4. Presenta Un Ejemplo Con El Que Ilustres Los Conceptos Y La Clasificación Del Riesgo Desde Sus Características Energéticas Y Legales Contractuales.
Páginas: 2 (345 palabras)
Publicado: 5 de mayo de 2012
ANÁLISIS DE CLUSTER
El análisis de clúster, también conocido como análisis de conglomerados, taxonomía numérica o reconocimiento de patrones. Es una técnica estadística multivariante cuya finalidades dividir un conjunto de objetos en grupos de forma que los perfiles de los objetos en un mismo grupo sean muy similares entre sí (cohecion interna del grupo) y de los objetos de clúster seandistintos (aislamiento externo del grupo).
También es una técnica de análisis exploratorio de datos para resolver problemas de clasificación. Es un método que permite descubrir asociaciones y estructurasen los datos que no son evidentes a priori pero que pueden ser útiles una vez que se han encontrado.
El análisis de clúster se utiliza en marketing para diversos propósitos entre los que podemosdestacar: la segmentación del mercado, comprensión del comportamiento del consumidor, identificación de oportunidades para productos nuevos, selección de mercados de prueba, reducción de datos, etc.Su objetivo es para ordenar objetos (personas, cosas, animales, plantas, variables, etc,…) en grupos de forma que el grado de asociación/similitud entre miembros del mismo clúster sea más fuerteentre otros diferentes clúster. Cada clúster se describe como la clase a la que sus miembros pertenecen.
Los resultados de un Análisis de Clúster pueden contribuir a la definición formal de unesquema de clasificación tal como una taxonomía para un conjunto de objetos, a sugerir modelos estadísticos para describir poblaciones, a asignar nuevos individuos a las clases para diagnóstico eidentificación, etc…
EJEMPLO:
OBJETIVO
Una empresa desea clasificar a sus consumidores en “tipos” según sus distintas percepciones de determinados atributos de la marca: Calidad Global, Nivel deServicio, Precio, Servicio Postventa y Variedad.
DISEÑO
Para ello, se diseña una muestra con 100 compradores a los que cuestiona sobre su percepción, en una escala de intervalo, de las 5 anteriores...
El análisis de clúster, también conocido como análisis de conglomerados, taxonomía numérica o reconocimiento de patrones. Es una técnica estadística multivariante cuya finalidades dividir un conjunto de objetos en grupos de forma que los perfiles de los objetos en un mismo grupo sean muy similares entre sí (cohecion interna del grupo) y de los objetos de clúster seandistintos (aislamiento externo del grupo).
También es una técnica de análisis exploratorio de datos para resolver problemas de clasificación. Es un método que permite descubrir asociaciones y estructurasen los datos que no son evidentes a priori pero que pueden ser útiles una vez que se han encontrado.
El análisis de clúster se utiliza en marketing para diversos propósitos entre los que podemosdestacar: la segmentación del mercado, comprensión del comportamiento del consumidor, identificación de oportunidades para productos nuevos, selección de mercados de prueba, reducción de datos, etc.Su objetivo es para ordenar objetos (personas, cosas, animales, plantas, variables, etc,…) en grupos de forma que el grado de asociación/similitud entre miembros del mismo clúster sea más fuerteentre otros diferentes clúster. Cada clúster se describe como la clase a la que sus miembros pertenecen.
Los resultados de un Análisis de Clúster pueden contribuir a la definición formal de unesquema de clasificación tal como una taxonomía para un conjunto de objetos, a sugerir modelos estadísticos para describir poblaciones, a asignar nuevos individuos a las clases para diagnóstico eidentificación, etc…
EJEMPLO:
OBJETIVO
Una empresa desea clasificar a sus consumidores en “tipos” según sus distintas percepciones de determinados atributos de la marca: Calidad Global, Nivel deServicio, Precio, Servicio Postventa y Variedad.
DISEÑO
Para ello, se diseña una muestra con 100 compradores a los que cuestiona sobre su percepción, en una escala de intervalo, de las 5 anteriores...
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