Контрольная работа

• Номер работы:
  526770
• Раздел:
  Все работы   →   Решенные задачи   →   Управление персоналом (Менеджмент)
• Год добавления:
  05.12.2018 г.
• Объем работы:
  11 стр.
• Содержание:
  Контрольная работа
• Выдержка из работы:
  Некоторые тезисы из работы по теме Контрольная работа
  ЗАДАНИЕ №4
  Маркетологи опросили в торговом центре 30 покупателей о необходимых качествах покупаемой зубной пасты. Требовалось указать, степень согласия с утверждениями, что паста должна обладать некоторыми характеристиками, используя девяти балльную шкалу:
  (0 – 2) – полностью не согласен,
  (3 – 5) – промежуточные,
  (6 - 8) – полностью согласен,.
  Утверждения по характеристикам пасты она должна:
  Y0 – предотвращать кариес;
  Y1 – придавать зубам белизну;
  Y2 – укреплять десны;
  Y3 – освежать дыхание;
  Y4 – не обязательно предотвращать порчу зубов;
  Y5 – улучшать внешний вид зубов.
  Используя методы многомерной обработки данных (Метод кластерного анализа, Метод дискриминантного анализа, Метод главных компонент, Карты Кохонена) определить основные предпочтения покупателей. Разделить покупателей по предпочтениям. Определить иерархию показателей зубной пасты по предпочтениям. Построить в среде Deductor Studio графики, отражающие предпочтения покупателей.
  
  
  1 Кластерный анализ
  
  Кластерный анализ объединяет кластеры и переменные (объекты), похожие друг на друга. То есть классифицирует объекты. Кластерный анализ является количественным инструментом исследования социально-экономических процессов, для описания которых необходимо много характеристик. Он позволяет разбить выборку на несколько групп по исследуемому признаку, проанализировать группы (как группируются переменные), группировку объектов (как группируются объекты). С помощью метода решаются задачи сегментирования рынка, анализируются сельские хозяйства для сравнения производительности, например, прогнозируется конъюнктура рынка отдельных продуктов и т.д.
  Проведем кластерный анализ для оценки предпочтений потребителей зубной пасты. Используя метрику Евклида, получаем симметричную матрицу расстояний, которая является основой для кластерного анализа.
  
  
  ………………………………………