Кластеризация данных

Напишите нам сообщение. Мы ответим вам в ближайшее время!


Стоимость:

Кластеризация данных (до 10 показателей) - 8 000

Здесь вы можете заказать услугу статистического анализа данных, кластеризации данных. Узнать стоимость помощи в статистическом анализе.

Когда требуется услуга кластеризации данных

Этот вид исследований необходим при наличии большого объема данных или наблюдений, которые необходимо структурировать в более-менее однородные группы, ранжировать или разделить на категории. Например, если нужно разделить потребителей компании на группы или разбить пациентов на категории. Такие исследования чаще всего заказывают социологи или маркетологи. Нередко мы комбинируем эту услугу с услугой анализа результатов опроса. Полученные кластеры подвергают затем дополнительному исследованию или сравнительному анализу.

Для этой цели используется широкий спектр методов кластеризации и категоризации данных. Например, анализ ближайших соседей, иерархический кластерный анализ или двухэтапный. В исследовании можно задать те параметры наблюдений, которые наиболее важны для формирования групп, а также выделить наиболее интересующие наблюдения.

Только специалист может правильно подобрать метод кластеризации и настроить верно все параметры расчета (стандартизацию, число кластеров, используемую меру расстояния и так далее). Все эти параметры очень важны и оказывают сильное влияние на конечный результат, поэтому мы рекомендуем доверять такую работу только специалисту.

У нашей компании есть опыт проведения таких вычислений, в том числе имеются зарегистрированные программы ЭВМ.

Кластеризацию можно проводить на основе и числовых, и категориальных переменных. Наша компания активно занимается статистическими исследованиями нечисловых данных, что активно используется учеными-медикам и социологами.

Также важным моментом при кластеризации является анализ полученных результатов: точна ли классификация, какие результаты дают другие методы или параметры вычислений, какие результаты дает иной набор предикторов (независимых факторов), каковы ошибки и выбросы кластеризации и так далее.

В результате услуги кластеризации данных

  • определяется оптимальное количество групп разбиения и их размеры,
  • осуществляется разбиение наблюдений на группы,
  • исследуется расстояние между этими группами,
  • определяется степень важности показателей при группировке,
  • анализируются степень точности модели и ее выбросы,
  • осуществляется сравнение полученных кластеров,
  • производится шкалирование результатов,
  • данные представляются как таблично, так и графически.

Зачастую мы сочетаем кластерный анализ с регрессионным, если имеется обучающая выборка.