⑴ 聚類分析方法應用於哪些問題的研究
1.聚類分析的特點
聚類分析（cluster analysis）是根據事物本身的特性研究個體的一種方法,目的在於將相似的事物歸類.它的原則是同一類中的個體有較大的相似性,不同類的個體差異性很大.這種方法有三個特徵：適用於沒有先驗知識的分類.如果沒有這些事先的經驗或一些國際、國內、行業標准,分類便會顯得隨意和主觀.這時只要設定比較完善的分類變數,就可以通過聚類分析法得到較為科學合理的類別；可以處理多個變數決定的分類.例如,要根據消費者購買量的大小進行分類比較容易,但如果在進行數據挖掘時,要求根據消費者的購買量、家庭收入、家庭支出、年齡等多個指標進行分類通常比較復雜,而聚類分析法可以解決這類問題；聚類分析法是一種探索性分析方法,能夠分析事物的內在特點和規律,並根據相似性原則對事物進行分組,是數據挖掘中常用的一種技術.
這種較成熟的統計學方法如果在市場分析中得到恰當的應用,必將改善市場營銷的效果,為企業決策提供有益的參考.其應用的步驟為：將市場分析中的問題轉化為聚類分析可以解決的問題,利用相關軟體（如SPSS、SAS等）求得結果,由專家解讀結果,並轉換為實際操作措施,從而提高企業利潤,降低企業成本.
2.應用范圍
聚類分析在客戶細分中的應用
消費同一種類的商品或服務時,不同的客戶有不同的消費特點,通過研究這些特點,企業可以制定出不同的營銷組合,從而獲取最大的消費者剩餘,這就是客戶細分的主要目的.常用的客戶分類方法主要有三類：經驗描述法,由決策者根據經驗對客戶進行類別劃分；傳統統計法,根據客戶屬性特徵的簡單統計來劃分客戶類別；非傳統統計方法,即基於人工智慧技術的非數值方法.聚類分析法兼有後兩類方法的特點,能夠有效完成客戶細分的過程.
例如,客戶的購買動機一般由需要、認知、學習等內因和文化、社會、家庭、小群體、參考群體等外因共同決定.要按購買動機的不同來劃分客戶時,可以把前述因素作為分析變數,並將所有目標客戶每一個分析變數的指標值量化出來,再運用聚類分析法進行分類.在指標值量化時如果遇到一些定性的指標值,可以用一些定性數據定量化的方法加以轉化,如模糊評價法等.除此之外,可以將客戶滿意度水平和重復購買機會大小作為屬性進行分類；還可以在區分客戶之間差異性的問題上納入一套新的分類法,將客戶的差異性變數劃分為五類：產品利益、客戶之間的相互作用力、選擇障礙、議價能力和收益率,依據這些分析變數聚類得到的歸類,可以為企業制定營銷決策提供有益參考.
以上分析的共同點在於都是依據多個變數進行分類,這正好符合聚類分析法解決問題的特點；不同點在於從不同的角度尋求分析變數,為某一方面的決策提供參考,這正是聚類分析法在客戶細分問題中運用范圍廣的體現.
聚類分析在實驗市場選擇中的應用
實驗調查法是市場調查中一種有效的一手資料收集方法,主要用於市場銷售實驗,即所謂的市場測試.通過小規模的實驗性改變,以觀察客戶對產品或服務的反應,從而分析該改變是否值得在大范圍內推廣.
實驗調查法最常用的領域有：市場飽和度測試.市場飽和度反映市場的潛在購買力,是市場營銷戰略和策略決策的重要參考指標.企業通常通過將消費者購買產品或服務的各種決定因素（如價格等）降到最低限度的方法來測試市場飽和度.或者在出現滯銷時,企業投放類似的新產品或服務到特定的市場,以測試市場是否真正達到飽和,是否具有潛在的購買力.前述兩種措施由於利益和風險的原因,不可能在企業覆蓋的所有市場中實施,只能選擇合適的實驗市場和對照市場加以測試,得到近似的市場飽和度；產品的價格實驗.這種實驗往往將新定價的產品投放市場,對顧客的態度和反應進行測試,了解顧客對這種價格的是否接受或接受程度；新產品上市實驗.波士頓矩陣研究的企業產品生命周期圖表明,企業為了生存和發展往往要不斷開發新產品,並使之向明星產品和金牛產品順利過渡.然而新產品投放市場後的失敗率卻很高,大致為66%到90%.因而為了降低新產品的失敗率,在產品大規模上市前,運用實驗調查法對新產品的各方面（外觀設計、性能、廣告和推廣營銷組合等）進行實驗是非常有必要的.
在實驗調查方法中,最常用的是前後單組對比實驗、對照組對比實驗和前後對照組對比實驗.這些方法要求科學的選擇實驗和非實驗單位,即隨機選擇出的實驗單位和非實驗單位之間必須具備一定的可比性,兩類單位的主客觀條件應基本相同.
