Analiza grozdov. Znanstveni pristop k preučevanju zapletenih pojavov

Upravljanje katerega koli postopka, vključno s trženjem, vključuje objektivno oceno stanja na trgu. Postopno napredovanje v vseh fazah analize tržnih priložnosti, ki vključujejo izbiro ciljnih trgov, razvoj tržnega komuniciranja in marketinške dejavnosti, ne moremo pomagati, ampak se soočamo s potrebo po raziskavah. Hkrati se ne sme zanesti samo na talent in izkušnje samega analitika, temveč tudi na vestno uporabo metod obdelave podatkov.

V sodobnem gospodarstvu s kompleksnostjo in vsestranskostjo procesov postane zelo problematična ogromna informacija za iskanje najpomembnejših podatkov brez uporabe različnih statističnih paketov.

Analiza grozdov igra posebno vlogo pri tržnih raziskavah. Po svoji naravi je to kombinirana metoda, ki združuje več metod statističnih raziskav. Temelji na razvrstitvi večdimenzionalnih opazovanj, od katerih vsak ustreza nabor opisnih spremenljivk. Analiza grozdov predvideva način, da bi predmet razvrstili relativno homogene (homogene) skupine, ki imajo za začetek nabor spremenljivk. Z drugimi besedami, predmeti so razdeljeni v skupine. V skupinah kažejo podobnost na več načinov.

Metode analize grozdov se uporabljajo za široko paleto marketinških nalog.

Segmentacija trga nam omogoča, da razvrstimo kategorijo potrošnikov v grozde na podlagi pričakovanih koristi od nakupa določenega izdelka. Vsako skupino lahko sestavljajo potrošniki, ki iščejo podobne koristi. Ime je bilo ustrezno izbrano - segmentacija prednosti.

Analiza vedenja kupcev. Pri reševanju tega problema se analiza grozda uporablja za oblikovanje homogenih skupin potrošnikov, da bi lahko modelirali njihovo vedenje.

Določanje možnosti novega izdelka je mogoče opraviti z grozdi z blagovnimi znamkami in je izrazita pravilnost, če blagovne znamke istega grozda kažejo hujšo konkurenco med seboj, kot pri blagovnih znamkah drugih grozdov.

Z združitvijo mest v skupine lahko izberete najbolj primerne prodajne trge za določen izdelek.

Analiza grozdov zmanjša velikost podatkov. Opravljanje opazovanj na posameznih grozdih nato nadaljuje z več diskriminacijskimi analizami. To je veliko preprostejše in cenejše kot vsak posamezen primer posebej.

Namen združevanja je združevanje predmetov po podobnih značilnostih. Za bolj objektivno oceno stopnje podobnosti je treba uvesti določeno referenčno enoto. Pri oblikovanju grozdov se običajno zanašajo na dve ali več lastnosti hkrati.

Analiza grozdov vključuje uporabo širokega spektra skupinskih metod. Med njimi lahko izberemo, kot je verjetnostni pristop, pristopi, ki temeljijo na sistemih umetne inteligence, logični pristop, hierarhični pristop.

Hierarhična analiza grozdov vključuje kompleksen sistem, ki ima številne ugnezdene skupine ali skupine različnih naročil. Ta metoda uporablja dve vrsti značilnosti. Aglomerativni (poenoteni) znaki so poleg znakov ločevanja (ločevanja). Število funkcij vodi do delitve na monotične metode razvrstitve in na politekte.

Uporaba vseh teh metod v statističnih podatkih je približno sto skupnih algoritmov. Toda hierarhična analiza grozdov prevzame vodilno mesto na tem seznamu. Njegova privlačnost je v tem, da deluje popolnoma v prisotnosti primanjkljaja podatkov in tudi če za razpoložljive podatke ni izpolnjenih pogojev glede na zahtevo po normalnosti porazdelitve naključnih spremenljivk in drugih zahtev klasičnih statističnih metod.