*
*


CAPTCHA Image   Reload Image
X

Кластерный анализ

курсовые работы, маркетинг

Объем работы: 29 стр.

Год сдачи: 2010

Стоимость: 400 руб.

Просмотров: 701

 

Не подходит работа?
Узнай цену на написание.

Оглавление
Введение
Содержание
Заключение
Заказать работу
ВВЕДЕНИЕ 4
ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 6
1. ПОНЯТИЕ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА 6
2. МЕТОДЫ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА 10
2.1. Объединение (древовидная кластеризация) 10
Иерархическое дерево 10
Меры расстояния 11
Правила объединения или связи 14
2.2. Двувходовое объединение 17
2.3. Метод K средних 18
Объяснение алгоритма 19
Ловушки 20
ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 22
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 28
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 29
В курсовой работе дано понятие кластерного анализа. Описаны основные методы его проведения. В качестве примера проведена иерархическая кластеризация марок шоколада с двумя переменными – ценой и предложением.
Современная концепция маркетинга состоит в том, что вся дея-тельность фирмы должна основываться на глубоких и достоверных знаниях потребительского спроса и его изменений. Одно из базовых направлений маркетинга заключается в выявлении неудовлетворен-ных запросов покупателя для точной ориентации деятельности фирмы на их удовлетворение.
В последнее время маркетинговая концепция распространилась на сферу услуг, политическую деятельность, социальную сферу. Деятельность во всех этих сферах немыслима без достоверной и полной информации о рынке, структуре и динамике спроса потребителей, их отношения к тому или иному товару, услуге, мероприятию, идее.
Эффективные маркетинговые исследования, основанные на ис-пользовании широкого круга специальных методик и инструментов, становятся важным средством получения такой информации.
Чтобы из данных, собранных в ходе маркетинговых исследований, получить полезную информацию, необходимо эти данные правильно обработать и проанализировать.
Существует много различных методов обработки данных, одним из которых является кластерный анализ, позволяющий выявить в данных группы. В отличие от классификации, при которой группировка производится по значениям заранее заданных признаков, кластеризация проводится по комбинации признаков.
Роль кластерного анализа велика потому, что он дает основу для сегментирования. Данный вид анализа обладает свойством выделять из случайных данных кластеры, которые выглядят вполне правдоподобно, поэтому этот этап можно назвать решающим при сегментировании и крайне необходимым для того, чтобы сделать окончательные выводы.
Кластерный анализ – это мощный метод, позволяющий на основе неупорядоченного массива данных сформировать сегменты, которые выглядят вполне убедительно.
Техника кластеризации применяется в самых разнообразных областях: маркетинговых исследованиях, медицине (кластеризация заболеваний, лечения заболеваний или симптомов заболеваний приводит к широко используемым таксономиям), археологии...
В данной курсовой работе объяснено понятие кластерного анализа и описаны основные методы его проведения, а затем приведен пример проведения иерархической кластеризации с двумя переменными.
В целом, существует много различных алгоритмов кластеризации, но все они – эвристические, то есть «в большинстве случаев работают логично», но не подкреплены никакой теорией. Единственное общее соображение при выборе метода кластерного анализа заключается в том, что методы с усреднением менее чувствительны к ошибкам в исходных данных. Один из способов кластерного анализа – составление дендрограмм различными методами и последующее выделение тех из них, которые имеют простую и полезную содержательную интерпретацию.
Рекомендуется также проводить кластеризацию различными методами и проверять устойчивость кластеров по отношению к методу.

После офорления заказа Вам будут доступны содержание, введение, список литературы*
*- если автор дал согласие и выложил это описание.

Работу высылаем в течении суток после поступления денег на счет
ФИО*


E-mail для получения работы *


Телефон


ICQ


Дополнительная информация, вопросы, комментарии:



CAPTCHA Image
Сусловиямиприбретения работы согласен.

 
Добавить страницу в закладки
Отправить ссылку другу