低顺序，一般以数值或字符表示的分类数据。
如性别变量中的男、女取值。
本文采用的数据中，饭店的属性包含多个定序型变量，如other-variance包含none，Internet 和variety三类；Accessibility包括no_accessibility，completely和partially 三类。
本文采用0、1、2代表上述属性中的值，0、1、2代表依次递增，即0表示no_accessibility，1表示partially，2表示completely。
此外，数据集中还有定类型的数据，如franchise有True和false两种取值。
本文中将却是指用该属性取值的平均值替代。
ii.因子分析由于饭店的属性之间部分具有相关性，本文采用spss进行因子分析来消除这种相关性。
对饭店数据库中的影响性变量相关数据进行因子分析，所得结果见Figure 4。
从Figure 4中可以看出，前八个因子的累计方差贡献率已经达到86.028%。
根据累计方差贡献率>85%的标准，本文选择前八个作为因子进行分析。
Figure 4 初始特征矩阵为了更好地赋予所得因子以合理的解释意义，本文进行了因子旋转，因子载荷矩阵见Figure 5，从表中的因子载荷可以看出，第一个因子（F1）可以用来解释price，第二个因子（F2）可以用来解释alcohol，第三个因子（F3）可以用来解释smoking-area，第四个因子（F4）可以用来解释Franchise,第五个因子（F5）可以用来解释Rambience，第六个因子（F6）可以用来解释dress_code，第七个因子（F7）可以用来解释Cuisine，第八个因子（F8）可以用来解释Parking，八大因子的累计方差贡献率可以反映顾客对饭店的满意程度。
Figure 6 因子载荷矩阵根据表，可由因子方差贡献率计算得出因子解释贡献率（因子解释贡献率=因子方差贡献率/总方差贡献率），从而得到各饭店的因子得分数据，具体数据如附录所示。
Figure 7 提取平方和载入矩阵iii.饭店聚类分析为分析每类顾客偏好的饭店类型，本文针对每类顾客评价过的饭店进行聚类分析，希望找出具有不同评分的各类饭店的显著性特征。
本文采用K-means方法对各类顾客评价过的饭店数据进行聚类分析。
以cluster 1客户为例，筛选出cluster 1 客户评分过的饭店因子得分数据，对该部分数据进行聚类分析。
由于顾客对饭店的评分分为三类（0,1,2），此处对饭店聚类K值选取为3.计算每类饭店的客户评分平均值，可得出cluster 1客户最偏好的饭店类别。
通过分析该类饭店的显著性特征，可得出cluster 1客户最偏好的饭店特征。
判断cluster 1 偏好的饭店特征具体步骤如下：1)筛选出cluster 1 评价过的饭店因子得分数据。
2)对该数据应用k-means进行聚类分析，k取值为3.3)分析每类饭店的显著性特征4)计算每类饭店的平均客户评分并对三类饭店进行排名。
5)分析排名第一的饭店（cluster 1 客户最偏好的饭店）的显著性特征。
在解释聚类分析的结果时，本文采取每类累计方差解释度较高的因子解释每类饭店的特征。
综合考虑各类顾客各类饭店的数据分析结果我们可以看到，无论是哪类饭店F4、F5、F6均具有较高的方差解释度，因此可以看出无论是哪类顾客都是比较看重F4、F5、F6这三类因子的，结合Figure 6（因子载荷矩阵），可以分析得出Franchise、Rambience、dress_code 是所有饭店都考虑的普遍性因素。
考虑每类饭店除F4、F5、F6之外的因子影响程度，可分析得出不同顾客对饭店的差异化要求，便于饭店针对顾客指定差异化战略。
对cluster 1 参与评价的饭店评价因子得分数据进行聚类分析，其结果如Figure 8所示。
可以看出除F4、F5、F6之外聚类一饭店的特征还可用F2解释，结合Figure 6，可以分析得出除了cluster 1的顾客对alcohol是较为关注的。
同理聚类二的饭店特征除F4、F5、F6之外还可用F1进行解释，因此cluster 1 的顾客对Price是较为关注的。
聚类三的饭店特征还可用F7进行解释，因此cluster 1 的顾客对Cuisine是较为关注的。
计算三类饭店的客户评分平均值，得到cluster 1的客户对于聚类1的饭店评分是最高的，可以看出可分析得出该类客户是最看重的差异化服务是alcohol。
Figure 8 cluster 1 客户聚类分析结果为分析cluster 2客户的差异化要求，对cluster 2 参与评价的饭店评价因子得分数据进行聚类分析，其结果如Figure 9所示。