聚类分析在市场细分中的应用

市场细分研究方法论

市场细分的含义市场细分(market segmentation)是指营销者通过市场调研，依据消费者的需要和欲望、购买行为和购买习惯等方面的差异，把某一产品的市场整体划分为若干消费者群的市场分类过程。每一个消费者群就是一个细分市场，每一个细分市场都是具有类似

市场细分的含义

市场细分(market segmentation )是指营销者通过市场调研，依据消费者的需要和欲望、购买行为和购

买习惯等方面的差异，把某一产品的市场整体划分为若干消费者群的市场分类过程。每一个消费者群就是

一个细分市场，每一个细分市场都是具有类似需求倾向的消费者构成的群体。

市场细分的程序

调查阶段

分析阶段

细分阶段

细分消费者市场的基础

地理细分：国家、地区、城市、农村、气候、地形

人口细分：年龄、性别、职业、收入、教育、家庭人口、家庭类型、家庭生命周期、国籍、民族、宗教、

社会阶层

心理细分：社会阶层、生活方式、个性

行为细分：时机、追求利益、使用者地位、产品使用率、忠诚程度、购买准备阶段、态度。

市场细分研究的应用价值

谁是购买者和谁是潜在购买者？

市场细分根据消费者对不同产品的不同偏好分析，从而确定对于特定产品，那些人是最主要的购买者和那些人有最可能成为购买者。

提供的产品是否满足了消费者的需求？

市场细分首先了解不同消费群体的不同偏好，从而相应挖掘出哪些偏好是您产品能满足的？同时，在产品

定位后您可以确定哪些营销手段是最为吸引消费者。

如何巩固原有市场或占领新的市场？

通过市场细分可以了解到哪些同类产品或替代品是自身产品的最主要的竞争产品和哪些市场最易进入。

营销策略是否需要调整？

在销售量没有发生显著变化的情况下，目标消费群体的结构正在发生的变化需要企业及时了解和调整策略。

市场细分是最好的解决方法之一。

如何根据目标消费群体的需要进行产品开发？

细分市场还有利于掌握潜在市场的需求，不断开发新产品，开拓新市场。

市场细分的步骤

选定产品市场范围。公司应明确自己在某行业中的产品市场范围，并以此作为制定市场开拓战略的依据。

列举潜在顾客的需求。可从地理、人口、心理等方面列岀影响产品市场需求和顾客购买行为的各项变数。

市场细分

匸＞

态度语刖

因刊

I 细分「.规模

态度语句2

因子2

人口说计营谓策略

■因子分析

聚葬析

分析潜在顾客的不同需求。公司应对不同的潜在顾客进行抽样调查，并对所列岀的需求变数进行评价，了

解顾客的共同需求。

制定相应的营销策略。调查、分析、评估各细分市场，最终确定可进入的细分市场，并制定相应的营销策略。细分原则

市场细分必须足够大并且是有利可图的商家必须有足够的能力照顾到该（这些）目标细分市场必须是可以识别的细分市场必须是能够接触到的

不同的细分市场对营销组合应该有不同的反应，否则就没必要去做区分细分市场应该具有合理的一致性，即其中的成员应该尽可能相似的行为方式其大小而言，各细分市场应该是稳定的

细分市场不应该主要被竞争者占领，以免我们的产品遭到失败。细分原则

同題定义

聚类分析的主要步骤

1.数据预处理，2?为衡量数据点间的相似度定义一个距离函数，

聚类或分组，4?评估输出。数据预处理包括选择数量，类型和特征的标度，它依靠特征选择和特征抽取，特征选择选择重要的特征，特征抽取把输入的特征转化为一个新的显著特

征电子商务网站如何进行数据分析？一般来说，电子商务网站数据分析包括：流量来源分析、流量效率分析、站内数据流分析和用户特征分析四个部分。我们先来说说流量来源分析。企业电子商务网站要想在网上接到生意，流量是保证。但是流量的获得是需要成本的，如何降低流量成本就成为了企业电子

一般来说，电子商务网站数据分析包括：流量来源分析、流量效率分析、站内数据流分析和用户特征分析四个部分。

我们先来说说流量来源分析。

企业电子商务网站要想在网上接到生意，流量是保证。但是流量的获得是需要成本的，如何降低流量成本就成为了企业电子商务网站运营的很重要的一部分。其中流量来源分析可谓是重中之重，主要是要明白：你的用户都是从那些网站来的，哪些网站的给你带来更多的订单、哪些网站的流量是真实的，哪些是虚假等。

