1、Copyright CAE1Copyright CAE2討論議題討論議題 我們的研究工作是什么我們的研究工作是什么? 什么是多元統計分析（什么是多元統計分析（MVA)? 為什么我們需要它為什么我們需要它? 通常的分析技術通常的分析技術 MVA詳細介紹及例子詳細介紹及例子: 相關分析（相關分析（Correspondence analysis） 回歸回歸/多元回歸分析（多元回歸分析（Regression / Multiple regression 因子分析（因子分析（Factor analysis） 聚類分析（聚類分析（Cluster analysis/segmentation) 結論結論Copy

2、right CAE3市場研究的工作是什么市場研究的工作是什么? 它只是它只是 ？: 問卷設計問卷設計? 運作質量的控制運作質量的控制? 制作圖表制作圖表? 撰寫報告撰寫報告? 我們的工作是我們的工作是 提供解決方案提供解決方案 是解決市場問題是解決市場問題 是為我們的客戶掙更多的是為我們的客戶掙更多的 money 特征特征 或或我們所我們所傳送的傳送的意識意識.The BenefitsCopyright CAE4當我們進行分析時當我們進行分析時 有簡單性的一面有簡單性的一面. 例如：基本的分析（變量關聯表）例如：基本的分析（變量關聯表） 另外也有復雜性的一面另外也有復雜性的一面 . 大量附加的

3、分析大量附加的分析 運用許多的分析技術運用許多的分析技術 然而我們需要看到然而我們需要看到“復雜性問題背后的簡單表述復雜性問題背后的簡單表述” 使復雜問題簡單化使復雜問題簡單化 為了達到這一目的，你不得不研究復雜問題然后為了達到這一目的，你不得不研究復雜問題然后去提煉出使人容易明白的信息去提煉出使人容易明白的信息Copyright CAE5什么是多元統計分析什么是多元統計分析? 單一問題分析單一問題分析(univariate analysis) 例如頻率例如頻率分布通常作為數據的第一步的描述分析分布通常作為數據的第一步的描述分析 關聯表關聯表(bivariate analysis) 總是作為主

4、要的分總是作為主要的分析手段而被市場研究者反復析手段而被市場研究者反復 使用使用 把一個問題或變量與另一個關聯交叉作表把一個問題或變量與另一個關聯交叉作表(例如對受例如對受訪者背景變量：性別、年齡等訪者背景變量：性別、年齡等) 如果同時分析的變量超過二個就被稱為多元統如果同時分析的變量超過二個就被稱為多元統計分析計分析Copyright CAE6為什么要做這種為什么要做這種“附加值附加值”的分析的分析? 我們不做我們不做MVA分析是因為分析是因為 它使我們看起來很好它使我們看起來很好 我們喜歡它我們喜歡它 我們已經聘請了統計師、購買了統計軟件而且得到公司財我們已經聘請了統計師、購買了統計軟件而

5、且得到公司財務部門的批準務部門的批準 我們不做我們不做MVA分析是因為分析是因為 它會使數據對客戶更有指導作用它會使數據對客戶更有指導作用 它能使你得到單變量分析無法達到的結果它能使你得到單變量分析無法達到的結果 因此，它可以使你更好的利用信息，賺取更多的鈔票因此，它可以使你更好的利用信息，賺取更多的鈔票Copyright CAE7我們通常使用的多元分析技術我們通常使用的多元分析技術. 相關性分析（相關性分析（Brand Mapping ） 主成分分析主成分分析 因子分析因子分析 多元回歸多元回歸 聚類分析聚類分析/市場細分市場細分 聯合性分析聯合性分析/ 平衡（平衡（Trade off） 分

6、析分析 判別分析判別分析 etc. etc. etc.Copyright CAE8多元統計分析技術多元統計分析技術 一個研究者可能不了解所有的分析技術細節一個研究者可能不了解所有的分析技術細節 但是他們應該能夠正確地選擇適當的方法但是他們應該能夠正確地選擇適當的方法 使用多元技術，你不必知道詳細的數學公式使用多元技術，你不必知道詳細的數學公式-但是你應當明白但是你應當明白它的原理它的原理 多元分析并不是魔術棒，不需要我們開動腦筋就能解決問題多元分析并不是魔術棒，不需要我們開動腦筋就能解決問題 - 它不會輕易告訴你答案它不會輕易告訴你答案 如果問卷設計的很差，多元分析就很難發揮作用如果問卷設計的

