聚类分析在市场研究中的应用与统计指标
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更新于2024-07-28
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"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。
2013-04-22 上传
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hellen_yang1982
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