流量分析一般包括以下内容：

搜索引擎关键词分析：根据关键词的来源分析来查看网站产品分布和产品组合。如果关键词查询多的产品却不是网站的主推品，可以进行适当调整。

网站流量趋势分析：网站的流量是否均衡稳定，是不是有大幅度波动。一般来说流量突然增加的网站，如非发生突发事件，购买的广告位作弊的嫌疑比较大。

网站流量核对：查看是否有莫名流量来源，流量来源大不大。如果莫名来源流量很大的话，有可能是您购买的CPC或者其他资源被注水了，将您的广告链接分包给了点击联盟。

推介网站与直接访问的比例：推介网站可以理解为外部广告，直接访问就是用户直接输入网址。一般来说，

直接访问量越大说明网站的品买知名度越高。

其次是流量效率分析

流量效率是指流量到达了网站是不是真实流量，主要分析指标如下：

到达率：到达率是指广告从点击到网站landing page 的比例。一般来说，达到率能达到 80%以上是比较

理想的流量。这个也跟网站的速度有关，综合来分析一下。

PV/IP比：一般来说，有效的流量，网站内容比较好的话，一个独立IP大概能有3个以上的PV。如果PV/IP 比能达到3以上的话，一般说明流量比较真实，网站内容也不错。但是如果低于3的话，并不代表流量不

真实，也可能是网站本身的问题。如果PV/IP过高的话，也可能有问题，比如人力重复刷新等，要谨慎对

待。

订单转化率：这个是最最核心的数据了，没有订单转化率，其他一切都是免谈！

站内数据流分析，主要用来分析购物流程是否顺畅和产品分布是否合理，一般如下：

页面流量排名：主要查看产品详情页的流量，特别是首页陈列的产品详情页。参照最终的销售比例，优胜劣汰，用以调整销售结构。

场景转化分析：从首页-列表页-详情页-购物车-订单提交页-订单成功页，的数据流分析。比如说，首页到达了10000用户，各页面数据分别是 10000-8000-5000-1000-50-5 ，购物车到订单提交页的相差比较大，大概就能看出来是购物车出了问题，需要改进。

频道流量排名：各个频道流量的排名，主要用来考虑产品组织的问题。

站内搜索分析：这个反应的是用户关心的产品有哪些，产品调整的最直接数据。

用户离开页面分析：用户在那些也页面离开最多？是首页还是频道页？是购物车还是订单提交页。突然的大比例的离开网站，往往预示这问题的存在。

最后是用户特征分析：

用户停留时间：这个放在用户特征分析里有些牵强。而且目前监控用户停留时间的方式是：用户到达时间用户离开时间，但是用户什么时候离开很难准确判断，这种数据仅作参考，一般停留时间越长网站粘性越好。如果用户停留时间超过 1 个小时，基本就是假流量，或者打开网页忘记关了。

新老用户比例：老用户比例越高，证明用户忠诚度不错。但是还要考虑绝对量，不能靠新用户越来越少来衬托老用户比例越来越高。

用户地域分析：用户地域与订单地域分布基本一致，基本上就是用过互联网用户的分布比例以及经济发达程度等。这个对于提升区域配送及服务比较有帮助。

电子商务网站的基本数据分析就是以上这些，作为实际操作人员要根据数据分析的情况来发现问题和总结问题，

进而优化网站的结构和用户体验、来提升网站的专转化率和用户忠诚度。这些都是电子商务很重要的基础工作。

SPSS软件聚类分析过程的图文解释及结果的全面分析

SPSS聚类分析过程聚类的主要过程一般可分为如下四个步骤： 1.数据预处理（标准化） 2.构造关系矩阵（亲疏关系的描述） 3.聚类（根据不同方法进行分类） 4.确定最佳分类（类别数） SPSS软件聚类步骤 1. 数据预处理（标准化） →Analyze →Classify →Hierachical Cluster Analysis →Method 然后从对话框中进行如下选择从Transform Values框中点击向下箭头，此为标准化方法，将出现如下可选项，从中选一即可：标准化方法解释：None：不进行标准化，这是系统默认值；Z Scores：标准化变换；Range –1 to 1：极差标准化变换（作用：变换后的数据均值为0，极差为1，且|x ij*|<1，消去了量纲的影响；在以后的分析计算中可以减少误差的产生。）；Range 0 to 1（极差正规化变换/ 规格化变换）； 2. 构造关系矩阵在SPSS中如何选择测度（相似性统计量）: →Analyze →Classify →Hierachical Cluster Analysis →Method 然后从对话框中进行如下选择常用测度（选项说明）：Euclidean distance：欧氏距离（二阶Minkowski距离），用途：聚类分析中用得最广泛的距离；Squared Eucidean distance：平方欧氏距离；Cosine：夹角余弦(相似性测度；Pearson correlation：皮尔逊相关系数； 3. 选择聚类方法 SPSS中如何选择系统聚类法常用系统聚类方法 a）Between-groups linkage 组间平均距离连接法方法简述：合并两类的结果使所有的两两项对之间的平均距离最小。（项对的两成员分属不同类）特点：非最大距离，也非最小距离 b）Within-groups linkage 组内平均连接法方法简述：两类合并为一类后，合并后的类中所有项之间的平均距离最小 C）Nearest neighbor 最近邻法（最短距离法）方法简述：用两类之间最远点的距离代表两类之间的距离，也称之为完全连接法

