ИЕРАРХИЧЕСКИЙ КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ

6.1. ПОСТАНОВКА ЦЕЛИ ИССЛЕДОВАНИЯ И ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ В SPSS

Кластерный анализ производится с целью выделения однородных групп (кластеров) из исследуемой совокупности объектов (потребителей, продуктов, брендов и т.п.). Формируемые группы (кластеры) должны быть однородными (гомогенными) внутри и разнородными (гетерогенными) по отношению друг к другу по заданным характеристикам.

Например, из всей совокупности туристов, отдыхающих в курортной зоне «Баварский лес», требуется выделить группы, однородные по возрасту и интересам (мотивам проведения времени на отдыхе). Для анализа используется выборка в размере 6396 человек. Следовательно, в проведении кластерного анапиза участвуют 6396 объектов и две переменные, по которым будет производиться разделение объектов на однородные группы (кластеры): возраст и интересы (мотивы проведения времени на отдыхе) туристов (табл. 6.1).

Таблица 6.1

В ходе факторного анализа (см. предыдущий раздел) были выделены 4 группы интересов (4 мотива поведения) туристов: «Развлечения», «Специальные предложения Восточной Баварии», «Спокойный отдых» и «Спорт».

Каждая из перечисленных групп интересов представлена в базе данных как самостоятельная переменная (см. рис. 5.13 и 5.14). Это означает, что каждый турист во время отдыха руководствуется не каким-то одним из четырех мотивов поведения, а всеми сразу. Различия между туристами состоят лишь в том, что перечисленные интересы (мотивы поведения) важны для каждого в разной степени. Следовательно, в ходе кластерного анализа следует выделить группы туристов, однородные по возрасту и по структуре их интересов.

Поскольку характеристика «интересы туристов» является множественной переменной, т.е. в базе данных она представлена в виде 4 переменных, то исходный массив данных (см. табл. 6.1) является трехмерным. Метод кластерного анализа позволяет обрабатывать лишь двухмерные массивы данных (объекты и их характеристики). Для того чтобы проведение кластерного анализа стало возможным, необходимо преобразовать структуру исходного массива данных (табл. 6.2).