聚类分析技术在市场营销中的应用研究

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1、聚类分析技术在市场营销中的应用研究目录1.课题研究背景及意义22.聚类分析技术概述32.1.聚类分析的定义32.2.聚类分析的方法介绍42.3.聚类分析技术的应用简介53.聚类分析法在市场营销中的应用研究53.1.聚类分析在市场客户细分中的应用53.2.聚类分析在实验市场选择中的应用63.3.聚类分析在抽样调查方案设计中的应用63.4.聚类分析在销售区域确定中的应用73.5.聚类分析在市场机会预测中的应用74.案例分析-聚类分析法在零售行业客户细分中的应用75.总结与展望86.参考文献891.课题研究背景及意义随着市场

2、经济的发展，企业的产品越来越趋向于同质化，仅仅依靠产品本身很难在日趋激烈的竞争中取胜，所以越来越多的企业正逐步地将商业模式从以产品为中心向以客户市场为中心转移，客户关系管理也随之应运而生。与此同时，如何进行有效的市场营销也是企业越来越关注的问题。一个企业在经营策划时要明确以下问题：销售对象是哪个客户层，哪些客户需要这样的产品，是否考虑了客户生命周期，是否建立了以客户需求为导向的客户关系，谁是公司最有价值的客户，如何进行市场调查与分析，以抓住市场机会、确定营销区域显得越来越重要。聚类分析是人类活动中的一个重要内容，是数据

3、挖掘技术的一种。数据挖掘，就是从数据库数据中提取人们感兴趣的知识的过程。这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的信息，提取的知识表示为概念、规则、模式等形式。随着计算机技术的发展，聚类分析逐渐成为一种多元分析方法。聚类分析发展到现在已经是一个跨学科多交叉的领域，它涉及到数据库技术、计算机技术、统计学、经济学、市场及营销学、机器学习、心理学和方法论等。它被应用于经济分析、模式识别、图像处理、数据分析等领域[1]韩家炜，MichelineKamber.数据挖掘:概念与技术[M].北京:机械工业出版社,2017:3-25。特

4、别在商业方面，聚类分析可以帮助市场人员发现顾客消费的差异性。通过聚类，人们可以辨别出空旷和拥挤的区域，进而发现整个全体的分布模式，以及数据属性之间所存在的有价值的相互关系。在生物方面，聚类分析可以用来获取动物或植物所存在的层次结构，或根据基因功能对其进行分类，以便获得动物或植物中固有结构的更深认识。此外，聚类分析还可以帮助识别互联网上的文档信息，把内容详尽的文档归为一类，并自动生成主题词，从而实现智能搜索、情报分析、安全过滤等等。本文就从聚类分析在客户市场细分、实验市场选择、抽样调查、销售区域确定以及市场机会探测五个方

5、面来论述聚类分析在市场营销中的作用，并用一个超市零售业种的聚类分析使用案例，来探讨聚类分析在市场营销中的具体应用。这对聚类技术进行改进，同时不断提出新的聚类理论和方法以适应新的应用具有重要意义。91.聚类分析技术概述1.2.2.1.聚类分析的定义将物理或抽象对象的集合分成相似的对象类的过程称为聚类。簇是数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，但和其他簇中的对象相异。其实聚类分析(Clustering)主要研究的是统计学中物以类聚的问题，它的实质是建立一种分类的方法，将数据集划分为若干组(Group)或类(C

6、luster)的过程，并使得同一个组内的数据对象具有较高的相似度，而不同组中的数据对象则是不相似的。相似或不相似的度量是基于数据对象描述的取值来确定。将一群物理的或抽象的对象，根据它们之间的相似程度，分为若干组，其中相似的对象构成一组，这一过程称为聚类过程。一个聚类就是由彼此相似的一组对象所构成的集合，不同聚类中对象通常是不相似的。聚类分析就是从给定的数据集中搜索数据对象之间存在的有价值联系。2.2.聚类分析的方法介绍由于目前聚类分析的方法及应用研究涉及许多领域，方法呈现多样化趋势，目前己经研究出来的聚类算法有很多种，

7、采用不同的聚类算法，对于相同的数据集也可能有不同的划分结果，在选择聚类算法时需要考虑数据的类型、容量以及聚类的目的。大体上，聚类算法依据算法思想的不同主要可分为基于划分的聚类、基于层次的聚类、基于密度的聚类、基于网格的聚类和基于模型的聚类。1.基于划分的聚类划分方法是应有范围最广的聚类。它的基本思想是：一个数据库D中含有N个元素，作为参数需要给出簇的个数K（l≤K≤N），指定一个相异函数F，来计算元素之间的差异，将D中的N各元素按照F计算出的差异值E分配到K中的一个簇中，使E综合值最小。这类算法中比较有代表性的有k-m

8、eans算法、x-means算法等。2.基于层次的聚类基于层次的聚类是对给定的数据对象进行层次上的分解来达到聚类的目的，通过建立系统树图进行分类，9树节点都有其子类，聚类可在不同层次进行。根据层次分解的不同形式，层次聚类的方法又可分为凝聚算法（自底向上方法）和分裂算法（自顶向下方法）。凝聚算法首先将每个样本看成一个类，然后根据相应