7、很差，多元分析就很難發揮作用Copyright CAE9相關性分析相關性分析Correspondence AnalysisCopyright CAE10結構結構 什么是相關性分析？什么是相關性分析？ 嘗試通過練習了解它嘗試通過練習了解它 輸入的類型輸入的類型 設計錄入的格式設計錄入的格式 執行分析執行分析 解釋和表述分析的結果解釋和表述分析的結果Copyright CAE11什么是相關性分析什么是相關性分析? 經常也稱作經常也稱作 Brand Mapping 或或 CORAN Mapping Brand Mapping = Correspondence Analysis (usually) 相

8、關性分析圖相關性分析圖 一種非常有用的市場研究工具，可以表述一個市場的側面一種非常有用的市場研究工具，可以表述一個市場的側面（市場細分，品牌定位等）（市場細分，品牌定位等）可以在可以在2維空間內同時表達多維的屬性維空間內同時表達多維的屬性可以更好的理解品牌和屬性之間的關系可以更好的理解品牌和屬性之間的關系 Copyright CAE12 幫助客戶幫助客戶/市場決策者市場決策者 為實施市場戰略而去發現市場的空隙和優化產品的為實施市場戰略而去發現市場的空隙和優化產品的定位（對于新品牌或新產品的開發定位（對于新品牌或新產品的開發/延伸）延伸） 發現市場上決定性的或顯著的屬性，例如對于選擇發現市場上決

9、定性的或顯著的屬性，例如對于選擇不同品牌的重要和有顯著區別的屬性不同品牌的重要和有顯著區別的屬性Copyright CAE13什么是什么是Brand Mapping?Wan LiMagic CleanMr. MuscleLookCleans well for heavyduty cleaning *Is effective inremoving oil/greaseCleans thoroughlyBlue MoonGold FishGFLWhite CatCloroxCleans and shines in one step *Has a good fragrance *Deodorizes

10、 Is easy to useCleans well for lightduty cleaning *Is a trustworthy brand *Is non-irritating/safe to useLeaves a long-lasting shine *Leaves a shine *Copyright CAE14一個例子一個例子- 原始數據原始數據 以下這張表顯示不同家庭寵物的顏色以下這張表顯示不同家庭寵物的顏色CatsDogsBirdsBunniesBlack20%40%50%5%Brown10%40%40%80%White30%10%2%0%Mixed/other50%10%

11、8%15%Copyright CAE15可能制作的分析圖可能制作的分析圖.20%40%50%5%10%40%40%80%20%10%50%10%15%2% 8%CatsDogsBirdsBunniesBlackBrownWhiteMixed/ otherCopyright CAE16可能制作的分析圖可能制作的分析圖. 20%40%50%5%10%40%40%80%20%10%2%50%10%8%15%CatDogBirdBunniesMixed/ otherWhiteBrownBlackCopyright CAE17現在我們用顏色和動物名稱兩個變量現在我們用顏色和動物名稱兩個變量來做來做2-維

12、的圖表維的圖表努力來顯示努力來顯示.- 那些動物在顏色方面最相似，那些區別最大？那些動物在顏色方面最相似，那些區別最大？- 那些顏色更傾向那類動物那些顏色更傾向那類動物- 那些動物和那些顏色有更強的相關性，那些相關性很弱那些動物和那些顏色有更強的相關性，那些相關性很弱Copyright CAE18BROWNBLACKWHITEMIXEDCopyright CAE19BROWNBLACKWHITEMIXEDCopyright CAE20BROWNBLACKWHITEMIXEDCopyright CAE21為了建立這種立體的圖表你不得為了建立這種立體的圖表你不得 不不. 把那些與較多動物相關聯的顏

13、色放置在圖的中央把那些與較多動物相關聯的顏色放置在圖的中央位置位置 把那些與較多動物相關聯的顏色放置在圖的邊緣把那些與較多動物相關聯的顏色放置在圖的邊緣位置位置 如果一種顏色同時與超過二種以上的動物強相關如果一種顏色同時與超過二種以上的動物強相關，這些動物將會在圖中更接近，這些動物將會在圖中更接近Copyright CAE22非常簡單非常簡單這就是相關性分析這就是相關性分析所做的事所做的事Copyright CAE23以下這張表就是依據原始數據生成的以下這張表就是依據原始數據生成的.BlackBrownWhiteMixed/ otherCatsDogsBirdsBunnies33%65.4%C

