聚类分析（10种数据分析方法）

聚类分析(10种数据分析方法)

聚类分析是一种探索性分析。在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类标准。聚类分析可以自动对样本数据进行分类。聚类分析中使用的方法不同，往往会得出不同的结论。不同的研究者对同一组数据进行聚类，得到的聚类数可能不一样。从实际应用的角度来看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且，聚类可以作为一个独立的工具来获得数据的分布，观察每个数据簇的特征，集中精力对特定的簇做进一步的分析。聚类分析也可以作为其他算法的预处理步骤，如分类和定性归纳。

聚类分析的一个重要用途是将目标群体分成具有多个指标的组。这类目标人群的分类是精细化运营和个性化运营的基础和核心。只有正确分类，才能有效进行个性化、精细化的运营、服务和产品支持。常见的业务应用场景如下。

1.目标用户的分组分类

通过对特定运营目的和商业目的所选取的指标变量进行聚类分析，将目标群体划分为若干个特征明显的子群体，从而在运营活动中对这些子群体采取精细化、个性化的运营和服务，最终提高运营效率和商业效果(比如付费用户可以按照几个特定维度进行聚类，比如利润贡献、用户年龄、续费次数等。，然后可以得到不同特性的不同组)。

2.不同产品的价值组合

企业可以根据不同的经营目的和特定的指标标量，对多种产品进行聚类分析，进一步将其产品体系细分为不同价值、不同用途的多维产品组合，并在此基础上制定相应的发展规划、运营计划和服务计划(比如哪些产品是明星产品，哪些产品是瘦狗产品)。

3.数据挖掘、分析和应用

聚类是挖掘电子商务网站数据价值的重要方法之一。通过对具有相似浏览行为的客户进行聚类，分析客户的共同特征，电子商务用户可以更好地了解自己的客户，并为他们提供更合适的服务(例如，在一个B2C电子商务平台上，根据用户的搜索、浏览和购买记录进行大数据分析，通过第三方平台将产品精准地推送给客户)。

聚类分析是市场细分的有效工具，也可用于研究消费者行为，发现新的潜在市场，选择实验市场，以及作为多元分析的预处理。

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