基于聚类研究珠宝品牌竞争力探究

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1、基于聚类研究珠宝品牌竞争力探究　　【摘要】随着国内外珠宝市场的不断发展，品牌竞争越来越激烈。品牌作为一种无形资产，对企业的销售有着至关重要的作用。本文旨在通过问卷调查收集数据，利用数据挖掘的思想，借助软件Clementine对国内外典型的20个珠宝品牌进行了聚类分析。分析结果显示，珠宝品牌竞争力存在明显的差异，分为国际顶尖、香港和内地三大类，对其中的原因进行了解释。【关键词】数据挖掘聚类分析K-means算法珠宝品牌一、数据挖掘中的聚类分析（一）聚类分析基本概念聚类分析即根据事物的某方面特征把它们划分成为若干类，使得隶属于同一类的个体具有较高的相似度或类似的性质，而不属于同一类的个体具有

2、较低的相似度的分析过程。在聚类分析中，聚类的依据以数据的形式表示，通常可以视为n维空间中的点，本文就是以n为空间中两点的距离为依据来度量数据之间的相似程度的。（二）聚类分析在Clementine中的实现5K-means聚类是用的较多的一种层次聚类方法，它首先通过定义一组起始聚类中心进行分群，然后根据记录的输入阀值把每个记录分到与其类似的类别中。分完所有的记录之后，更新类中心以反映分到每一个类的新的记录情况，然后再次检验记录，以判断是否将其重新分到别的聚类。以上记录分配迭代过程不断进行，直到达到最大迭代次数或者前后两次迭代之间的差异在指定阀值之内。K-means聚类具有简单快速等优点，在处

3、理大型数据集时，它常常是最快的分群方法。本文的研究实例就是采用的这种聚类分析算法。二、研究实施与实证分析（一）指标体系的建立与来源影响珠宝品牌竞争力的因素繁多且复杂，对其进行研究时，首先要构建其指标体系，建立其指标体系应遵守完备性、综合性、科学性、简洁性、动态性和可操作性原则。本文通过对专家和行业里相关人员的调研访谈，来了解他们对珠宝品牌竞争力的看法，为论文问卷的设计提供帮助，在此基础上实地调查了消费者关于购买珠宝时所考虑的因素，也即影响珠宝品牌竞争力的因子。本文影响珠宝品牌竞争力的变量指标有14个，包括钻石的4C级别V1、材质V2、维修V3、款式V4、店铺内服务设施V5、以旧换新V6、

4、店员服务态度V7、价格V8、地理位置V9、销售网点分布V10、品牌历史V11、广告影响力V12、朋友推荐V13、清洗保养V14。5问卷共发放180份，由于调查项目为研究影响珠宝品牌竞争力的因素，在实际购买中女性消费者占绝大多数，因此问卷的调查对象均为购买过珠宝的女消费者，最终处理问卷152份，问卷有效率为84.4%，符合调研设计方案的要求，调查具有代表性。（二）K-means聚类分析（1）导入数据。插入一个excel数据源节点，双击该节点对其进行编辑。（2）生成聚类分析数据流。建立一个k-means结点与源数据相连，然后对K-means结点进行编辑：在本文中我们将numberofclus

5、ter设置为3，即k=3，将样本聚成三类；选中Generatedistancefield，以产生一个新的变量来表示各样本到其类中心的距离；选中showclusterproximity，以在模型输出结果中包含类间的距离；其余选项采用默认选项。K-means结点Expert选项框将Mode设置为Expert，可对迭代停止条件进行设置。默认的停止条件是迭代超过20次或相邻两次迭代结果差异小于0.000001。本文采用默认的迭代停止条件。（3）执行数据流结点。执行结果以与K-means同名的结点显示在管理器的Models窗口中，浏览该结点我们将得到关于分类的信息，如下图所示：5通过调整参数，最终

6、系统将这些品牌聚为3类，其中，第一类有7个样本，第二类有7个样本，第三类有6个样本。从聚类结果来看，各类样本数比较均匀，即没有出现某一类数量很小的情况，而且所聚类别数目适当。同时我们看可以得到各指标变量在聚类建模分析中的重要性情况图。（4）生成模型的Viewer对话框。进行聚类分析时所选取的14个指标都是很重要的，从而说明了本文中指标选取和指标体系的构建是比较成功的。从每一类的情况看，大部分指标对第三类均有较大的影响，对第一类指标的影响适中，而大部分指标对第二类的影响均比较小。（5）对结果进行排序并以表的形式输出。本文认为聚类结果是比较成功的。同时，我们可以通过查看聚类结果，知道每一类所

7、包含的样本情况：第一类主要包括：戴梦得、瑞恩、金麒麟、爱伦斯特、逸生、金辉、钻石小鸟共7个样本；第二类主要包括：周大生、六福、周大福、谢瑞麟、I5DO、金至尊、老凤祥共7个样本；第三类主要包括：ENZO、宝格丽、卡地亚、蒂芬妮、宝诗龙、梵克雅宝共6个样本。进一步分析我们可以看出，第三类属于在质量、口碑、有形接触以及服务方面都做到国际顶尖水平的珠宝商。在经济水平不断发展和居民可支配收入不断增加的前提下，价格因素不再是影响居民购买该类品