Traube-Analyse ist eine Klasse von statistischen Techniken, die auf Daten angewandt werden können, die "natürliche" Gruppierungen ausstellen. Traube-Analyse-Sorten durch die rohen Daten und Gruppen sie in Trauben. Eine Traube ist eine Gruppe von relativ homogenen Fällen oder Beobachtungen. Gegenstände in einer Traube sind einander ähnlich. Sie sind auch zu Gegenständen außerhalb der Traube, besonders Gegenstände in anderen Trauben unterschiedlich.

Das Diagramm illustriert unten die Ergebnisse eines Überblicks, der die Wahrnehmungen von Alkoholikern von Geistern (Alkohol) studiert hat. Jeder Punkt vertritt die Ergebnisse von einem Befragtem. Die Forschung zeigt an, dass es vier Trauben auf diesem Markt gibt. Beachten Sie bitte, die Äxte vertreten zwei Charakterzüge des Marktes. In komplizierteren Traube-Analysen können Sie mehr haben als diese Zahl.

Ein anderes Beispiel ist der Urlaubsreisemarkt. Neue Forschung hat drei Trauben oder Marktsegmente identifiziert. Sie sind: 1) Der demanders - sie wollen außergewöhnlichen Dienst und nehmen an, verwöhnt zu werden; 2) Die Eskapisten - sie wollen loskommen und sich gerade entspannen; 3) Der Pädagoge - sie wollen neue Dinge sehen, gehen Sie zu Museen, gehen Sie auf einer Safari, oder erfahren Sie neue Kulturen.

Traube-Analyse, wie Faktorenanalyse und mehrdimensionales Schuppen, ist eine Korrelationstechnik: Es macht keine Unterscheidung zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen. Der komplette Satz von voneinander abhängigen Beziehungen wird untersucht. Es ist dem mehrdimensionalen Schuppen darin ähnlich beide untersuchen Zwischengegenstand-Ähnlichkeit, indem sie den ganzen Satz von voneinander abhängigen Beziehungen untersuchen. Der Unterschied ist, dass mehrdimensionales Schuppen zu Grunde liegende Dimensionen identifiziert, während Traube-Analyse Trauben identifiziert. Traube-Analyse ist der Revers der Faktorenanalyse. Wohingegen Faktorenanalyse die Anzahl von Variablen durch die Gruppierung von ihnen in einen kleineren Satz von Faktoren vermindert, vermindert Traube-Analyse die Anzahl von Beobachtungen oder Fällen durch die Gruppierung von ihnen in einen kleineren Satz von Trauben.

Im Marketing wird Traube-Analyse dafür verwendet

• Die Segmentierung des Marktes und die Bestimmung von Zielmärkten
• Produktpositionierung und Neue Produktentwicklung
• Das Auswählen von Testmärkten (sieh: experimentelle Techniken)

Grundlegendes Verfahren

1. Formulieren Sie das Problem - wählen die Variablen aus, auf die Sie die sich sammelnde Technik anwenden

möchten

1. Wählen Sie ein Entfernungsmaß - verschiedene Weisen aus, Entfernung zu schätzen:
2. *Squared Euklidische Entfernung - die Summe der karierten Unterschiede im Wert für jede Variable
3. *Manhattan-Entfernung - die Summe der absoluten Unterschiede im Wert für jede Variable
4. *Chebyshev-Entfernung - der maximale absolute Unterschied in Werten für jede Variable
5. * Mahalanobis (oder Korrelation) Entfernung - dieses Maß verwendet die Korrelationskoeffizienten zwischen den Beobachtungen und dem Gebrauch dass als ein Maß, um sie zu bündeln. Das ist ein wichtiges Maß, da es Einheit invariant ist (kann Äpfel mit Orangen bildlich vergleichen)
6. Wählen Sie ein sich sammelndes Verfahren (aus sieh unten)
7. Entscheiden Sie sich für die Zahl von Trauben
8. Stellen Sie kartografisch dar und dolmetschen Sie Trauben - ziehen Schlüsse - veranschaulichende Techniken wie Perceptual-Karten, Eiszapfen-Anschläge, und dendrograms sind nützlicher
9. Bewerten Sie Zuverlässigkeit und Gültigkeit - verschiedene Methoden:
10. *repeat-Analyse, aber verwendet verschiedenes Entfernungsmaß
11. *repeat-Analyse, aber verwendet verschiedene sich sammelnde Technik
12. *split die Daten zufällig in zwei Hälften und analysieren jeden Teil getrennt
13. *repeat-Analyse mehrere Male, eine Variable jedes Mal löschend
14. *repeat-Analyse mehrere Male, mit einer verschiedenen Ordnung jedes Mal

