聚类分析在市场研究中的应用与统计指标

"聚类分析（群分析）是遥感图像处理中的一种算法，用于对数据进行分类。这里以电冰箱厂新产品评价为例，通过计算样品间的相似系数进行聚类。相似矩阵展示了不同地区在式样、性能、颜色三项评价上的得分关系。聚类分析遵循特定原则，包括构建由小到大的分析系统，并通过相似系数或距离来判断样品的归类。相似系数（夹角余弦）是一种常用的统计指标，用于衡量样品间的相似程度。在市场研究中，样品可以是具体事物，而指标则是分类依据的变量。" 聚类分析，又称群分析，是一种统计方法，主要用于对样品或指标进行分类，使性质相似或关系密切的对象聚集在一起。在这个例子中，电冰箱厂想要了解6个地区对新产品的接受度，评价指标包括式样、性能和颜色，各地区以10分为满分进行评分。通过计算样品间的相似系数，可以确定哪些地区对新产品的评价最为接近，从而预测可能的销售情况。 相似系数，比如夹角余弦，是衡量两个样品之间相似程度的一个统计量。对于包含P项指标的样品，夹角余弦计算两个样品向量在多大程度上方向相同。在这个案例中，通过计算每两个地区的评价得分的夹角余弦，形成相似矩阵，然后基于这些相似性进行分类。 进行聚类分析时，通常会遵循以下步骤： 1. 确定度量相似性的统计指标，如相似系数或距离。 2. 构建一个从小到大的分类系统，初期每个样品为一类，然后逐步合并相似的类。 3. 将分类过程可视化，绘制聚类图，以便于理解样品之间的关系。 在市场研究中，聚类分析广泛应用，例如在消费者行为分析、市场细分等领域。这里的“样品”可以是消费者群体，而“指标”则可能是消费者的年龄、性别、收入、购买习惯等。通过聚类，企业可以识别具有共同特征的消费者群体，从而制定更精准的市场策略和产品定位。 聚类分析是一种强大的工具，它可以帮助我们从复杂的数据中找出内在的结构和模式，为决策提供支持。在遥感图像处理中，类似的分析可以帮助识别地物类型，而在商业领域，它可以用于客户细分、产品定位和市场策略的制定。