通過聚類分析,可將待選的實驗市場（商場、居民區、城市等）分成同質的幾類小組,在同一組內選擇實驗單位和非實驗單位,這樣便保證了這兩個單位之間具有了一定的可比性.聚類時,商店的規模、類型、設備狀況、所處的地段、管理水平等就是聚類的分析變數
⑵ 證券投資論文參考文獻範例
你可以在網路上找到射手
⑶ 求一篇有關因子分析或者聚類分析的外文文獻。畢業論文用的
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⑷ 本科畢業論文做「數據聚類分析演算法的研究」
這個題目的確是有點超出本科生能力，因為數據聚類演算法很多，都不是很容易實現，更不用說在效果，效率上的分析，而且絕大多數演算法的優缺點早就總結過了，也很難創新，我專業是數據挖掘，我在研究生期間都不做這樣的論文
⑸ spss因子分析在證券市場個股分析中的應用實例
spss因子分析用於證券市場個股分析中，因為因子分析法是從研究變數內部相關的依賴關系出發，把一些具有錯綜復雜關系的變數歸結為少數幾個綜合因子的一種多變數統計分析方法。它的基本思想是將觀測變數進行分類，將相關性較高，即聯系比較緊密的分在同一類中，而不同類變數之間的相關性則較低，那麼每一類變數實際上就代表了一個基本結構，即公共因子。對於所研究的問題就是試圖用最少個數的不可測的所謂公共因子的線性函數與特殊因子之和來描述原來觀測的每一分量。
康美葯業投資分析
一、上市公司基本面情況：
600518康美葯業,最新財務主要指標（08-09-30）每股收益(元)0.2390，每股凈資產(元)3.5470，凈資產收益率(％) 6.74，總股本(億股)7.6440 ，實際流通A股(億股)7.6440，每股資本公積1.843，主營收入(萬元)130369.89，同比增 40.04% ，每股未分利潤0.606 ，凈利潤(萬元)18264.62，同比增 83.04%；
二、該股票的投資亮點：
1.2007年公司完成了阿莫西林分散片、利巴韋林片等多個再注冊產品的研究開發和上報工作，部分仿製葯品取得了《葯物臨床試驗批件》；同時公司積極開發中葯系列產品，完成了"代用茶"、"植物飲料"的備案號注冊以及西洋參膠囊/飲料科技開發立項工作；"紅景天"、"毒熱平"兩個中葯新葯品種已基本完成臨床前研究工作。
2.2008年，隨著國家衛生事業改革進一步深化，新農合、城鎮職工基本醫療保險、城鎮非從業居民基本醫療保險的進一步推廣，整個醫葯市場容量將增大。人們在醫療尤其是在葯品上的消費量和消費金額將迅速上升，這將對醫葯行業快速發展帶來有利的影響。
3. 2007年公司中葯飲片二期擴產項目順利建成並試產運營，該項目是公司在傳統中醫葯領域推廣應用新技術，實現中葯飲片規模化、標准化和產業化生產的一個重大成果。項目的投產緩解了產能緊張壓力，保障了市場供給，進一步穩固了公司在國內中葯飲片生產龍頭企業的地位。
4.公司通過增資擴股募集資金投資中葯物流配送中心項目，該項目是發揮公司中葯產業的生產經營優勢，整合當地中葯材專業市場資源，為延伸公司產業鏈條而實施的一個重點項目。
三、專業投資機構意見：
公司主營業務中葯飲片繼續拉動公司業績高速增長，2008 年三季度凈利潤增長83%，公司將全面布局全國性中葯飲片產業鏈，行業整頓期利用並購穩健擴張，公司正在創建中葯飲片行業的高質量標准體系，將發展為現代國內中葯飲片龍頭，預計公司未來三年復合增長率為40%，2008-2010 年EPS 為0.35，0.48，和0.80給予"增持"的投資評級。
四、綜合分析判斷結論：
從以上的信息可見康美葯業作為國家中葯制葯的龍頭企業，其股票是具有投資價值的，所以該股票後市看好，完全是可以長期投資的。
⑹ 《基於模糊聚類分析在大數據處理上的應用》 畢業論文題目、求大神指點一二，從什麼點突破比較好
在動筆之前要做好充分的准備，一旦下筆之後，則要堅持不懈地一口氣寫下去，務必在最短時間內拿出初稿。這是許多文章家的寫作訣竅。有的人寫文章喜歡咬文嚼字，邊寫邊琢磨詞句，遇到想不起的字也要停下來查半天字典。這樣寫法，很容易把思路打斷。其實，初稿不妨粗一些，材料或文字方面存在某些缺陷，只要無關大局。暫時不必去改動它，等到全部初稿寫成後，再來加工不遲。魯迅就是這樣做的，他在《致葉紫》的信中說：
先前那樣十步九回頭的作文法，是很不對的，這就是在不斷的不相信自己——結果一定做不成。以後應該立定格局之後，一直寫下去，不管修辭，也不要回頭看。等到成後，擱它幾天，然後再來復看，刪去若干，改換幾字。在創作的途中，一面煉字，真要把感興打斷的。我翻譯時，倘想不到適當的字，就把這些字空起來，仍舊譯下去，這字待稍暇時再想。
否則，能因為一個字，停到大半天。這是魯迅的經驗之談，對我們寫畢業論文也極有啟發。