Кластер2A 4+
Инструменты анализа кластеров
Chu-Yi Chang
-
- Бесплатно
- Включает встроенные покупки
Снимки экрана (iPhone)
Описание
Для большинства людей трудно получить необходимую информацию непосредственно из необработанных данных. Машинное обучение может преобразовывать неупорядоченные данные в полезную информацию. Кластеризация - это метод машинного обучения без учителя, при котором похожие объекты группируются в один кластер. Кластер2A сочетает в себе два самых популярных алгоритма кластеризации, K-means и DBSCAN, чтобы помочь вам обнаружить интересные закономерности в данных.
Например, Кластер2A может выполнять кластерный анализ на основе поведения потребителей и предоставлять результаты для сегментации клиентов. Сегментация клиентов - это использование определенных характеристик для выявления и организации клиентов. Эти характеристики могут быть демографическими, поведенческими / психологическими характеристиками и географическим положением. Сегментация клиентов позволяет идентифицировать клиентов и предоставлять продукты и услуги, соответствующие их потребностям. Такая персонализация обеспечит вам конкурентное преимущество, увеличит коэффициент конверсии клиентов и лояльность к бренду.
Модель K-means:
Алгоритм K-means требует указания количества кластеров. Основная цель - найти репрезентативную точку данных (называемую центроидом) в большом количестве многомерных данных, а затем назначить каждую точку данных ближайшему центроиду.
Модель DBSCAN:
В отличие от K-means, DBSCAN не требует указания количества создаваемых кластеров. Алгоритм DBSCAN обрабатывает точки данных на основе плотности, в основном разделяя достаточно плотные точки в характеристическом пространстве на один и тот же кластер, и может идентифицировать выбросы, которые не принадлежат какому-либо кластеру, что очень подходит для обнаружения выбросы.
Тип данные роста:
Вы можете выбрать данные временных рядов с 12 периодами, 24 периодами и 36 периодами для анализа.
Наиболее часто используемые данные - это ежемесячные закупочные цены на материалы, ежемесячные продажи продукции, ежемесячные покупки клиентов и годовой операционный доход компании.
Например, вы можете выполнить кластерный анализ на основе данных о ежемесячных покупках VIP-клиентов. Кластер2A автоматически рассчитывает скорость роста покупок каждого клиента, волатильность покупок и скорость роста на единицу волатильности, а также дает рекомендации по кластеризации.
Тип данные характеристик:
Вы можете выбрать от 2 до 10 характеристик для анализа.
Наиболее часто используемые характеристики следующие: Демография: К примеру, возраст, пол, доход, образование, национальность и размер семьи. Поведение / Психология: например, стиль потребления (модель RFM) и тип личности (модель DISC). География: например, страна, регион и город. Статистика / Финансы: например, среднее значение, стандартное отклонение, коэффициент Шарпа, β, α и R-квадрат.
Например, вы можете выполнить кластерный анализ на основе трех покупательских характеристик клиентов: RFM (Recency, Frequency, Monetary).
Что нового
Версия 3.5
Исправления ошибок и улучшения.
Конфиденциальность приложения
Разработчик Chu-Yi Chang указал, что в соответствии с политикой конфиденциальности приложения данные могут обрабатываться так, как описано ниже. Подробные сведения доступны в политике конфиденциальности разработчика.
Сбор данных не ведется
Разработчик не ведет сбор данных в этом приложении.
Конфиденциальные данные могут использоваться по-разному в зависимости от вашего возраста, задействованных функций или других факторов. Подробнее
Информация
- Провайдер
- Chu-Yi Chang
- Размер
- 61,3 МБ
- Категория
- Производительность
- Совместимость
-
- iPhone
- Требуется iOS 16.1 или новее.
- Языки
-
русский, английский, испанский, итальянский, корейский, немецкий, традиционный китайский, упрощенный китайский, французский, японский
- Возраст
- 4+
- Copyright
- © 2023 wfmedu.com
- Цена
- Бесплатно
- Встроенные покупки
-
- Модель DBSCAN 199,00 ₽
- Модель K-means 199,00 ₽