3.1 Особливості застосування методів кластерного аналізу

В економічних дослідженнях число об’єктів дослідження може досягати кількох десятків чи навіть сотень; число ознак, що їх характеризують, також може обчислюватися десятками. Очевидно, безпосередній (візуальний) аналіз матриці даних за великої кількості об’єктів і ознак практично малоефективний. Через це виникають завдання укрупнення, концентрації вихідних даних, аналізу структури об’єктів дослідження. Вирішення цих завдань може здійснюватися за допомогою сучасних методів багатовимірної класифікації.

Методи багатовимірної класифікації дозволяють групувати об’єкти з урахуванням усіх істотних структурно-типологічних ознак і характеру розподілу об’єктів у заданій системі ознак. Така класифікація проводиться на основі прагнення зібрати в одну групу в деякому сенсі схожі об’єкти, причому так, щоб об’єкти з різних груп були за можливості несхожими.

Отже, методи багатовимірної класифікації використовуються для розділення сукупності об’єктів на однорідні групи. Водночас кожен об’єкт характеризується великим числом різних стохастично пов’язаних ознак.

В економічних дослідженнях використовують певні підходи до класифікації об’єктів і відповідні методи класифікації (рис. 3.1).

Рис. 3.1: Підходи до класифікації об’єктів

Розглянемо основні поняття кластерного аналізу.

Кластер

(англ. — cluster) — група елементів, які характеризуються будь-якою загальною властивістю.

Кластерний аналіз (КА)

множина обчислювальних процедур, що використовуються для класифікації (методи знаходження кластерів).

Кластерний метод

це багатовимірна статистична процедура, що виконує збирання даних, які містять інформацію про вибір об’єктів, і потім упорядковує об’єкти в порівняно однорідні групи.

Хронологія розвитку кластерного аналізу

Хронологія розвитку кластерного аналізу наведена на рис. 3.2.

Рис. 3.2: Хронологія розвитку кластерного аналізу

Кластерний аналіз допомагає розв’язувати ряд задач у ході проведення економічних досліджень на основі багатовимірної класифікації. Основні задачі кластерного аналізу наведено на рис. 3.3.

Рис. 3.3: Основні задачі кластерного аналізу

Кластерний аналіз застосовується у різноманітних економічних дослідженнях. Наприклад, у маркетингу це сегментація конкурентів і споживачів. У менеджменті: розбиття персоналу на різні за рівнем мотивації групи, класифікація постачальників, виявлення схожих виробничих ситуацій, за яких виникає брак. У фінансовому аналізі — для класифікації досліджуваних підприємств за рівнем фінансового стану та ін. Також кластерний аналіз успішно застосовується для проведення макроекономічних досліджень. Наприклад, для класифікації країн чи регіонів окремої країни за рівнем життя населення, за станом трудових ресурсів, за рівнем туристичної привабливості тощо.