广西14个城市生活设施水平的评价研究

文章利用聚类分析的方法对广西14个城市的生活设施进行比较统计分析,利用SPSS统计软件对14个城市进行分类,区分了各城市生活设施的水平及所处的层次,并对一些城市生活设施的建设提出了建议。     

聚类分析在股票投资分析中的应用

在股票投资分析的时候应用聚类分析,可以更好以及更加准确的掌握投资股票的特征,以便于可以确定投资范围,最后能够利用类来分析出价格水平的总体高低情况来预测股票变动情况,正确选择投资股票的时机。聚类分析方式相比较于其他投资组合来说,更加实用,在分析投资股票的时候运用聚类分析方式,具有相对比较小的限制因素,拥有相对比较强的操作性,有利于金融投资人员进行应用。聚类分析通过收益性以及成长性来综合评价股票,可以在一定程度上指导金融投资。本文主要研究了聚类分析在股票投资分析中的应用。     

聚类分析在证券投资中的应用

企业管理中计划管理的程序引入证券投资管理之中,为证券投资提供了定性分析的方法;与此同时,聚类分析的方法作为证券投资定量分析的工具,使证券投资定性定量分析相结合,满足投资的需要;对聚类分析在证券投资中的应用价值必须进行实证研究。     

聚类分析在客户细分中的应用研究

客户细分是企业精确制定营销策略和成功管理客户群的基础,鉴于数据挖掘技术的发展和成熟,本文提出以聚类分析应用于客户细分,为营销策略的制定提供量化依据,提高企业开展营销活动的针对性和有效性。并以某证券营业部客户数据为分析对象,以数据挖掘的流程说明了聚类分析在客户细分中的应用。     

浅谈聚类分析在大数据分析中的应用

大数据指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工,在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。传统的数据分析方法无法对大数据进行分析。本文针对大数据的特性,总结了聚类分析方法再大数据分析中的应用以及对分析结果的评测方法。     

聚类分析在金融投资分析中的应用

聚类分析通过分析股票的成长性、收益性,利用综合评价指标体系来衡量样本股票的＂相似程度＂,它能够有效的指导金融投资。本文从聚类分析的方法入手,采用多因素方差方法对聚类分析结果进行了检验,验证了分析结果的可靠性。     

聚类分析和判别分析在股票投资中的应用

本文以股票市场中的地产板块个股为例,利用聚类分析方法将其进行系统分类,并且详细分析每类公司特点。然后利用判别分析方法将待分析的股票进行判别归类,以便进行进一步研究。最后在得出一些有意义结论的同时进一步加以讨论。     

聚类分析在上市商业银行绩效评价中的应用

目前我国上市商业银行共有14家,通过2009年年报的相关数据,利用股东权益比、主营业务收入增长率、每股净资产增长率、净资产收益率、贷款占总资产比率和资产负债率六个指标对我国上市商业银行进行系统聚类分析,可将其分为4类。对盈利能力进行聚类分析,找出制约其盈利质量的主要因素,并指出相应的提升途径。     

聚类分析在金融投资分析中的应用

现阶段,随着我国经济的快速发展,金融领域的投资已经越来越受到人们的关注。但是金融投资带来收益的同时,也会存在着一定的风险。为了帮助投资者更好的了解市场趋势和投资方向,采取科学有效的分析方法是非常关键的。聚类分析作为一种统计方法,在金融投资领域得到了广泛的应用。本文首先分析了聚类分析的定义和基本特征;其次,探讨了聚类分析方法在金融投资分析方面应用的意义;最后,详细讨论了聚类分析在金融投资分析方面的具体应用案例。     

聚类分析在大中型企业绩效评价中的应用

本文针对多标准大样本大型企业绩效考评问题,应用主成分分析方法与聚类分析方法对某企业绩效考评问题进行探索,实现了员工绩效排序和员工绩效区域划分,对提高大中型企业绩效考评效率起到积极推动作用。     

