市场研究-数据技术与情境案例 课件 第十四章 聚类和判别分析

第十四章聚类和判别分析聚类分析单击此处添加文本具体内容判别分析单击此处添加文本具体内容目录聚类分析单击此处添加文本具体内容/01聚类分析在市场营销中的应用聚类分析的一个重要应用就是确定行为相似的消费者的集合。聚类分析在营销调研中主要用于将顾客分组的市场细分，这主要体现在两个层面：在特定的行业里，可以根据顾客对特定产品类别的消费行为和偏好进行分组。在更广的层面上，消费者可以根据他们的“价值、态度和生活方式”进行分组，这样可以给公司一个总体认识，即了解什么样的消费者会购买他们的产品。聚类分析的基本原理聚类分析(ClusterAnalysis)是依据研究对象的个体的特征，对其进行分类的方法。聚类分析对观察结果的分类不是基于相关性的类型，而是基于一系列变量的绝对差距（距离）。聚类分析最基本的原理是测量研究目标之间的相似性，根据相似的程度将研究目标进行分类。测量研究目标之间相似性的指标通常有两种：一是两目标之间的距离，二是两目标的关联系数。聚类分析的方法最小距离法最大距离法平均距离法节点方法情景14-2：SPSS分析实例----销售人员招聘某企业为更好的招聘销售人员，提升招聘效率，由HR部门对10名近期招聘的销售人员进行包括业务知识、沟通能力、组织能力方面的测试(数字1-10表示能力由低到高的水平)，对销售人员进行分类，将是否聘用的结果与销售人员的能力相结合，以分析出哪一类型的人员更胜任销售工作。请根据表14-2的数据进行销售人员聚类分析。

业务知识沟通能力组织能力19.08.07.027.06.06.032.03.03.048.06.07.057.05.06.064.04.04.073.06.06.086.03.03.0910.07.08.0108.04.05.0判别分析单击此处添加文本具体内容/02判别分析在市场营销中的应用判别分析是用于判别样本所属类型的一种多变量统计分析方法。所解决的问题是在已知研究对象已被分为若干类的情况下，确定新的研究对象属于已知类型中的哪一类，如判断某个顾客是可能购买者还是可能非购买者，是某产品的可能使用者还是可能非使用者等。判别分析的基本原理判别分析(Discriminantanalysis)利用互依关系来分析多个变量之间的关系(用一些变量去预测其他变量)。判别分析给出了二元和多元变量与预测变量之间的关系。重点是根据不同的标准变量，确定对判别对象分类最重要的变量。在有多个预测变量和多元标准变量的前提下，可能会得出多个判别函数。判别函数也可以用来为新的对象分组。情景14-3：SPSS分析实例----销售人员招聘(续)通过情景14-2的聚类分析，已将近期面试的销售人员分为两类，且通过与面试后的招聘结果相对应分析如下表所示。HR人员在后期的招聘面试中可以此为依据，帮助考核面试人员是否适合销售工作。请根据表14-5的数据对新来面试的人员11进行判别，判断其是否合适该企业的销售工作，是否该被聘用。

业务知识沟通能力组织能力是否聘用19.08.07.01.0(是)27.06.06.01.032.03.03.02.0(否)48.06.07.01.057.05.06.01.064.04.04.02.073.06.06.02.086