קנויל אַנאַליסיס. די SCIENTIFIC צוגאַנג אין דעם לערנען פון קאָמפּלעקס דערשיינונגען

קאָנטראָל פון קיין פּראָצעס, כולל פֿאַרקויף, ינוואַלווז אַן אָביעקטיוו אַסעסמאַנט פון דער מעמד אויף די מאַרק. ביסלעכווייַז מאָווינג דורך די פּראָצעס פון אַנאַליסיס פון מאַרק אַפּערטונאַטיז, וואָס אַרייַננעמען די סעלעקציע פון ציל מאַרקעץ, און די אַנטוויקלונג פון קאָמפּלעקס אָפּזעצערייַ און ימפּלאַמענטיישאַן פון פֿאַרקויף אַקטיוויטעטן, אַנוויטינגלי פאַסעד מיט די נייטיקייַט פון פאָרשונג. אזוי עס איז נייטיק ניט בלויז צו פאַרלאָזנ זיך די טאַלאַנט און דערפאַרונג פון די אַנאַליסט, אָבער אויך אויף טריינינג אין זייַן נוצן פון דאַטן פּראַסעסינג טעקניקס.

אין דער מאָדערן עקאנאמיע, מיט זייַן קאָמפּליצירט און מולטיפאַסעטעד פּראַסעסאַז, ריזיק אַמאַונץ פון אינפֿאָרמאַציע צו געפינען די מערסט באַטייַטיק דאַטן אָן די נוצן פון פאַרשידענע סטאַטיסטיש פּאַקאַדזשאַז ווערט זייער פּראָבלעמאַטיק.

עס אַקיאַפּייז אַ ספּעציעל ראָלע קנויל אַנאַליסיס אין פֿאַרקויף פאָרשונג. דורך זייַן נאַטור, דעם קאַמביינד אופֿן, קאַמביינינג עטלעכע מעטהאָדס פון סטאַטיסטיש פאָרשונג. עס איז באזירט אויף ליגט גריידינג פון מולטיוואַריאַטע אַבזערוויישאַנז, יעדער פון וואָס האט זייַן אייגן גאַנג פון דיסקריפּטיוו וועריאַבאַלז. קנויל אַנאַליסיס סאַגדזשעסץ אַ אופֿן צו קלאַסיפיצירן די כייפעץ אין קאָרעוו כאָומאַדזשיניאַס (מונדיר) גרופּעס בעת דער אָריגינעל שטעלן פון וועריאַבאַלז פֿאַר באַטראַכטונג. אין אנדערע ווערטער, אַבדזשעקס זענען צעבראכן אַראָפּ אין גרופּעס. אין גרופּעס, זיי ווייַזן סימאַלעראַטיז אויף עטלעכע גראָונדס.

קנויל אַנאַליסיס מעטהאָדס זענען געניצט פֿאַר אַ ברייט קייט פון אָפּזעצערייַ צילן.

מאַרק סעגמאַנטיישאַן אַלאַוז די קאַנסומער צו ברעכן די קאַטעגאָריע אין קלאַסטערז אויף דער באזע פון די געריכט Benefits פון די אַקוואַזישאַן פון זיכער סכוירע. יעדער קנויל זאל צונויפשטעלנ זיך פון קאָנסומערס וואס זענען קוקן פֿאַר ענלעך Benefits. דער נאָמען ער פּיקט אַן צונעמען - Benefits סעגמאַנטיישאַן אופֿן.

די אַנאַליסיס פון קאַנסומער נאַטור. אין דעם אַרבעט, דעם קנויל אַנאַליסיס איז געניצט צו מאַכן אַ כאָומאַדזשיניאַס קונה גרופּעס אין סדר צו סימולירן זייער נאַטור.

דעפינינג פֿעיִקייטן פון די נייַ פּראָדוקט, מיר קענען פּראָדוצירן עס דורך קלוסטערינג בראַנדז, אין דער זעלביקער צייַט קענען זיין טרייסט רעגיאַלעראַטי פּראַנאַונסט ווען דער בראַנדז פון די זעלבע קנויל ויסשטעלונג אַ צאָרנדיק פאַרמעסט מיט יעדער אנדערע ווי מיט די מאַרקס אין די אנדערע קלאַסטערז.

גראָופּינג קלאַסטערז אין די שטאָט, איר קענען קלייַבן די מערסט צונעמען מאַרקעץ פֿאַר זיכער סכוירע.

קנויל אַנאַליסיס ראַדוסאַז די דימענסיאָנאַליטי פון די דאַטן. Performing אַבזערוויישאַנז אויף באַזונדער קלאַסטערז, דעריבער מאַך צו קייפל דיסקרימינאַנט אַנאַליסיס. עס איז פיל סימפּלער און טשיפּער ווי באַטראַכטן יעדער פאַל.

דער ציל פון קלוסטערינג איז צו גרופּע אַבדזשעקס דורך ענלעך קעראַקטעריסטיקס. פֿאַר אַ מער אָביעקטיוו אַסעסמאַנט פון דער גראַד פון ענלעכקייַט זאָל פאָרשטעלן עטלעכע דערמאָנען אַפּאַראַט. אין מאָלדינג קלאַסטערז טיפּיקלי פאַרלאָזנ זיך צוויי אָדער מער שטריך סיימאַלטייניאַסלי.

קנויל אַנאַליסיס ינוואַלווז די נוצן פון אַ ברייט קייט פון קלוסטערינג מעטהאָדס. צווישן זיי זענען אַזאַ ווי פּראָבאַביליסטיק צוגאַנג, אַפּראָוטשיז, וואָס זענען באזירט אויף קינסטלעך סייכל, לאַדזשיקאַל צוגאַנג, אַ כייראַרקאַקאַל צוגאַנג.

כייראַרקאַקאַל קנויל אַנאַליסיס ינוואַלווז אַ קאָמפּלעקס סיסטעם אַז האט אַ נומער פון נעסטעד גרופּעס אָדער קלאַסטערז פון פאַרשידענע אָרדערס. דעם אופֿן ניצט צוויי מינים פון וואונדער. אָנקלייַבנ זיך (וניפיינג) וואונדער קאָואַגזיסט מיט דיוויזיוונימי (ייַנטיילונג). די נומער פון פֿעיִקייטן לידז צו אַ צעשיידונג אויף מאָנאָטהעטיק גריידינג מעטהאָדס און פּאָליטהעטיק.

ניצן אַלע פון די מעטהאָדס אין סטאַטיסטיק, עס זענען וועגן דערט און קלוסטערינג אַלגערידאַמז. אבער די כייראַרקאַקאַל קנויל אַנאַליסיס איז אַ פירער אין דעם רשימה. זייַן אַפּעלירן ליגט אין דעם פאַקט אַז עס אַפּערייץ בישליימעס מיט אַ דעפיציט פון דאַטן, אַפֿילו ווען די בנימצא דאַטן טוט נישט נעמען אָרט ווי required דורך די באדינגונגען נאָרמאַלי צעשיקט Random וועריאַבאַלז, ווי גוט ווי אנדערע רעקווירעמענץ פון די קלאסישע סטאַטיסטיש מעטהאָדס.