Содержание
- 2. Понятие кластерного анализа фото фото Трион, 1939 год – появление кластерного анализа Кластерный анализ – совокупность
- 3. Области применения и методы фото Области: медицина психиатрия арехеология менеджмент 3 Методы: древовидная кластеризация двувходовое объединение
- 4. Этапы кластерного анализа фото Отбор выборки для кластеризации Определение множества переменных Вычисление значений той или иной
- 5. Древовидная кластеризация фото Использование меры сходства и расстояния между анализируемыми объектами Типичный результат – иерархическое дерево
- 6. Наблюдения и переменные одновременно вносят вклад в обнаружение осмысленных кластеров 6 Двувходовое объединение фото
- 7. Метод K средних фото 7 Метод K средних строит ровно K различных кластеров, расположенных на возможно
- 8. КЛАСТЕРНЫЙ ПОДХОД К АНАЛИЗУ УРОВНЯ УДОВЛЕТВОРЁННОСТИ ПЕРСОНАЛА МЕДИЦИНСКОГО УЧРЕЖДЕНИЯ 8
- 9. Сбор данных фото 9 Метод анкетирования 165 респондентов Изучение удовлетворенности персонала текущими процессами деятельности медицинского центра
- 10. Объект кластеризации – персонал медицинского центра фото 10 Признаки кластеризации: доступность и качество информации корпоративная культура
- 11. Модель расчета фото 11
- 12. Кластерный анализ фото 12 Метод сетей Кохонена Метод k-средних Аналитическая платформа Deductor Academic 5.2 Сформировано 3
- 13. Кластерный анализ фото 13 Рис. 1. Карта Кохонена для индексов удовлетворенности признаков: а) доступность и качество
- 14. Кластерный анализ фото 14 Рис. 2. Карта Кохонена: разделение по кластерам Табл. 1. Характеристика полученных кластеров
- 15. Применение методов кластерного анализа для обработки данных психологических исследований . 15
- 16. Сбор данных и объект кластеризации фото 16 Экспертные оценки 9 респондентов Исследование структуры команды (малой группы,
- 17. Высшая школа экономики, Москва, 2013 Сбор данных и объект кластеризации фото 17 Матрица смешения для коллектива
- 18. Матрица расстояний, полученная с использованием метрики Евклида фото 18
- 19. Дерево классификации фото 19 Для определения «естественного» числа кластеров, на которые может быть разбита совокупность объектов
- 20. Дерево классификации фото 20
- 21. Усредненные профили классов фото 21 При помощи метода к-среднего реализуется процедура построения усредненных профилей каждого класса,
- 22. Усредненные профили классов фото 22
- 23. Результаты фото 23 Результаты сравнительного анализа, демонстрирующие значимые отличия классов по трем характеристикам: трудовая активность, работоспособность
- 24. Результаты фото 24
- 25. Кластерный анализ рынка модельной обуви города Красноярска 25
- 26. Цели и задачи фото 26 Сегментировать целевую аудиторию Составить портрет потребителя: рациональность и эмоции Выровнять карту
- 27. ЗАО «Ионесси» фото 27 Российский производитель обуви Проблема: отрицательное отношение к обуви российского производства Окружение: высоко
- 28. Выбор признаков сегментирования фото 28 Поведенческие: отношение к продукции предприятия Социально-демографические: пол, возраст, уровень дохода
- 29. Анкета: поведенческие признаки фото 29
- 30. Анкета: соц-дем фото 30
- 31. Модель измерения отношения к продукции фото 31 Аоj = åвij × eij гАоj – отношение респондента
- 32. Характеристики продукции фото 32 1. Высокое качество 2. Соответствие цены качеству 3. Достаточно широкий и разнообразный
- 33. Определение уровня дохода фото 33 dj = Dj / k dj – ежемесячный доход на одного
- 34. Сегменты фото 34 Сегмент I — «отрицательно настроенные» потребители. 30% респондентов. 83% женщины. Средний возраст женщин
- 36. Скачать презентацию