ANÁLISIS BIVARIADO Y MULTIVARIADO

COLEGIO DE ESTUDIOS SUPERIORES EN ADMINISTRACIÓN

ESPECIALIZACIÓN EN MERCADEO ESTRATÉGICO

ESTADÍSTICA APLICADA AL MERCADEO

TRABAJO 3 – ANÁLISIS BIVARIADO Y MULTIVARIADO

JUAN DAVID ALONSO VILLAMIZAR.

1. ¿Qué es un análisis de conglomerados?

El análisis de conglomerados o también conocido como análisis de clúster en marketig, es un método estadístico multivariado enfocado en la creación de grupos de elementos de una muestra o clúster los cuales cuenten con la mayor semejanza posible entre ellos, pero que del mismo modo este clúster tengan diferencias con otros grupos.

En marketing esta metodología se usa con mucha frecuencia ya que permite crear segmentación eficiente de grupos de usuarios o clientes que se estudian dentro de esta disciplina.  

1. Realice una lista de técnicas de análisis de conglomerados.
   

Métodos Jerárquicos: Tienen como finalidad la agrupación o división de clúster para la creación de un nuevos grupos a partir de un grupo anterior, en otras palabras, de la creación de un grupo inicial se crean nuevas segmentaciones sucesivas evaluando diferentes variables. 

• Jerárquicos Aglomerados: Esta técnica es implementada para crear grupos partiendo de una muestra de k elementos. A medida que el proceso de agrupación avanza se buscan similitudes entre los individuos con el fin de crear el clúster lo más homogéneo posible.
  
• Jerárquicos Disociativos: Es el método inverso del aglomerado, este parte de la existencia de un gran grupo y a medida que se aplican las caracterizaciones planteadas se divide el grupo hasta que la observación de cada conglomerado sea distinta.

Métodos no Jerárquicos: Se usan para agrupar objetos más no variables

1. ¿Cuándo se utiliza y para cuál es la utilidad el análisis de conglomerados?

El análisis de conglomerados se utiliza cuando se quieren desarrollar investigaciones explorativas que permitan agrupar individuos con características homogéneas con el fin de tener un manejo más controlado de las variables presentes en el estudio.

Por ejemplo, el análisis de clúster permite clasificar grupo de clientes teniendo en cuenta sus preferencias.

1. ¿Qué son los árboles de Clasificación y los modelos de regresión?

Los arboles de clasificación son un método de segmentación construido a partir de reglas de decisión con el fin de dividir repetitivamente los datos obtenidos de una investigación y de este modo crear grupos homogéneos. Del mismo modo este método permite realizar predicciones a partir de observaciones y reglas lógicas sobre comportamientos de una población.

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