聚类分析（10种数据分析方法）
　　聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。
　　聚类分析的一个重要用途就是针对目标群体进行多指标的群体划分，类似这种目标群体的分类就是精细化经营，个性化运营的基础和核心，只有进行了正确的分类，才可以有效进行个性化和精细化的运营，服务及产品支持等。常见业务应用场景如下。
　　1．目标用户的群体分类
　　通过对特定运营目的和商业目的所挑选出的指标变量进行聚类分析，把目标群体划分成几个具有明显特征区别的细分群体，从而可以在运营活动中为这些细分群体采取精细化，个性化的运营和服务，最终提升运营的效率和商业效果（如把付费用户按照几个特定维度，如利润贡献，用户年龄，续费次数等聚类分析后得到不同特征的群体）。
　　2．不同产品的价值组合
　　企业可以按照不同的商业目的，并依照特定的指标标量来为众多的产品种类进行聚类分析，把企业的产品体系进一步细分成具有不同价值，不同目的的多维度的产品组合，并且在此基础分别制定和相应的开发计划，运营计划和服务规划（如哪些产品是明星类产品，那些产品是瘦狗类产品）。
　　3．数据挖掘、分析、应用
　　聚类分析是挖掘电子商务网站数据价值的重要方法之一，通过分组聚类出具有相似浏览行为的客户，并分析客户的共同特征，可以更好的帮助电子商务的用户了解自己的客户，向客户提供更合适的服务（如某B2C电商平台上，根据用户的搜索、浏览、购买记录通过大数据分析，通过第三方平台向客户精准推送产品）。
　　聚类分析是细分市场的有效工具，同时也可用于研究消费者行为，寻找新的潜在市场、选择实验的市场，并作为多元分析的预处理。

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