Cuprins
- Obiective 3
- Capitolul.1. Introducere în analiza grupurilor 4
- Capitolul.2. Analiza Cluster 6
- 2.1.Hierarchical Cluster 6
- 2.2. K-Means Cluster 7
- 2.3. Diferenţe dintre analiza ierarhică şi cea K-means 8
- 2.4. Scopul analizei Cluster 9
- 2.5. Standardizarea 9
- 2.6. Noţiuni de statistică asociate cu Analiza Cluster 9
- Capitolul.3. Aplicaţiile analizei grupurilor 11
- 3.1. Segmentarea pieţei 11
- 3.2. Analiza structurii de piaţă 11
- 3.3. Identificarea potenţialelor teste de piaţă 12
- Capitolul.4. Etape ale analizei clusterelor 13
- 4.1. Formularea problemei 13
- 4.2. Selectarea distanţei 14
- 4.3. Alegerea unei proceduri 18
- 4.4. Alegerea numărului de clustere 23
- 4.5. Identificarea şi numirea grupurilor 23
- 4.6. Testarea soluţiei 23
- Capitolul 5. Aplicaţii 25
- 5.1. Exemplul 1. Gruparea cazurilor - Hierarchical Cluster Analysis 32
- 5.1.1. Interpretarea Outputului 35
- 5.2. Exemplul 2. Gruparea variabilelor – Hierarchical Cluster Analysis 42
- 5.2.1. Interpretarea outputului 44
- 5.3. Exemplul 3. Gruparea cazurilor folosind procedura K-Means 51
- 5.3.1. Interpretarea Output-ului 57
- 5.3.2.Reprezentare grafică
Extras din proiect
Obiective
Până la finalul acestei ore ne propunem ca:
- 90 % dintre colegi să fi înţeles descrierea conceptului de baza “Cluster Analysis” ;
- 70 % să ştie cum se accesează aceste proceduri ;
- 60 % să ştie când să folosească Hierarchical Cluster Analysis şi când să folosească K-Means Cluster Analysis;
- 50 % dintre colegi să deruleze procedurile necesare obţinerii unui Output corect pentru metodele ierarhice şi nonierarhice;
- 30 % dintre colegi să ştie să analizeze rezultatele Output-ului generat de analiza pe grupuri;
- 10 % dintre colegi să poată interpreta rezultatele generate de analiza pe grupuri.
Capitolul.1. Introducere în analiza grupurilor
Analiza grupurilor este o procedură multivariată de identificare a grupurilor de date. Ea constă într-o colecţie de tehnici prin care un set de obiecte este divizat în grupuri relativ omogene. Acesta este şi obiectivul principal al analizei: de a clasifica obiectele în grupuri omogene, în funcţie de un set dat de variabile. Obiectele grupurilor pot fi cazuri sau variabile. Analiza grupurilor este complementară analizei factoriale. Dacă în cazul analizei factoriale, se urmărea gruparea variabilelor într-un număr redus de factori determinanţi ( variabile finale ), în situaţia analizei grupurilor, cazurile sunt obiectul principal de studiu. Metodele ierarhice ale analizei grupurilor pot realiza şi gruparea variabilelor, dar urmând un model ad-hoc.
Analiza grupurilor este un instrument util în multe domenii, precum : biologia ( gruparea speciilor ) sau lingvistica ( gruparea dialectelor ). Oamenii de marketing sunt foarte interesaţi de analiza grupurilor, utilizând-o în numeroase aplicaţii . În primul rând, analiza grupurilor ajută la identificarea segmentelor de piaţă ale consumatorilor, în funcţie de anumite variabile. În al doilea rând, se poate ajunge la înţelegerea comportamentului consumatorilor prin gruparea acestora în funcţie de variabile comportamentale. În plus, se pot, cu ajutorul acestei analize, identifica oportunităţi pentru produse ce urmează a fi lansate pe piaţă. Grupând mărci şi produse, se pot determina segmente competitive de piaţă. Analiza grupurilor are un cuvânt important de spus şi în ceea ce priveşte alegerea testelor de piaţă. Dispunerea oraşelor în grupuri omogene face posibilă selectarea oraşelor comparabile pentru a testa diverse strategii de piaţă.
Problema principală a acestei analize este de a atribui fiecare caz unui singur grup. Figura de mai jos arată o situaţie ideală, în care grupurile sunt separate în mod evident :
Preview document
Conținut arhivă zip
- Spss Analiza Cluster.doc