层次聚类算法及其研究论文

聚类分析在企业网络营销中的应用论文

论文摘要：本文针对企业网络营销中的大量数据为基础进行数据的分析，依据数据挖掘技术中典型的聚类分析方法进行数据的处理，并以一个网络营销公司为例，对其客户信息进行了聚类分析，得到了一些有价值的信息，对于企业的营销策略的决策给与一定的支持。

论文关键词：聚类分系,网络营销,策略,客户关系

0前言

现代科学技术的迅猛发展，特别是在互联网的应用和开发上更加的迅速，企业必须通过网络对自己的产品加强宣传以增强自己的竞争力。客户是一个非常重要的、有价值的重要资源，现在如何更好地从数据库中挖掘出客户中有价值的信息，更好的培植和经营与有价值客户的关系，抛弃那些无利可图没有发展前景而且营销费用高的客户，并且可以针对不同价值的客户给与不同的政策同时制定出个性化的营销策略，这些才能够保证企业的生存发展。对于这一切数据挖掘无疑是行之有效的好方法之一。本文以一个网络营销公司为例，提出了一套可操作性的对客户价值评价方法，然后使用数据挖掘技术中比较常见和常用的聚类分析算法对客户信息进行聚类从而达到非常重要的信息并为企业在网络营销中提供决策依据。

1聚类分析

聚类（clustering）是对于数据挖掘技术是非常重要的一部分，现在也是数据挖掘技术中关键的一种。聚类的意义就是针对物理或逻辑上的数据对象的进行自动分类，最后将数据对象分为多个类或簇的过程。对于聚类结果要使得数据对象在同一个分类中具有最大的相似度，而在不同的类中具有最小相似度。聚类的现实意义就是在于可以将数据按照一定得关系进行自动的分类，事先不知道所有的数据对象共有多少类，通过算法的处理最后得到一个分类结果进行应用。譬如在市场研究领域中，特别是针对网络营销的企业或网站，从大量的网络数据进行分析聚类，可以讲客户分成不同的类别，针对这些类别不同的购买力和兴趣爱好来进行个性化的营销手段，提高企业的经济效益。目前研究人员大多针对于聚类分析算法的改进和完善进行研究，进而提高聚类分析的工作效率。著名的算法有：CLARANS，BRICH，DBSCAN，CURE，STING，CLIGUE和WaveCluster等。

2聚类分析应用于企业客户资源管理

现针对某电子商务公司进行分析，该电子商务公司的客户分布在全国各地以及国外一些地区，现仅列出具有代表性的10个大客户：吉林，黑龙江，山东，江苏，浙江，安徽，湖南，缅甸，印度，南非等。在数据挖掘的目的就是从客户中找到一些共同点，在对这些客户数据进行处理前要使用聚类分析的方法进行研究看看这10个客户能否有一些共同之处以便企业针对不同类型的客户给与不同的对策，首先对该公司采用专家打分的方法，而且还有通过网上问卷调查和访谈的方式，收集各地销售专员的意见等方式，然后对数据加以综合，最后聚类分析法确定各项指标的权重。

那么在具体实施聚类分析法的时候可分为5个步骤进行：

第1步：首先对各项指数构建层次结构，其中被评定的10个大客户作为方案层，客户价值放在目标层中进行处理，各项指标是准则层，按照这样的分层结构来构造客户关系评价系统中个指数的结构图，见图2-1所示；

从数据可以看出有两种情形：一是缅甸和南非，从数据中可看出这类客户的当前价值很小，但是具有很大的隐含价值，势必会有一天他们的成长给企业会带来丰厚的物质利益，这样具有发展潜能的客户应该采取措施激发潜能；二是安徽和印度这类客户，虽然从数据中看出这类客户当前价值很小，但是就这两个省份的地理位置和经济状况来分析他们隐含着较大的价值。对于这一类的客户，企业就应该采取灵活的措施，激发他们的购买能力促使该类型的客户不断地向前发展；

第2类是“维持型”客户，他们会源源不断的为企业提供利润，如黑龙江和江苏，他们这类客户根据以往的交易记录分析到得结果就是目前价值大，不过没什么发展的潜能，或者说在某种情况下它的时常还会萎缩，当前这类客户会给企业带肋比较丰厚的利润但是就长期发展而言却不是利润的主要来源，他们在某种情况下会流失掉，会被其他的企业竞争对手的介入而流失，为此对于企业一方面要维持与这类客户的良好关系，保持稳定的`客户关系，另一方面还要采取一些营销手段来刺激该类客户的消费，提供一些个性化的服务和策略；

第3类“淘汰型”客户，这类用户就如同鸡肋了，对于企业的现在和将来都意义不大，目前的销售份额较小，企业对他们营销的成本还很高，年利润率很低，根据分析这类客户包括浙江、湖南和吉林，他们没有长期的发展的趋势，所以企业采取的策略就是应充分挖掘他们给企业带来的当前价值后逐渐地放弃他们；

