|
Сегментация рынка с помощью IBM SPSS Statistics
Подробный план курса
|
 |
Продолжительность: 3 дня
День 1
10.00-11.00
Обзор методов сегментации рынка
Кластерный анализ для сегментации рынка
Сегментация рынка, основанная на откликах
Автоматизированное распознавание взаимосвязей при помощи деревьев классификации
11.10-12.10
Кластерный анализ для сегментации рынка: основные принципы
Кластерный анализ и сегментация рынка
На что обращать внимание при кластеризации?
Сколько наблюдений на кластер?
Верификация
12.20-13.20
Кластерный анализ для сегментации рынка: основные принципы (продолжение)
Методы
Иерархические методы
Неиерархические методы
Расстояние и нормировка
13.20-14.00
Обед
14.00-15.00
Кластерный анализ: применение на практике
Запуск процедуры кластерного анализа
Дополнительный анализ
Получение профилей средних значений сегментов
15.10-16.10
Кластерный анализ: применение на практике (продолжение)
Связывание кластеров с другими переменными
Кластеризация при помощи метода Варда
Кластеризация при помощи метода k-средних
16.20-17.00
Самостоятельное задание. Подведение итогов дня
День 2
10.00-11.00
Факторный анализ
Использование факторного анализа для сегментации рынка
На что обращать внимание при проведении факторного анализа
Принципы факторного анализа
Факторный анализ и анализ главных компонент
11.10-12.10
Сегментация рынка основанная на откликах: Обзор методов
Что такое сегментация, основанная на откликах
Сравнение дискриминантного анализа и логистической регрессии
12.20-13.20
Дискриминантный анализ
Формулировка задачи
Основная модель
Предположения, лежащие в основе дискриминантного анализа
Рекомендации по применению
Задача об ирисах: два класса
13.20-14.00
Обед
14.00-15.00
Логистическая регрессия
Модель логистической регрессии
Коэффициенты логистической модели
Оценка качества модели
15.10-16.10
Логистическая регрессия (продолжение)
Дискретные переменные
Отбор предикторов
Методы диагностики: поточечные индикаторы
16.00-17.00
Самостоятельно задание. Подведение итогов курса.
День 3
10.00-11.00
Знакомство с AnswerTree
Методы построения дерева решений
Анализ с помощью дерева решений
Обычные задачи анализа с помощью дерева решений
Области приложения анализа с помощью дерева решений
Сравнение методов построения дерева решений
11.10-12.10
Общие свойства Answer Tree
Три термина
Окна в Answer Tree
Уровень измерений
12.20-13.20
Анализ с помощью CHAID
Введение в анализ с помощью CHAID
Exhaustive CHAID
Корректировки Бонферрони
Типы переменных
Построение дерева методом CHAID
Закладка Gains, Risks
Правила для классификации наблюдений
13.20-14.00
Обед
14.00-15.00
CHAID и логистическая регрессия
Обобщения и дополнительные возможности CHAID
Проверка адекватности модели
Формирование дерева методом CHAID с проверкой
15.00-16.00
CHAID и логистическая регрессия (продолжение)
Исследование дерева
Обучающая и контрольная выборки, перекрестная проверка Рассмотрение прибылей
Цены ошибочной классификации
Учет цен ошибочной классификации в правилах классификации
Построение дерева методом CHAID для переменной с тремя категориями
16.00-17.00
Самостоятельно задание. Подведение итогов курса.
|
