因子分析和聚类分析在市场研究中的应用

随着我国经济的快速稳健发展,人们对市场问题的研究与探索也逐渐加深,消费者的购买习惯和态度、品牌形象和特性、产品服务质量和市场细分等问题都是重点关注的趋向。由于一些市场问题在研究过程中存在变量个数多、分析机理复杂和数据含量大等问题,因此,因子分析和聚类分析作为两种比较科学和实用的技术就应运而生了,并且在市场研究中得到了广泛的关注和利用。本文叙述了因子分析和聚类分析的概念以及它们在市场研究中的意义,并且详细介绍了因子分析和聚类分析在市场细分中的应用。     

层次聚类分析方法在教师教学质量综合评价中的应用

为了科学地评价教师教学质量,对19名教师教学情况的评价指标通过层次聚类分析方法对教师教学质量进行数字分类,定量地确定各项评价指标的一致性和差异性,使分类结果更具科学性、合理性.运用标准差进行原始数据标准化,进一步计算出欧氏距离,最后用层次聚类分析法画出水平聚类图,将19位教师分为优秀、良好、称职、不称职四类,其中:14号为优秀:1、13、2、4、16、11、9、18、6、7号都为良好;3、8、17、12、10、19号为称职;5、15为不称职.本研究从完整性、协调性方面设计教学质量评估的指标体系,对提高评价的客观性和提高教学质量均具有十分重要的作用.     

模糊聚类分析在大学生综合素质评定中的应用

利用模糊聚类分析中的编网法就学生素质从德、智、体、能、劳五个方面作出评价。首先,对得到的数据进行规格化;其次是构造模糊相似矩阵;最后利用编网法对学生素质的评定进行聚类分析。该方法简单易懂且计算量小,在具体的班级管理中能达到预期的效果。     

GPCA和遗传算法聚类分析在中国区域经济综合评价中的应用

本文结合全局主成分分析(GPCA)和遗传算法聚类分析,对中国31个地区的经济发展水平进行综合评价.首先借助GPCA获得经济水平全局主成分分值,对区域经济发展进行纵向、横向分析;然后在GPCA基础上,对区域经济发展水平做非线性映射的遗传算法聚类分析.仿真表明,综合评价结果与客观实际吻合度较高.     

模糊聚类分析在数据挖掘中的应用

聚类分析是数据挖掘的主要方法之一,而且能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况,集中对特定的聚簇集合作进一步的分析。介绍了数据挖掘过程中常见的数据聚类算法,讨论了聚类分析最新的研究方向——模糊聚类方法。     

聚类分析在学生成绩管理中的应用

对高校学生考试成绩进行分析是教学管理的重要工作之一,传统的分析统计方法虽然方便快捷,但这种方法存在一些缺陷,不能客观而全面的反映学生的学习情况.使用数据挖掘中聚类分析方法对学生的原始成绩进行分析,可以有效地克服传统分析方法的缺陷.实验结果表明:k-means算法对学生成绩进行快速聚类具有较高的效率,能够有效地克服传统分析方法的缺陷.     

灰色聚类分析在MIS开发中的应用

在行业通用大规模MIS开发中,由于各个企业的差异,需要将它们分为若干类型进行设计,并确定所需设备容量。文章介绍了利用灰色聚类分析对企业进行分类的方法。     

主成分聚类分析在广东省区域经济综合评价中的应用

首先,构建能够反映区域经济水平的12个主要经济指标作为原始指标,运用主成分分析法对广东省21个省辖市的经济实力进行综合评价,根据前两个主成分的得分进行聚类分析,最后将主成分分析和聚类分析结果进行综合分析.分析结果表明,广东省21个省辖市可划分为4类,各类区域间的经济实力差距较大.这一评价结果可以为广东经济的可持续发展提供重要的参考依据.     