14、opyright CAE24以下這張表就是依據原始數據生成的以下這張表就是依據原始數據生成的. BlackBrownWhiteMixed/ otherCatsDogsBirdsBunnies33%65.4%Copyright CAE25相關性分析輸入數據的類性相關性分析輸入數據的類性 百分比或原始數據都可以百分比或原始數據都可以 品牌的相關聯的格子（通常形式）品牌的相關聯的格子（通常形式） 任何具有缺省任何具有缺省/存在的分數類型存在的分數類型 切記得分數是以樣本的總數而不是以單個樣本切記得分數是以樣本的總數而不是以單個樣本為基礎的為基礎的Copyright CAE26設計輸入類型設計輸入類型

15、 只研究數據并想到進行分析并不是一個好主意只研究數據并想到進行分析并不是一個好主意 分析應該在問卷設計以前的表述分析應該在問卷設計以前的表述/決定研究目標階決定研究目標階段就開始考慮段就開始考慮 如果你鄉做相關性分析表如果你鄉做相關性分析表 - 你通常打算使用（二分你通常打算使用（二分制）不在制）不在/在的數據類型在的數據類型 這些數據可以通過品牌與品牌或類別系列等形式收這些數據可以通過品牌與品牌或類別系列等形式收集集. i.e.Copyright CAE27設計輸入類型設計輸入類型 通過系列的類別通過系列的類別. 請看這個品牌的列表，然后告訴我那一個符合下述的聲明請看這個品牌的列表，然后告訴

16、我那一個符合下述的聲明. 更便宜，更容易，更快更便宜，更容易，更快 品牌和品牌品牌和品牌. Now thinking about Mr Muscle, which of these statements describe Mr Muscle Now thinking about White Cat, which of these statements describe White Cat Answers can be agree / disagree ratings Better for smaller brands, when more detailed responses are nece

17、ssaryCopyright CAE28復制定性研究的圖表復制定性研究的圖表 有時，定性研究可以得到一個關于品牌、細分市場有時，定性研究可以得到一個關于品牌、細分市場和需求定位的圖表和需求定位的圖表. 如果我們已經有了這些結果，我們就能在定量研究如果我們已經有了這些結果，我們就能在定量研究階段嘗試重復這一研究階段嘗試重復這一研究 它需要我們仔細思考和再設計它需要我們仔細思考和再設計 - 可能需要從定性研可能需要從定性研究人員那里得到幫助究人員那里得到幫助 最理想是同一公司內部人員最理想是同一公司內部人員 它會很有幫助（尤其對市場人員），如果它會很有幫助（尤其對市場人員），如果map 有相有相同

18、的定位同的定位 -但是，相同的定位并不意味著什么但是，相同的定位并不意味著什么Copyright CAE29分析數據分析數據 看下面的輸出結果看下面的輸出結果. 是否有任何品牌或語句使是否有任何品牌或語句使MAP傾斜傾斜? 是否應該刪除或增添品牌是否應該刪除或增添品牌 - 或許需要刪除小的品牌或許需要刪除小的品牌 這幅這幅map是否有意義是否有意義? 我們能解釋它嗎我們能解釋它嗎? 品牌與語句回出現在不該出現的地方嗎品牌與語句回出現在不該出現的地方嗎? 檢查原始數據檢查原始數據-什什么原因么原因? 可以通過刪除或補充某些品牌和屬性來產生可以通過刪除或補充某些品牌和屬性來產生Maps直直到它變的

19、較為明顯，可以讓使用者更容易理解到它變的較為明顯，可以讓使用者更容易理解 - 需需要執行者的判斷要執行者的判斷 最少點的限最少點的限 - 你需要至少你需要至少3個點去做一張個點去做一張 map, 4 更更好好Copyright CAE30當你看一張當你看一張map時時 . 問你自己問你自己 它意味著什么？它意味著什么？ 它對理解數據有什么附加的作用它對理解數據有什么附加的作用? 它對我們所知道的市場它對我們所知道的市場/顧客的思考方式是否適顧客的思考方式是否適合合? 如果不是 - 錯在什么地方? 它是否幫助我更好地了解市場它是否幫助我更好地了解市場?Copyright CAE31當你看一張當你