聚类分析在客户细分中的研究与应用

客户关系管理(CRM)已成为目前企业管理决策的重要组成部分,而数据挖掘、统计学等技术为客户关系管理的实施提供了良好的支持。本文将聚类分析技术应用于客户关系管理中,着重从应用的角度阐述聚类分析在客户细分中的重要作用。研究实例表明聚类分析方法是客户细分的一种有效、实用的方法。     

聚类分析在金融投资分析中的应用

聚类分析在金融投资类方面有很大的研究价值。本文将聚类分析和方差分析相结合进行投资分析,对股票的收益性,成长性等方面进行分析,建立较为合理的指标体系,衡量样本股票的“相似程度”,再通过聚类分析为投资者确定投资范围和投资价值。结果表明该方法能帮助投资者准确了解和把握股票的总体特性,预测股票的成长能力,使投资者做出最佳的投资决策。实验研究表明此方法在金融投资分析中具有有效性和实用性。     

谈聚类分析在市场分析中的应用

聚类分析是数据挖掘中一种常用的技术,在实践中可以多角度应用于市场分析,为市场营销战略和策略的制定提供科学合理的参考.本文在分析聚类分析法特征的基础上,从客户细分、实验市场选择、抽样方案设计、销售片区确定、市场机会研究五个方面探讨了聚类分析在市场分析中的具体应用.     

主成分聚类分析在广西物流战略规划中的应用

文章将广西省14个城市作为物流中心结点,利用主成分分析对各地区的物流发展综合实力进行评价,再利用新得到的综合主成分指标代替原来较多的评价指标,对省内各地区的物流发展进行聚类分析。最后对广西省区域物流中心做出了总体规划。     

应用聚类分析实现物流配送网络的优化

研究了物流配送网络的优化问题,通过对配送货物采用聚类预处理,增加了系统处理实际问题的规模,提高了配送网络的优化性能。测试结果表明该方法有效地降低了配送的成本,提高了效率。     

模糊聚类分析在ABC库存管理中的应用

80-20原则是库存ABC分类法的理论基础，但是仅按一个特征因素对库存品进行分类有其天然的缺陷。因为影响库存分类的不仅仅是销售额，还可能包括单位利润贡献，采购周期等，传统的ABC分类法在库存品种较大时就显得比较吃力了。模糊聚类分析方法可以按多个特征因素对品种数量庞大的库存品进行有效的分类，从而进行有效的库存管理。     

浅析聚类分析在郫县烟草卷烟营销方面的应用

"大数据时代"的来临,为新时期郫县烟草的转型提升提供了创新的发展思路。为准确研判市场、实现精准营销,调研了郫县卷烟市场,用聚类分析、层次分析方法对郫县卷烟信息进行了数据挖掘,并提出了相应的营销策略。     

模糊聚类分析在股票分类中的应用

对事物进行评价首先需要确定参考系,目前对股票进行评价的参考为历史数据以及专家建议。本文评价股票的角度选择为所选样本股票,通过选定股票的走势来预测与其相似度较高的股票的走势,获得相似度的方法是模糊聚类分析技术,数据处理工作利用MATLAB软件来完成。同时创新对指标的选取,本文从股票的表现情况与公司的财务情况两个角度各选取五个侧重点不同的指标,能够较全面地反映股票整体表现情况。     

聚类分析技术在高速公路高边坡稳定性分析中的应用

本文采用聚类分析技术对高速公路高边坡稳定性进行分析,确定出稳定性较差的高边坡,通过将该方法应用于高速公路中某高边坡的分析,使聚类分析技术得到了初步应用.     

K-Means算法及其在卷烟零售门店库存聚类分析中的应用

为准确了解市场库存和需求,减小商业库存压力,实现对零售户进行按需供货,发现零售户群体共性特征,通过考察零售户的年销售量和年库存量,基于Spark+MLlib的kmeans++算法实现对零售户行为的聚类,并根据收集所得的卷烟销售扫码数据采用KMeans+进行聚类分析,将客户分为三大类别,得到了较为合适的分类结果,给出了相应的销售和库存的管理策略,这为卷烟销售和库存管理策略的制定提供决策支持。