Введение 3
1. Редактирование данных 5
2. Кластерный анализ как класс методов классификации объектов или событий в относительно однородные группы или кластеры 11
3. Задача 16
Имеются итоговые данные аттестации студентов одной из групп факультета (таблица 3.1)
Таблица 3.1 — Итоговые данные аттестации студентов
|
5 |
5 |
4 |
4 |
5 |
5 |
5 |
|
2 |
4 |
4 |
3 |
5 |
4 |
4 |
|
3 |
5 |
5 |
5 |
3 |
2 |
4 |
|
3 |
4 |
5 |
4 |
5 |
3 |
5 |
|
2 |
2 |
4 |
5 |
3 |
3 |
5 |
Требуется:
1. Составить дискретный вариационный ряд распределения.
2. Найти средний уровень ряда.
3. Найти размах вариации.
4. Среднее квадратическое отклонение.
Заключение 18
Список использованных источников 19
Редактирование данных. Это обработка анкет, повышающая точность и аккуратность представленной в них информации. Редактирование заключается в просмотре анкет, в ходе которого выявляются нечитабельные, неполные, логически непоследовательные или неоднозначные ответы, т.е. ответы неудовлетворительного качества.
Кластерный анализ все чаще находит применение в маркетинговых исследованиях. Кластерный анализ используется в двух основных направлениях: классификация и анализ взаимосвязей, причем подавляющее большинство исследователей использует его именно в первом направлении. Следует также заметить, что в отличие от других методов классификации, таких, как, к примеру, дискриминантный анализ, кластерный анализ не требует априорных предположений, накладываемых на выборку. По сути, метод представляет собой формализацию здравого смысла.
Выделяют две группы методов кластерного анализа: иерархические и неиерархические. Основными методами иерархического кластерного анализа являются метод ближнего соседа, метод полной связи, метод средней связи и метод Варда. Наиболее универсальным является последний. Неиерархических методов больше, хотя работают они на одних и тех же принципах. По сути, они представляют собой итеративные методы дробления исходной совокупности. В процессе деления формируются новые кластеры, и так до тех пор, пока не будет выполнено правило остановки. Неиерархические методы обнаруживают более высокую устойчивость по отношению к выбросам, неверному выбору метрики, включению незначимых переменных в базу для кластеризации и прочее.
1. Алексунин, В. А. Маркетинг в отраслях и сферах деятельности / В. А. Алексунин. — М. : Экономика и право, 2010. — 614 с.
2. Алешина, И. В. Поведение потребителей : учебник / И. В. Алешина. — М. : Экономист, 2006. — 525 с.
3. Арбузова, И. В. Маркетинговая концепция и ее роль в экономике : учеб. пособие / И. В. Арбузова, М. Г. Михалюк, С. Г. Ануфриева; под общ. ред. И. В. Арбузовой. — 3-е изд. — М. : Новая книга, 2007. — 918 с.
4. Багиев, Г. Л. Маркетинг : учебник / Г. Л. Багиев. — М. : Экономика, 2010. — 802 с.
5. Беляевский, И. К. Маркетинговое исследование : учеб. пособие / И. К. Беляевский. — М. : МЭСИ, 2004. — 414 с.
6. Волкова, М. Г. Маркетинговый подход в управлении : учеб. пособие / М. Г. Волкова. — М. : Юнити, 2005. — 811 с.
7. Голубков, Е. П. Основы маркетинга : учебник / Е. П. Голубков. — М. : Финпресс, 2005. — 656 с.
8. Ильенков, С. Д. Экономика и статистика фирм : учеб. пособие / С. Д. Ильенков. — М. : Финансы и статистика, 2010. — 783 с.
9. Маркетинговые исследования : теория, методология и практика / Е. П. Голубков [и др.]; под ред. Е. П. Голубкова. — 3-е изд. — М. : Финпресс, 2007. — 416 с.
10. Моисеева, Н. К. Управление маркетингом : теория, практика, информационные технологии : учеб. пособие / Под ред. Н. К. Моисеева [и др.]; под общ. ред. Н. К. Моисеевой. — 3-е изд. — М. : Финансы и статистика, 2014. — 304 с.
11. Федько, Н. Г. Маркетинговые коммуникации : учебник / Н. Г. Федько. — Ростов н/Д : Феникс, 2010. — 384 с.