第4类是“贵宾型”客户，这类用户是企业的主要经济利润的来源，在某种程度上可以说是企业生存的保证，他对企业是关系到生死存亡的重要客户，从数据中看山东就是该企业的这类贵宾型的客户，他的当前价值和潜在价值都很大，企业必须认真对待，细心呵护与这类客户的关系，以及该客户企业的关键性人物的关系，加强与这类客户的沟通和关系的培养，同时还要提高警惕，防止竞争对手抢走这些贵宾型客户。针对贵宾型客户企业就应该对其进行一对一的营销策略，进行良好的客户需求沟通，尽最大可能满足他们的需求，适当给与一些特殊政策来加强和他们的关系。从不同角度来加强客户对企业的忠诚度、满意度等。企业根据这些重要的信息就可以针对不同的客户采取合适的销售策略。

3小结

总之，企业首先对客户的价值进行全方位、多角度进行评价，再将分析结果量化后进行数据挖掘，通过聚类分析，对客户进行细分，针对不同类型的客户给与个性化的服务。

层次聚类分析：是创建一个层次以分解给定的数据集。该方法可以分为自上而下（分解）和自下而上（合并）两种操作方式。为弥补分解与合并的不足，层次合并经常要与其它聚类方法相结合，如循环定位。典型的这类方法包括： 第一个是;BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies) 方法，它首先利用树的结构对对象集进行划分；然后再利用其它聚类方法对这些聚类进行优化。 第二个是CURE(Clustering Using REprisentatives) 方法，它利用固定数目代表对象来表示相应聚类；然后对各聚类按照指定量（向聚类中心）进行收缩。 第三个是ROCK方法，它利用聚类间的连接进行聚类合并。 最后一个CHEMALOEN，它则是在层次聚类时构造动态模型。

一个层次的聚类方法将数据对象组成一棵聚类的树。根据层次分解是自底向上的还是自顶向下形成的，层次的聚类方法可以进一步分为凝聚的（agglomerative）和分裂的（divisive）层次聚类。 （1）凝聚的层次聚类：这种自底向上的策略首先将每个对象作为单独的一个簇，然后和并这些原子簇为越来越大的簇，直到所有的对像都在一个簇中，或者达到某个终止条件。 （2）分裂的层次聚类：这种自顶向下的策略与凝聚的层次聚类相反，它首先将所有的对象置于一个簇中。然后逐渐细分为越来越小的簇，直到每个对象在单独的一个簇中，或者达到一个终止条件，例如打到了某个希望的簇数目后者两个簇之间的距离超过了某个阀值。 例2 图2－3描述了一个凝聚的层次聚类方法AGNES（Agglomerative NESting）和一个分裂的层次聚类方法DIANA（Divisive Analysis）在一个包含五个对象的数据集合{a,b,c,d,e}上的处理过程。最初,AGNES将每个对象作为一个簇，然后这些簇根据某些准则一步步合并。例如，如果簇C1中的一个对象和簇 C2中的一个对象之间的距离使所有属于不同簇的对象间欧式距离最小的，C1和C2可能被合并。其每个簇可以被簇中所有对象代表，两个簇间的相似度由两个不同簇中距离最近的数据点对的相似度来确定。聚类的合并过程反复进行直到所有对象最终合并为一个簇。 图2-3 在对象集合(a,b,c,d)上的凝聚与分裂层次聚类 在DIANA方法处理过程中，所有的对象都放在一个簇中。根据一些原则（如簇中最邻近的对象的最大欧氏距离），将该簇分裂。簇的分裂过程反复进行，直到最终每个新的簇只包含一个对象。 层次聚类方法尽管简单，但经常会遇到合并或分裂点选择的困难。这样的选择是非常关键的，因为一旦一组对象（合并或分裂）完成，它就不能被撤销，下一步的处理将在新完成的簇上进行。这个严格规定是有用的，由于不用担心组合数目的不同选择，计算代价会比较小。但是，已做的处理不能被撤消，聚类之间也不能交换对象。如果在某一步没有很好的选择合并或分裂的决定，可能会导致低质量的聚类结果。而且，这种聚类不具有很好的可伸缩性。因为合并或分裂的决定需要检查和估算大量的对象或结果。 改进层次方法的聚类质量的一个有希望的方向是将层次聚类和其他聚类技术集成。有两种方法可以改进层次聚类的结果： （i） 在每层划分中，仔细分析对象间的“联接”，例如CURE和Chameleon中的做法。 （ii）综合层次凝聚和迭代的重定位方法。首先用自底向上的层次算法，然后用迭代的重定位来改进结果。例如BIRCH中的方法。