Каталог Данных Каталог Организаций Каталог Оборудования Каталог Программного Обеспечения Написать письмо Наши координаты Главная страница
RSS Реклама Карта сайта Архив новостей Форумы Опросы 
Здравствуйте! Ваш уровень доступа: Гостевой
Навигатор: Новости/Архив новостей/Главная страница/
 
Rus/Eng
Поиск по сайту    
 ГИС-Ассоциация
 Аналитика и обзоры
 Нормы и право
 Конкурсы
 Дискуссии
 Наши авторы
 Публикации
 Календарь
 Биржа труда
 Словарь терминов
Проект поддерживают  


Авторизация    
Логин
Пароль

Забыли пароль?
Проблемы с авторизацией?
Зарегистрироваться




width=1 Rambler_Top100

наша статистика
статистика по mail.ru
статистика по rambler.ru

Реклама на сайте
Новостные ленты

Методология выполнения сегментации в ArcGIS


На сайте компании Esri размещена информация о методологии выполнения сегментации в программе ArcGIS.

На протяжении более 30 лет компании, агентства и организации использовали сегментацию для деления на группы своих рынков, для более точной ориентации на своих клиентов, перспективы развития, граждан, жителей, членов организаций и спонсоров. Система сегментирования работает на той теории, что люди ищут новое, среди тех, чей образ жизни и поведения, аналогичен их собственному - «похожее ищет похожее». Такое поведение может быть измерено, предсказано и адресно зафиксировано. Сегментация объясняет поведение клиентов, описывает образ жизни и их привычки, и использует широкий спектр данных.

Tapestry™ Segmentation - это четвертое поколение геодемографических систем сегментации рынка, первые из которых появились с первой массовой публикацией машиночитаемых данных по небольшим районам из переписи населения 1970 года. Наличие сотен переменных для тысяч районов было абсолютно ненаглядным и сложным для маркетологов. Что им было нужно, так это структура – метод, как получать новую информацию из огромных баз данных. Сегменты рынка предоставляют систему классификации потребителей, и используют все имеющиеся переменные, которые могут помочь различить поведение потребителей, от бытовых характеристик, таких как доходы и семейный тип личностных качеств, такие как возраст, образование, или занятость, и даже выбор жилья.

Сегментация классифицирует районы США на 65 различных сегментов рынка. Районы с наиболее схожими характеристиками группируются, в то время как районы, показывающие расходящиеся характеристики разделяются. Сегментация сочетает в себе понятия «кто» из данных об образе жизни в демографических сводках с понятием «где», показывающим пространственную локализацию этого объекта, используемым для того, чтобы создать модель различных классификаций стиля жизни с адресами – еще одними поведенческими сегментами рынка.

Статистические методы

Кластерный анализ является наиболее общим подходом, который используется для создания системы сегментации рынка.
Существует целый ряд различных методов или методик кластеризации, которые могут быть применены для определения и классификации типов рынка. Каждый метод имеет свои сильные и слабые стороны. Предыдущие поколения сегментации были построены с использованием комбинации методов, таких как итеративное разбиение алгоритма K- средних для создания начальных кластеров или сегментов рынка, а затем применения иерархического метода минимальных отклонений для группировки кластеров. Сочетание двух методик позволило использовать сильные стороны каждого метода. Сегментация сочетает в себе традиционные методики с новейшими методами интеллектуального анализа данных, чтобы обеспечить надежную и качественную сегментацию районов США окрестностей. Компания Esri разработала и включила эти методы интеллектуального анализа данных в свой набор инструментария, чтобы дополнить и укрепить традиционные методы для работы с большими объемами геодемографических данных. Жесткие методы менее восприимчивы к экстремальным значениям, или отклонениям значений, и поэтому чрезвычайно важны для анализа небольших территорий. Традиционная методика кластерного анализа имеет длинный послужной список в разработке систем сегментации рынка. Использование дополнительных методов и реализация надежного интеллектуального анализа данных позволяет повысить эффективность традиционной статистической методологии при использовании методик сегментации.

Для более широкого взгляда на потребительский рынок, кластерный анализ был вновь использован для разработки сводных групп при сегментации. Создание сводных групп идеально, когда вы хотите работать менее, чем с 65 сегментами. 65 сегментов объединяются в 12 групп поведенческих типов, на основе от образа жизни и возраста. 11 групп урбанизации представляют альтернативный способ объединения 65 сегментов на основе географических и физических особенностей сегментов, таких как плотность населения, размер города, расположение относительно столичной области, и является ли он частью экономического и социального центра столичной области.

