什么是层次聚类以及组织如何使用它来分析数据？

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

层次聚类是一个过程，通过该过程将对象分为多个组，以便它们在一个组与另一组之间尽可能地不同，并且在每个组内尽可能地相似。

例如，上图中的项目在每个组中的项目属性方面应尽可能相似，第 1 组和第 2 组中的对象应尽可能不同。所有观察都从一个集群开始，然后分成两个集群。一个集群中的数据点尽可能相似，而其他集群中的数据点与正在分析的其他集群不同。对于每个集群，我们重复该过程，直到达到指定数量的集群。

这种类型的分析可以应用于按购买历史细分客户，按用户在网站或应用程序上执行的活动类型细分用户，根据活动或兴趣开发消费者档案，识别市场细分等。

和组织如何使用层次聚类分析数据？

为了理解层次聚类在组织分析中的应用，让我们考虑两个用例。

用例一

业务问题：一家银行希望根据贷款金额、每月分期付款、工作期限、申请人拖欠其他付款的次数、年收入、债务收入等属性将贷款申请人分为高/中/低风险比例等

商业利益：一旦确定了细分市场，银行将拥有一个贷款申请人的数据集，每个申请人都被标记为高/中/低风险。根据这些标签，银行可以根据所涉及的风险程度，轻松决定是否向申请人提供贷款、提供多少信贷以及给予申请人的利率。

用例二

业务问题：企业希望根据相似的特征、产品偏好和期望将客户组织成组/段。细分是根据客户人口统计特征、心理特征、过去行为和产品使用行为构建的。

商业利益：一旦确定了细分市场，就可以为每个细分市场定制营销信息和产品。特定组织为目标选择的细分市场越好，企业在市场上的成功率就越高。

层次聚类可以帮助企业将数据组织成组，以识别相似性以及同样重要的不同组和特征，以便企业可以针对定价、产品、服务、营销信息等。

相关帖子DA内容精选 2022年300个以上最佳免费数据科学课 大厂数据分析面试指南！来自亚马逊、谷歌、微软、头条、美团的面试问题！ 机器学习模型方法总结 历史最全机器学习/深度学习/人工智能专业术语表中英对照表 机器学习如何应用于商业场景？三个真实的商业项目 数据工作者的自我修养 | 哪些技能是必不可少的？ 《汗牛充栋：数据分析书籍分享》CDA网校新课上线 文本挖掘常用的107个语料库 一图读懂“东数西算”工程 零基础转行数据分析，看这篇文章就够了

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：如何使用 细分市场 数据分析 机器学习 分期付款