20、看一張map時時 . 問你自己問你自己 一張圖表總是濃縮數據并使數據變的直觀，但是它一張圖表總是濃縮數據并使數據變的直觀，但是它也有局限性，大量的數據本身蘊涵的信息將會丟失也有局限性，大量的數據本身蘊涵的信息將會丟失 (例如僅是重要的信息被保留）。因此，相關性分析例如僅是重要的信息被保留）。因此，相關性分析圖應當小的心運用和解釋（例如我們不能依賴表面圖應當小的心運用和解釋（例如我們不能依賴表面的定位圖，因為一些變量可能沒有在的定位圖，因為一些變量可能沒有在MAP上表現出上表現出來）來）Copyright CAE32概念概念MAP（Perceptual Mapping）的基本方法的基本方法 通過

21、因子分析程式來運行一組數據通過因子分析程式來運行一組數據 減少大量的變量（如產品屬性）到小規模的基礎變減少大量的變量（如產品屬性）到小規模的基礎變量。這些變量是高度自相關的變量，例如，受訪者量。這些變量是高度自相關的變量，例如，受訪者的回答模式都非常相似的回答模式都非常相似 通過因子提取來解釋因子變量。高的得分意味著更通過因子提取來解釋因子變量。高的得分意味著更加重要的變量已經被因子所包含加重要的變量已經被因子所包含Copyright CAE33回歸分析回歸分析RegressionCopyright CAE34回歸分析是什么回歸分析是什么? 線性回歸（線性回歸（Linear Regressio

22、n） 畫出因變量畫出因變量(dependent variable)和自變量和自變量(independent variable)之間的關系之間的關系 因變量因變量 = B* 自變量自變量+ 常數項常數項 + 殘差殘差Copyright CAE35回歸分析是什么回歸分析是什么? 線性回歸方程式：線性回歸方程式： Y = C + bx + e Y = 產出產出(dependent variable /response variable) X = 輸入變量輸入變量(independent variable / regressor) c = 常量常量 (當當x=0時時) b = 斜率斜率 e = 誤差誤

23、差/殘差（殘差（error / residual）Copyright CAE36多元回歸多元回歸象線性回歸一樣只不過有更多象線性回歸一樣只不過有更多的獨立變量的獨立變量Y = c + b1x1 + b2x2 + b3x3 + . + eCopyright CAE37多元回歸在市場研究中的運用多元回歸在市場研究中的運用Copyright CAE38關鍵的驅動因素關鍵的驅動因素 - 在上升的咖啡市場在上升的咖啡市場StylishFriendlinessClassyQuality of IngredientsRelaxingEase of Drinking ComfortableSophistica

24、tedCaffine ContentModernPrideYoung/OldBitternessStage of CareerSmoothness5.05.44.74.85.96.05.04.25.66.56.46.44.56.45.9Key DriversMean Scorer2Copyright CAE39Value12%Buy again30%Recommend30%Price66%Customer FocusedOverall Quality14%ProductPerformanceRetail OutletStart up serviceSpeedAdd on ServicesPro

25、motionsPhone CustService Billing0.45*0.22*0.16*% - Top 2 box scores* Statistically significant 0.42*0.35*-0.21*0.17*Easy to useTechnically advancedIMAGE0.19*Modelavailability計算機公司的客戶滿意關系計算機公司的客戶滿意關系Beta scoreCopyright CAE40回歸分析意味著什么回歸分析意味著什么? 我們通常認為是獨立變量在某些方面影響著非獨立我們通常認為是獨立變量在某些方面影響著非獨立變量變量 例如過度的吸煙會

26、導致肺癌的發生例如過度的吸煙會導致肺癌的發生 在市場在市場/社會研究中，它通常表現出是社會研究中，它通常表現出是“先有雞還先有雞還是先有蛋的關系是先有蛋的關系”: 你喜歡某件產品是因為它很時髦還是你認為因為你喜歡你喜歡某件產品是因為它很時髦還是你認為因為你喜歡它才覺得它她時髦它才覺得它她時髦? 你喜歡一個公司是因為它有好的服務？或者你認為這個你喜歡一個公司是因為它有好的服務？或者你認為這個公司的服務很好只因為你喜歡這家公司公司的服務很好只因為你喜歡這家公司 (或者公司其他方或者公司其他方面的因素面的因素) Copyright CAE41回歸分析意味著什么回歸分析意味著什么? 考慮考慮 Beta

