Кластарны аналіз. Навуковы падыход пры вывучэнні складаных з'яў

Кіраванне любым працэсам, у тым ліку і маркетынгам, мяркуе аб'ектыўную ацэнку сітуацыі на рынку. Паступова прасоўваючыся па ўсіх этапах аналізу рынкавых магчымасцяў, якія ўключаюць і адбор мэтавых рынкаў, і распрацоўку комплексу маркетынгу, і рэалізацыю маркетынгавых мерапрыемстваў, міжволі даводзіцца сутыкацца з неабходнасцю даследаванні. Пры гэтым даводзіцца не толькі спадзявацца на талент і вопыт самога аналітыка, але і на умелае ім выкарыстанне метадаў апрацоўкі дадзеных.

У сучаснай эканоміцы з яе складанасцю і шматграннасцю працэсаў, велізарным аб'ёмам інфармацыі адшукаць найбольш значныя дадзеныя без прымянення розных статыстычных пакетаў становіцца вельмі праблематычна.

Асаблівую ролю ў правядзенні маркетынгавых даследаванняў займае кластарны аналіз. Па сваёй прыродзе гэта камбінаваны метад, які аб'ядноўвае некалькі спосабаў статыстычных даследаванняў. У яго аснову закладзена класіфікацыя шматмерных назіранняў, для кожнага з якіх адпавядае свой набор апісальных зменных. Кластарны аналіз мяркуе спосаб класіфікаваць аб'ект па адносных гамагенным (аднастайным) групам, валодаючы зыходным для разгляду наборам зменных. Іншымі словамі аб'екты разбіваюцца па групах. У групах яны праяўляюць падабенства па некалькіх прыкметах.

Метады кластэрнага аналізу выкарыстоўваюцца для шырокага спектру маркетынгавых задач.

Сегментацыя рынка дазваляе разбіць спажывецкую катэгорыю на кластары па прыкметах чаканых выгод ад набыцця пэўнага тавару. Кожны кластар можа складацца з спажыўцоў, якія шукаюць падобныя выгады. Назва яму падабралі адпаведнае - метад сегментацыі пераваг.

Аналіз паводзін пакупнікоў. У вырашэнні гэтай задачы кластарны аналіз ўжываецца для стварэння аднародных спажывецкіх груп з мэтай мадэлявання іх паводзін.

Вызначаючы магчымасці новага тавару, можна вырабіць яго кластарызацыю па гандлёвых марках, пры гэтым прасочваецца ярка выяўленая заканамернасць, калі гандлёвыя маркі аднаго і таго ж кластара праяўляюць больш жорсткую канкурэнцыю паміж сабой, чым з маркамі ў іншых кластарах.

Групуючы горада ў кластары, можна выбраць найбольш прымальныя рынкі збыту для вызначанага тавара.

Кластарны аналіз дазваляе скараціць памернасць дадзеных. Вырабляючы назіранні над асобнымі кластарамі, затым пераходзяць да множнага дискриминантному аналізу. Гэта значна прасцей і танней, чым разглядаць паасобку кожны выпадак.

Мэтай кластарызацыі з'яўляецца групаванне аб'ектаў па падобных прыкметах. Для больш аб'ектыўнай ацэнкі ступені падабенстве варта ўвесці нейкую эталонную адзінку. Пры фарміраванні кластараў звычайна абапіраюцца на два ці больш прыкметы адначасова.

Кластарны аналіз мяркуе выкарыстанне шырокага набору метадаў кластарызацыі. Сярод іх можна вылучыць такія, як імавернасны падыход, падыходы, у аснове якіх ляжаць сістэмы штучнага інтэлекту, лагічны падыход, іерархічны падыход.

Іерархічны кластарны аналіз мяркуе складаную сістэму, якая мае шэраг ўкладзеных груп або кластараў рознага парадку. Гэты метад выкарыстоўвае два выгляду прыкмет. Агломеративные (аб'яднальныя) прыкметы суседнічаюць з дивизивными (якія падзяляюць). Колькасць прыкмет прыводзіць да падзелу на монотетические метады класіфікацыі і политетические.

Выкарыстоўваючы ўсе гэтыя метады ў статыстыцы, налічваецца каля ста алгарытмаў кластарызацыі. Але іерархічны кластарны аналіз займае ў гэтым спісе лідзіруючае месца. Яго прывабнасць заключаецца ў тым, што ён выдатна функцыянуе пры дэфіцыце дадзеных, і нават калі для наяўных у наяўнасці дадзеных не адбываецца выкананне ўмоў згодна патрабаванню нармальнасці размеркаванняў выпадковых велічынь, а таксама іншых патрабаванняў класічных метадаў статыстыкі.