Das Sammeln von Verfahren

Es gibt mehrere Typen von sich sammelnden Methoden:

• Das nichthierarchische Sammeln (auch genannt das K-Mittel-Sammeln)
• bestimmen Sie zuerst ein Traube-Zentrum, dann Gruppe alle Gegenstände, die innerhalb einer bestimmten Entfernung sind
• Beispiele:
• Folgende Schwellenmethode - beschließt zuerst, dass ein Traube-Zentrum, dann gruppieren alle Gegenstände, die innerhalb einer vorher bestimmten Schwelle vom Zentrum sind - wird eine Traube auf einmal geschaffen
• Passen Sie Schwellenmethode - gleichzeitig an mehrere Traube-Zentren werden bestimmt, dann wendet ein, dass innerhalb einer vorher bestimmten Schwelle von den Zentren sind, werden gruppiert

Wenn man

• das Verteilen der Methode - zuerst optimiert, wird ein nichthierarchisches Verfahren geführt, protestiert dann werden wiederzugeteilt, um ein gesamtes Kriterium zu optimieren.
• Das hierarchische Sammeln
• Gegenstände werden in eine hierarchische Struktur als ein Teil des Verfahrens organisiert

Beispiele:

• Das teilende Sammeln - fängt durch das Behandeln aller Gegenstände an, als ob sie ein Teil einer einzelnen großen Traube sind, dann die Traube in kleinere und kleinere Trauben teilen
• Das Sammeln von Agglomerative - fängt durch das Behandeln jedes Gegenstands als eine getrennte Traube an, gruppiert sie dann in größere und größere Trauben

Beispiele:

• Methoden von Centroid - Trauben werden erzeugt, die die Entfernung zwischen den Zentren von Trauben maximieren (ein centroid ist der Mittelwert für alle Gegenstände in der Traube)
• Abweichungsmethoden - Trauben werden erzeugt, die die Abweichung innerhalb der Traube minimieren
• Beispiel:
• Das Verfahren des Bezirks - Trauben werden erzeugt, die die karierte Euklidische Entfernung zu bösartigem des Zentrums minimieren
• Verbindungsmethoden - Traube-Gegenstände, die auf der Entfernung zwischen ihnen gestützt sind

Beispiele:

• Einzelne Verbindungsmethode - Traube-Gegenstände, die auf der minimalen Entfernung zwischen ihnen gestützt sind (hat auch die nächste Nachbarregel genannt)
• Ganze Verbindungsmethode - Traube-Gegenstände, die auf der maximalen Entfernung zwischen ihnen gestützt sind (hat auch die weiteste Nachbarregel genannt)
• Durchschnittliche Verbindungsmethode - Traube-Gegenstände, die auf der durchschnittlichen Entfernung zwischen allen Paaren von Gegenständen gestützt sind (muss ein Mitglied des Paares von einer verschiedenen Traube sein)

Siehe auch

• Marketing
• Marktforschung
• Faktorenanalyse
• dimensionales Vielschuppen
• quantitative Marktforschung
• Positionierung
• perceptual, der kartografisch darstellt
• Sheppard, A. G. (1996). Die Folge der Faktorenanalyse und Traube-Analyse: Unterschiede in der Segmentation und dimensionality durch den Gebrauch von Rohstoff und Faktor-Hunderten. Tourismus-Analyse, 1 (Eröffnungsvolumen), 49-57.