27、 得分將可能更有意義（通常是喜好的排得分將可能更有意義（通常是喜好的排序值）序值） Beta值越大，喜好的波動越大（影響也越大）值越大，喜好的波動越大（影響也越大） 這表示這些是非常重要的屬性因為他們是和喜好一這表示這些是非常重要的屬性因為他們是和喜好一起變動的屬性起變動的屬性 在市場研究中，我們經常稱它為可導出的重要性以在市場研究中，我們經常稱它為可導出的重要性以此與規定的重要性相對比此與規定的重要性相對比Copyright CAE42但是我們不能說一件事情導致另一件但是我們不能說一件事情導致另一件事情的發生事情的發生Copyright CAE43回歸分析假設回歸分析假設. X1, X2,

28、X3 獨立的獨立的 - 沒有很強的相關性沒有很強的相關性 如果它們強相關，我們稱為多元共線性如果它們強相關，我們稱為多元共線性 市場研究數據通常都有很強的內部相關性市場研究數據通常都有很強的內部相關性 例如，如果你喜歡一個品牌，你也傾向于認為它時髦例如，如果你喜歡一個品牌，你也傾向于認為它時髦、耐用、所有場合都適用、對小孩和成年人都適合等、耐用、所有場合都適用、對小孩和成年人都適合等等等 背景資料通常也是相關的背景資料通常也是相關的 -例如，年齡和收入、收入例如，年齡和收入、收入和教育程度等和教育程度等. Multicollinearity 對我們來說是一個大問題對我們來說是一個大問題Copy

29、right CAE44最后的想法最后的想法 仔細觀察數據仔細觀察數據 - 作出一些散布圖去看一看相關的形作出一些散布圖去看一看相關的形狀狀 執行相關分析去尋找執行相關分析去尋找Multicollinearity 來幫助你解來幫助你解釋數據釋數據 記住，我們假設顯著的記住，我們假設顯著的Betas 是重要的是重要的 - 但是他們但是他們只能與另一個我們無法測量的因子聯系在一起只能與另一個我們無法測量的因子聯系在一起 例如：例如：Copyright CAE45散布圖散布圖 - 會議與會議與“少女吧少女吧”的關系的關系 Nightclubs/ Girlie BarsConferencesCopyri

30、ght CAE46得出的結論得出的結論. 我們可以回歸出在不同城市舉辦會議的次數通過我們可以回歸出在不同城市舉辦會議的次數通過“少女吧少女吧”的數量，然后得出在世界不同城市舉的數量，然后得出在世界不同城市舉辦眾多會議的原因辦眾多會議的原因 但是，我們可能忽略了其他顯著的因素，如：旅但是，我們可能忽略了其他顯著的因素，如：旅館的方便性、承受能力、中心位置、娛樂設施的館的方便性、承受能力、中心位置、娛樂設施的便利性等潛在的因素便利性等潛在的因素 這些也可能與這些也可能與“少女吧少女吧”的收益有關系的收益有關系Copyright CAE47因子分析因子分析Factor analysisCopyrig

31、ht CAE48因子分析是什么因子分析是什么? 一種用來在眾多變量中辨別、分析和歸結出變量間的相一種用來在眾多變量中辨別、分析和歸結出變量間的相互互 關系并用簡單的變量（因子）來描述這種關系的數據關系并用簡單的變量（因子）來描述這種關系的數據分析方法分析方法Copyright CAE49因子分析因子分析 一個例子一個例子:YIQ=0.9 Xmaths+E1YIQ=0.8 Xscience+E2 YIQ=0.2 Xart+E3Xmaths 與與 Xscience 高度相關高度相關. 一個基本的因子一個基本的因子“科科學能力學能力”正是通過因子分析所得到的能夠更好地正是通過因子分析所得到的能夠更好

32、地表達這兩個變量表達這兩個變量.Copyright CAE50因子分析做什么因子分析做什么? 識別一組觀察不到的尺度（因子），這些因子已經概括識別一組觀察不到的尺度（因子），這些因子已經概括了原始的變量的大多數的信息了原始的變量的大多數的信息 估計這種關系并且通過變量與因子之間的變形等式來獲估計這種關系并且通過變量與因子之間的變形等式來獲得因子得因子 降低原始變量的維數，為進一步的分析作準備降低原始變量的維數，為進一步的分析作準備Copyright CAE51為什么使用它為什么使用它 ? 去產生新的、更少的變量以便為后續的回歸和其他分析去產生新的、更少的變量以便為后續的回歸和其他分析做基礎做基

