Маркетинговые исследования: записки рисёчера

Вебинары по факторному и кластерному анализу


Рубрики: Анализ данных, Видео, Инструменты маркетинговых исследований, Кластерный анализ, Маркетинговые исследования: библиотека, Факторный анализ

Британский исследователь - энтузиаст Рей Пойнтер (Ray Pointer) записал вебинары по факторному и кластерному анализу и выложил их у себя в блоге. Оба вебинара на английском языке, продолжительностью около 30-40 минут, рассчитаны на новичков.

На мой взгляд - это неплохо сделанные презентации и хорошее объяснение (насколько это можно было уложить в формат вебинара) плюс Рей делится собственным опытом проведения кластерного и факторного анализа.

Посмотреть вебинары по факторному и кластерному анализу можно на сайте Рея Пойнтера - The Future Place Blog.

5

комментариев


Метки:

Статьи на эту тему

Комментариев: 5

  1. спасибо за ссылку. Правда, в отрасли, на мой взгляд, завышен интерес к многомерным методам, и начинающие ресечеры очень стараются использовать их везде, где только можно, не очень хорошо понимая суть этих методов и не пытаясь сначала более простыми методами понять, что у них за данные и какие там закономерности могут быть найдены.

    Для новичков эти методы — как черный ящик, выдающий какой-то «красивый» и «интересный» результат, который можно выдать за готовый. Что там внутри черного ящика — они не очень понимают. К тому же на многомерные методы можно в какой-то мере переложить ответственность за результат анализа и всегда можно говорить коллегам и клиентам — ну, мы же типа применили кластерный анализ, а это считается круто.

    Я за несколько лет убедился, что оба метода — часто что дышло. Какие гипотезы ты хочешь подтвердить ими — такие и подтвердишь, проявив определенную ловкость рук и практически не нарушив правила работы с ними.

  2. Согласна в целом, но у меня сложилось впечатление, что сейчас это уже проходит и клиенты становятся более грамотными.Применением кластерного анализа вряд ли кого-то можно удивить и объяснить то, что ты облажался где-то.

    А чему на Ваш взгляд в отрасли уделяется мало внимания по сравнению с многомерными методами?

  3. за всю отрасль не скажу, а только про начинающих исследователей, которых я вижу рядом с собой. У них есть это желание сделать «факторный, кластерный, а хорошо еще и дискриминантный анализ, потому что именно так и надо анализировать количественные результаты». Какие-то более простые методы применить сначала (непараметрическую статистику, дисп.анализ, регрессию и т.п., да хотя бы внимательно помедитировать над описательной статистикой) они просто не догадываются. Надо сразу шарахнуть кластерный анализ, в который для этого впихнуть по возможности большее количество вопросов, сделанных в самых разных шкалах. С предварительными гипотезами и их обоснованием при этом плохо. Результат оказывается предсказуемо мутным.

    И вот, к сожалению, за пару лет, что люди работают, это у них не проходит — они просто не могут догадаться, что можно как-то иначе. Все это время наступают на одни и те же грабли.

    Перечитал еще раз свой комментарий — видимо, мне стоит говорить про конкретные проблемы с компетентностью в нескольких конкретных организациях, а не про отрасль в целом.

  4. Да, мне кажется, что во многих случаях эту проблему можно решить правильно выстроенными бизнес-процессами (если человек не очень хорошо разбирается в анализе данных, то он сначала учится «на кошечках», а потом уже самостоятельно ведет проект и выбирает способы анализа данных).

    Но с другой стороны я согласна, что результаты, к примеру, кластерного анализа могут выглядеть красиво и сами собой напрашиваются в презентацию. Просто я подумала, что действительно очень редко попадаются на глаза, к примеру, вебинары по другим видам анализа, не звучащим и не выглядящим так «красиво». Спасибо за наблюдение!

  5. Беда в том, что на обучение часто нет времени у фирмы. Приходит человек — и сразу в бой. Кстати, а есть ли компании, которые могут позволить себе учить человека на кошечках, чтобы он набрал необходимый уровень? Это ведь для аналитика довольно долго, не один месяц и не два. А если брать на работу готовых, то все равно у них какой-то свой взгляд на аналитику может быть и провалы в тех местах, которые нужны исследовательской компании.

    И Вам спасибо, пишите в блог почаще.