Сегментирование

из "Маркетинг "

С помощью факторного анализа не только устанавливается связь изменения одной переменной с изменением другой, а определяется мера этой связи и обнаруживаются основные факторы, лежащие в основе изменений. Особенно продуктивно применение этого метода на начальных этапах исследований, когда необходимо выделить какие-либо предварительные закономерности в исследуемой области. Но метод имеет определенные слабые стороны, в частности нельзя получить однозначное математическое решение проблемы факторных нагрузок, т.е. выяснить влияние отдельных факторов на изменения различных переменных. [c.78]
В рамках кластерного анализа на основе численно выраженных параметров объектов вычисляются расстояния между ними, которые могут выражаться как в евклидовой метрике, так и в других, более сложных метриках. Кластерный анализ — это наиболее часто используемый метод сегментации рынка. Внутренние определения процедур кластерного анализа отражают цели сегментации рынка. Требуется определить группы респондентов так, чтобы минимизировать различия между членами каждой группы, в то же время максимизировать различия между членами одной группы и теми, кто к ней не принадлежит. [c.80]
Между делением на кластеры и сегментацией есть ключевое различие. Кластеры — это группы респондентов со схожими ответами на ключевые вопросы, а сегменты — это группы респондентов со схожим поведением при покупке и поиске продуктов на рынке. [c.80]
Методы дерева классификаций , деля респондентов, в отличие от кластерного анализа, создают истинные сегменты, которые базируются лишь на одной зависимой переменной. Используя другие методы, включая кластерный анализ, исследователи группируют респондентов, базируясь на десятках или даже сотнях элементов данных. [c.81]
Своим названием они обязаны значительному сходству с элементами человеческого мозга. Человеческий мозг содержит свыше триллиона элементов, называемых нейронами, которые являются основными составляющими нервной системы человека. Нейроны связаны множеством нервных нитей, называемых синапсами. Эта биологическая сеть отвечает за наши мысли, эмоции, способность обучаться. [c.81]
Нейроны посылают друг другу электрические импульсы — сигналы различной силы и частоты. Искусственные нейроны, из комбинаций которых состоят нейронные сети, в принципе, имитируют свойства биологического нейрона. [c.81]
Однако простая модель искусственного нейрона игнорирует многие свойства нейрона биологического. Один искусственный нейрон способен выполнять простейшие процедуры распознавания. Сложные вычисления требуют соединений нейронов в сети. [c.81]
Простейшая сеть состоит из группы нейронов, образующих слой. Многослойные сети обладают более широкими возможностями, чем однослойные, и в последние годы были разработаны различные алгоритмы для их обучения. В отличие от экспертных систем, которые, в обработке данных ориентируются на набор правил, заложенных в их базе данных, нейросеть проводит анализ информации, которую она научена распознавать. [c.81]

Вернуться к основной статье