Данные, используемые для проведения сегментации

Методы кластерного анализа по существу являются эвристическими методами, которые основываются на экспериментальных данных, которые дают возможность создания устойчивых и оптимальных решений. Ключ к созданию качественной сегментации рынка заключается в выборе переменных, используемых для классификации потребителей. Потребительские рынки США являются многогранными и разнообразными. Использование полных, хорошо отобранных массивов атрибутов позволяет правильно описать это разнообразие. Источниками данных могут быть перепись населения 2000 года; перепись 2010 года; Обследование американских сообществ; данные демографических обновлений от ESRI; потребительская база данных от Experian INSOURCESM; опросы потребителей, такие как Исследование американских покупателей от GfK MRI, чтобы собрать и использовать данные обо всех тонкостях рынка США.

Выбор переменных, используемых для идентификации потребительских рынков начинается со сбора данных, которые включают бытовые характеристики, такие как тип (одинокий человек или семьи), уровня доходов, взаимосвязи (один или поколение), и статус - владелец/арендатор; а также личные качества, такие как возраст, пол, образование, занятость, семейное положение; такие характеристики, как жилье, например. Также учитывается стоимость недвижимости или сумма, затрачиваемая на аренду, тип жилья (для одной семьи, квартира или таунхаус), сезонный статус, стоимость всего этого по отношению к доходам владельца. В сущности, может использоваться любая характеристика, которая позволит дифференцировать потребительские расходы и предпочтения, это поможет в идентификации потребительских рынков.

Процесс отбора основан на опыте компании Esri в работе с данными переписи населения 1980, 1990 и 2000 годов, и включает в себя ряд многомерных статистических методов, в дополнение к факторному анализу, анализу главных компонент, корреляционные матрицы и графические методы. Выбор наиболее релевантных переменных имеет решающее значение для определения однородных сегментов рынка. Однако, определение наиболее точного «веса» для каждой переменной не менее важно. Лучше ли всего уровень доходов характеризует принадлежность человека к определенному классу? Может ли совокупный семейный или случайный месячный доход правильно измерить реальную покупательную способность? В конце концов, выбор был сужен до более чем 60 атрибутов для проведения кластеризации районов США на основе типов рынка.

Начиная от уровня кварталов или районов, сегментация реализует сравнение потребительских рынков по всей стране на уровне государства, столичных районов, округов, участков переписи, почтовых индексов, и даже избирательных округов.

Процедуры проверки

Процедуры проверки выполняются после создания сегментов для того чтобы удостовериться в их стабильности и обоснованности. Репликация сегментов с независимой выборкой проверяет их на стабильность. Обоснованность проверяется через характеристики, которые не используются для создания сегментов. Связь данных сегментации с последними данными потребительских опросов является критическим моментом. Система сегментации рынка должна уметь отличать реальные потребительские модели расходов и образа жизни – от того, как это ожидалось. Esri проверяет эффективность своей сегментации рынков по данным опросов потребителей от GfK MRI, в том числе для почти 6000 продуктов и услуг брендов по 550 категориям, наряду с аудитории сотен журналов и газет, использованием Интернета, зрительской телеаудитории по каналам и программам, радио, а также использованию справочников желтых страниц. Такая проверка дает ответ на самый важный вопрос: работает ли эта методика? Да, она работает.

Обновление базы данных

Данные сегментации обновляются ежегодно по текущим итогам демографических обновлений от ESRI. Дополнительные сведения о сегментации можно получить на сайте: esri.com/tapestry или позвоните по телефону 1-800-447-9778.

Команда разработчиков ESRI

Во главе с главным демографом Линном Вомолдом (Lynn Wombold), команда разработчиков ESRI имеет 30-летний историю работы в области рыночной информации. Совокупный опыт работы членов команды - экономистов, статистиков, демографов, географов и аналитиков составляет почти столетие работы в области развития сегментации. В дополнение к инструменту Tapestry Segmentation, команда также разрабатывает продукты по демографии под названиями Updated Demographics, Consumer Spending, Market Potential, и Retail MarketPlace.


См. также:
Каталог Программного обеспечения:
   - ArcGIS
Каталог Организаций:
   - Esri
Каталог Авторов:
   - Новости с зарубежных сайтов

Разделы, к которым прикреплен документ:
Тематич. разделы / Картография, ГИС
Тематич. разделы / Демография и статистика
Страны и регионы / Др. страны / США
 
Комментарии (0) Для того, чтобы оставить комментарий Вам необходимо авторизоваться или зарегистрироваться




ОБСУДИТЬ В ФОРУМЕ
Оставлено сообщений: 0


Источник: http://www.esri.com/library/whitepapers/pdfs/esri-data-tapestry-segmentation.pdf
Цитирумость документа: 2
20:04:07 18.05 2014   

Версия для печати  

Портал Gisa.ru использует файлы cookie для повышения удобства пользователей и обеспечения работоспособности сайта и сервисов. Оставаясь на сайте Gisa.ru вы подтверждаете свое согласие на использование файлов cookie. Если вы не хотите использовать файлы cookie, то можете изменить настройки браузера. Пользовательское соглашение. Политика конфиденциальности.
© ГИС-Ассоциация. 2002-2022 гг.
Time: 0.0089631080627441 sec, Question: 57