33、礎. 去識別概念或產品的基本感知和特性去識別概念或產品的基本感知和特性 去制作去制作perceptual map 去改善市場研究領域多元測量的結構與方法去改善市場研究領域多元測量的結構與方法.Copyright CAE52ATTRIBUTES CONTRIBUTING TO PRODUCT/ATTITUDINAL FACTORS - IFactor 1:FactorloadingFactor 2:FactorloadingTotal(R07) Cleans well for heavy duty cleaning(R06) Is effective in removing tough stai

34、ns (R04) Is effective in removing oil/grease(R05) Keeps soils and stains from building up(R08) Keeps germs/bacteria away(R22) Disinfects/kills germs(R21) Long lasting cleaning (R17) Cleans thoroughlyTotal(R13) Is non-irritating/safe to use(R15) Is safe for environment (R11) Is easy to use(R16) Deodo

35、rizes(R14) Does not leave residueCleans and kills germsSafe and easy to use47%7%Copyright CAE53ATTRIBUTES CONTRIBUTING TO PRODUCT/ATTITUDINAL FACTORS - IIFactor 3:FactorloadingFactor 4:FactorloadingProtects and gives shiny surfaceBasically reliable and affordableTotal(R03) Is a trustworthy brand(R02

36、) Cleans well for light duty cleaning(R01) Good value for money4%Total(R25) Leaves a protective finish(R23) Leaves a shine(R24) Safe to surface(R20) Cleans and shine in one step5%Copyright CAE54ATTRIBUTES CONTRIBUTING TO PRODUCT/ATTITUDINAL FACTORS - IIIFactor 5:FactorloadingFactor 6:FactorloadingWi

37、de usageNo rinseTotal(R09) Does not require rinsing(R10) Leaves long-lasting shine3%Total(R18) Is effective on a variety of surfaces(R12) Cleans in grooves and corners3%Copyright CAE55ATTRIBUTES CONTRIBUTING TO PRODUCT/ATTITUDINAL FACTORS - IVFactor 7:FactorloadingFavorable fragranceTotal(R19) Has a

38、 good fragrance3%1Copyright CAE56得出結論得出結論. 我們能減少變量的數量我們能減少變量的數量:大批量的變量大批量的變量少量的基本特性少量的基本特性 我們可能會忽略了顯著的因子，盡管它們也是因我們可能會忽略了顯著的因子，盡管它們也是因子分析的結果子分析的結果 數據的基礎結構將會抽象出來數據的基礎結構將會抽象出來 Copyright CAE57但是但是 針對對購買的影響因素，我們不能說一個因子針對對購買的影響因素，我們不能說一個因子比另一個因子更重要比另一個因子更重要 我們甚至更不能說那個因子直接導致購買行為我們甚至更不能說那個因子直接導致購買行為Copyrigh

39、t CAE58并且并且 我們可以利用因子分析得出的結果進行其他我們可以利用因子分析得出的結果進行其他的統計分析的統計分析 回歸分析回歸分析: 尋找出關鍵的驅動因素尋找出關鍵的驅動因素 聚類分析聚類分析: 把目標分類為某些特征更加相似的把目標分類為某些特征更加相似的細分群體細分群體Copyright CAE59聚類分析聚類分析Cluster AnalysisCopyright CAE60結構結構 什么是聚類分析什么是聚類分析? 聚類分析做什么聚類分析做什么? 聚類分析怎樣使用聚類分析怎樣使用? 市場細分和定位計劃市場細分和定位計劃?Copyright CAE61聚類的概念聚類的概念把研究目標分割

40、成為具有相同屬性的小的群體把研究目標分割成為具有相同屬性的小的群體Variable BVariable ACorrespondence matrix . . . . . . . . . .Copyright CAE62聚類分析做什么聚類分析做什么? 把研究對象（人，城市，品牌等）分割成為更把研究對象（人，城市，品牌等）分割成為更加同質的細分群體加同質的細分群體 描述對象的整體結構或者各個簇之間的組織關描述對象的整體結構或者各個簇之間的組織關系系 根據每個簇的描述資料進行該簇特征的定位根據每個簇的描述資料進行該簇特征的定位 決定判別群體之間區別的顯著性水平（例如：決定判別群體之間區別的顯著性水平（例如：總體的總體的%） 評價一種判別簇類之間定性區別的方法評價一種判別簇類之間定性區別的方法 (例如：例如：根據背景、品牌使用、心理因素根據背景、品牌使用、心理因素)Copyright CAE63聚類分析怎樣使用聚類分析怎樣使用? 去識別細分市場去識別細分市場 了解購買行為了解購買行為 為市場測試確定相匹配的城市為市