利用相似系数进行产品区域销售预测：聚类分析实例

聚类分析是一种统计方法，用于对一组样品或指标进行分类，以便识别它们之间的相似性和关系。在这个案例中，电冰箱厂针对其新产品在国内六个地区的评价数据进行分析，评价指标包括式样、性能和颜色，采用10分制。目标是确定哪些地区可能最适合销售这款新产品。 首先，问题的提出明确了聚类分析的目标和方法。该方法侧重于将具有相似性质或密切关系的样品或指标组合在一起。为了实现这一目标，通常会经历以下步骤： 1. **分类对象**：确定要分析的具体对象，这里是样品（如新产品的评价）或指标（如式样、性能、颜色）。 2. **相似度度量**：选择适当的统计指标来衡量样本之间的相似程度，如相似系数（夹角余弦），它基于样本之间的多维空间中的距离。在本例中，计算了不同地区之间在三个评价指标上的相似度得分。 3. **构建分类系统**：通过计算样本间的相似度得分，形成一个由小到大排列的系统，并可视化为聚类分析图。给出了一个矩阵，其中包含地区间的相似系数，如1与2间的相似度为0.994，表明这两个地区在评价上非常接近。 4. **分类原则**：按照一定的准则，比如距离最近原则或相似系数最大原则，将样本分组。在这个例子中，可能会根据相似系数的大小将样品划分为不同的类别，例如X1、X2、X3等。 5. **聚类统计量**：定义用于衡量样品间相似性的统计指标，如上面提到的相似系数，这有助于决定如何划分样品群体。 6. **应用实例**：电冰箱厂通过聚类分析，可以直观地看到各地区在评价标准上的差异，从而判断哪些地区可能对新产品的接受度更高，从而做出营销策略决策。 聚类分析是一种强大的工具，它在市场研究中尤其有用，可以帮助企业理解客户行为、细分市场、优化产品定位等。在这个具体的实例中，通过计算和绘制聚类分析图，电冰箱厂能够更好地了解不同地区对新产品各项指标的偏好，以便制定有效的推广计划。