Проблемы сегментирования рынка являются ключевыми при организации маркетинговой работы, которая способствует формированию устойчивой среды предприятия в процессе циклического функционирования рыночной экономики. Предприятие ищет доходный сегмент, который соответствует его ресурсам и возможностям. Успехи предприятия на доходном сегменте повышают его конкурентоспособность. Практическая полезность выделения доходных сегментов очевидна, однако при ее реализации возникают трудности. Когда перед аналитиком возникают задачи сегментирования рынка, ему необходимо определиться с технологией и методами построения сегментов. Выбор методики сегментирования представляет сложную задачу. Трудность выбора методики для решения конкретной задачи сегментирования обусловлена разнообразием известных подходов. В последние годы в теории сегментирования наметился переход от простых концептуальных моделей к статистическим методам. В таком ключе особое место стал занимать кластерный анализ. Термин кластерный анализ (впервые ввел Tryon, 1939) в действительности включает в себя набор различных алгоритмов классификации. Техника кластеризации применяется в самых разнообразных областях. В общем, всякий раз, когда необходимо классифицировать "горы" информации к пригодным для дальнейшей обработки группам, кластерный анализ оказывается весьма полезным и эффективным. Среди различных методик кластерного анализа можно выделить нетрадиционное направление - самоорганизующиеся карты Кохонена. Самоорганизующиеся карты - это одна из разновидностей нейросетевых алгоритмов, основным отличием которой является то, что при обучении используется метод обучения без учителя, то есть результат обучения зависит только от структуры входных данных.

Для скачивания файла(ов) необходимо пройти авторизацию или регистрацию: