Методы кластеризации пользовательских данных для прогнозирования бизнес-процессов

Abstract

В работе приведен способ решения задачи сегментации рынка, основанный на применении самоорганизу- ющихся карт Кохонена и иерархического кластерного анализа. Для предварительной обработки данных были использованы методы Z-оценки и главных компонент. Были получены хорошие результаты в ходе проверки рассматриваемого подхода на реальных данных. Данный подход устраняет необходимость изме- нения архитектуры искусственной нейронной сети при изменении числа кластеров, что положительно сказывается на скорости работы при разведочном анализе данных в рамках определения маркетинговой стратегии предприятия. На языке R был реализован инструментарий, позволяющий нетехническим спе- циалистам проводить кластеризацию данных клиентов, а также имеющий возможность интеграции с CRM-системами.