聚类分析在外国语言学研究中的应用

调查显示,我国大部分外国语言学研究者对聚类分析既缺乏了解也不会应用。本文展示了聚类分析和语料库结合可以应用于外国语言学的很多研究领域:词汇语义、句法型式,以及语言的地理变异、文体变异、社会变异和功能变异。聚类分析不仅是一种统计分析技术,而且具有研究方法论意义,即可以以数据驱动的方式系统性的发现研究变量和生成高质量的假设。还特别指出聚类分析可以作为系统功能语言学的定量化研究的一种重要工具。     

Minitab的聚类分析在模块化产品设计中的应用

为了满足用户需求的个性化、多样化和差异化,企业的生产模式也由传统的大规模生产慢慢向大规模定制转变。通过利用Minitab软件中的聚类分析对模块进行合理划分,实现零部件的批量生产和规模效应,最终实现产品定制成本的下降和产品交货期缩短的目标。     

基于逐步回归分析的上海会展业竞争力评价研究

上海的会展业持续发展。经济环境竞争力和旅游产业环境竞争力两个方面的因素影响了会展业竞争力。超大城市的会展业发展更取决于城市整体经济发展,而与旅游业相关较小。上海应继续发挥和强化经济环境竞争力优势;积极开拓外资渠道和形式;增强会展业与旅游业之间协调性;利用创新思想发展酒店业。     

老年游客旅游决策影响因素之多元逐步回归分析

作者历时2个多月,在大量走访以及问卷调查的基础之上,着重研究分析了影响国内老年游客旅游消费行为的众多因素,并运用多元逐步回归分析方法研究了各因素对老年人旅游消费行为的影响程度。结论显示,影响老年人旅游行为的主要有13个因素,其中老年人的收入水平、旅游地景点的吸引力是影响老年人旅游行为——旅游次数、旅游停留时间和旅游日消费额的共同因素,而收入水平最为关键。     

探讨聚类分析方法在高校教学评价中的应用

本文以多位一线教师的教学情况为样本对高校教学中的各项指标进行了具体的聚类分析并对分析的结果进行了相关的具体分类。在这个研究过程中,得出了教师们各项教学指标的差距,从而为今后的高校教师从哪些方面进行提升和努力提供了一定程度上的依据。     

股票市场数据的统计实证分析

多元统计分析方法是研究股票价格的一般方法,本文利用统计分析方法考察并确定上市公司与股票价格相关的基本因素,利用聚类分析与因子分析两种分析方法来进行实例研究,并判断出各公司股票质量特征,为投资者的投资提供科学严谨的建议。     

基于随机森林的交通事件检测方法设计与分析(英文)

为了进一步提高决策树模型的交通事件检测性能,且避免噪音和过拟合现象,提出了基于随机森林的交通事件检测方法.从分类强度和相关性2个角度进行分析,并构建了3组实验:与不同数目决策树的对比、与不同决策树的对比及与神经网络的对比.实验数据采用实测的高速公路交通参数数据库(I-880数据库);实验的评价指标采用检测率、误警率、平均检测时间、分类率和ROC曲线下的面积.实验结果表明,基于随机森林的交通事件检测模型可以提高检测率、减少检测时间、提高分类正确率,和多层前馈神经网络相比具有很好的竞争力.     

回归分析在分析化学中的应用

本文归纳了回归分析在分析化学中的应用。     

计算机在一元回归分析中的应用

探讨了利用计算机进行一元回归分析的基本方法，设计了求一元回归预测模型的算法，并用QBASIC语言编写计算机程序。     

回归分析法在服装流行色预测中的应用

本文利用回归分析建立数学模型,从预测模型中得到服装流行要素的预测集合,再通过趋势分析得到合理的服装流行要素(流行趋势),最后,通过企业的服装辅助设计应用实例对该模型进行了验证,并提出近期最佳服装流行色。     

利用SPSS进行主成分回归分析

利用SPSS12.0forWindows的LinearRegression,FactorAnalysis和ComputeVariable等过程,结合线性回归和主成分分析的基本原理,介绍了多重共线性诊断、主成分回归分析过程和确定最佳方程的方法。