Apresentacao - aulas 1 a 3 - Cluster Analysis

Apresentacao - aulas 1 a 3 - Cluster Analysis - CLUSTER...

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CLUSTER ANALYSIS FGV EAESP - Estatística III 2º Semestre de 2011
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2 Nosso cenário Você, já formado na FGV-EAESP e agora trabalhando na área de Marketing de uma Loja de Departamentos, foi chamado à sala de seu Diretor, o qual lhe fez a pergunta: “Como nossos clientes veriam a possibilidade de comprar via Internet?” Você então: Pensaria por uns segundos e manifestaria sua opinião sobre a clientela. Agiria como se espera de um profissional da FGV-EAESP. Pediria demissão. n.d.a.
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3 Atividade em classe Agrupar essas pessoas: q Que critério utilizou? q Quantos grupos formou? q Quais os indivíduos de cada grupo? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
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4 Para pensar Quais as vantagens de agrupar os clientes de uma empresa em grupos homogêneos? Como / para que a empresa pode utilizar esses agrupamentos de clientes?
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5 Para pensar O diretor de RH deseja agrupar os funcionários da empresa em grupos homogêneos. 1. Em quais características dos funcionários devemos nos basear para agrupá-los? 2. Como / para que o diretor de RH pode utilizar esses agrupamentos de funcionários?
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6 Aplicações de Cluster Analysis Segmentação de mercados Consumidores caracterizados por variáveis que expressam hábitos de consumo. Classificação dos clientes de um banco Com base na distribuição de seus investimentos. Com base nos serviços considerados importantes. Classificação de produtos Os produtos de um mesmo grupo são percebidos como similares pelos consumidores potenciais. Classificação de diferentes mercados (“praças”)
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7 Aplicações de Cluster Analysis Classificação de empresas com base em indicadores financeiros. Classificação dos funcionários de uma empresa a partir de variáveis que meçam seu relacionamento, envolvimento e fidelidade à mesma.
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8 Por que agrupar indivíduos? Agrupar indivíduos é uma necessidade básica em qualquer área de conhecimento. Classificar indivíduos de forma consistente. Síntese de informação: a informação sobre N indivíduos é reduzida de forma conveniente à informação sobre apenas k grupos. “Entender” melhor a população em estudo. Elaborar hipóteses ou confirmar hipóteses.
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Preferência alimentar ingestão no almoço por tipo de alimento, em gramas Agrupar pessoas com preferências similares Segmentação por hábitos alimentares Cliente Carne Carboidratos Alexandre 172 224 Antônia 120 108 Cláudia 244 28 Equinócio 112 96 Filipeto 256 76 Franco 228 152 Gordon 184 128 Roberval 260 20 Ítalo 180 160 Joana 244 56 Maria 164 20 Solstícia 120 8 Tiago 188 16
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250 200 150 100 50 0 260 240 220 200 180 160 140 120 100 Carboidratos Carne Tiago  Solstícia Maria  Joana  Ítalo  Roberval Gordon  Franco  Filipeto  Equinócio Cláudia  Antônia  Alexandre  Scatterplot of Carne vs Carboidratos Segmentação por hábitos alimentares
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Joana  Filipeto  Roberval Cláudia  Solstícia Tiago  Maria  Equinócio Antônia  Ítalo  Gordon  Franco  Alexandre  396,99 264,66 132,33 0,00 Distance Ward linkage; Euclidean distance Segmentação por hábitos alimentares
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This document was uploaded on 10/26/2011 for the course IMQ 122 at Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro.

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