应用多元统计分析习题解答_聚类分析..-共20页

第五章聚类分析 5.1 判别分析和聚类分析有何区别？答：即根据一定的判别准则，判定一个样本归属于哪一类。具体而言，设有n 个样本，对每个样本测得p 项指标（变量）的数据，已知每个样本属于k 个类别（或总体）中的某一类，通过找出一个最优的划分，使得不同类别的样本尽可能地区别开，并判别该样本属于哪个总体。聚类分析是分析如何对样品（或变量）进行量化分类的问题。在聚类之前，我们并不知道总体，而是通过一次次的聚类，使相近的样品（或变量）聚合形成总体。通俗来讲，判别分析是在已知有多少类及是什么类的情况下进行分类，而聚类分析是在不知道类的情况下进行分类。 5.2 试述系统聚类的基本思想。答：系统聚类的基本思想是：距离相近的样品（或变量）先聚成类，距离相远的后聚成类，过程一直进行下去，每个样品（或变量）总能聚到合适的类中。 5.3 对样品和变量进行聚类分析时，所构造的统计量分别是什么？简要说明为什么这样构造？答：对样品进行聚类分析时，用距离来测定样品之间的相似程度。因为我们把n 个样本看作p 维空间的n 个点。点之间的距离即可代表样品间的相似度。常用的距离为（一）闵可夫斯基距离：1/1 ()() p q q ij ik jk k d q X X ==-∑ q 取不同值，分为（1）绝对距离（1q =） 1 (1)p ij ik jk k d X X ==-∑ （2）欧氏距离（2q =） 21/2 1 (2)() p i j i k j k k d X X ==-∑ （3）切比雪夫距离（q =∞） 1()max ij ik jk k p d X X ≤≤∞=- （二）马氏距离（三）兰氏距离对变量的相似性，我们更多地要了解变量的变化趋势或变化方向，因此用相关性进行衡量。 2 1()()()ij i j i j d M -'=--X X ΣX X 11()p ik jk ij k ik jk X X d L p X X =-=+∑

市场细分的方法

市场细分的方法市场细分的方法主要有单一变量法、主导因素排列法、综合因素细分法、系列因素细分法等；市场细分作为一个比较、分类、选择的过程，应该按照市场细分的程序来进行，通常有正确选择市场范围、筛选等七步……（查看：市场细分的程序） 1．单一变量法所谓单一变量法，是指根据市场营销调研结果，把选择影响消费者或用户需求最主要的因素作为细分变量，从而达到市场细分的目的。这种细分法以公司的经营实践、行业经验和对组织客户的了解为基础，在宏观变量或微观变量间，找到一种能有效区分客户并使公司的营销组合产生有效对应的变量而进行的细分。例如：玩具市场需求量的主要影响因素是年龄，可以针对不同年龄段的儿童设计适合不同需要的玩具，这早就为玩具商所重视。除此之外，性别也常作为市场细分变量而被企业所使用，妇女用品商店、女人街等的出现正反映出性别标准为大家所重视。 2．主导因素排列法主导因素排列法即用一个因素对市场进行细分，如按性别细分化妆品市场，按年龄细分服装市场等。这种方法简便易行，但难以反映复杂多变的顾客需求。 3．综合因素细分法综合因素细分法即用影响消费需求的两种或两种以上的因素进行综合细分，例如用生活方式、收入水平、年龄三个因素可将妇女服装市场划分为不同的细分市场，如图4—1所示。

4．系列因素细分法当细分市场所涉及的因素是多项的，并且各因素是按一定的顺序逐步进行，可由粗到细、由浅入深，逐步进行细分，这种方法称为系列因素细分法。目标市场将会变得越来越具体，例如某地的皮鞋市场就可以用系列因素细分法做如下细分：市场细分案例分析 [编辑] 案例一:汇源果汁的果蔬汁饮料市场开发在碳酸饮料横行的90年代初期，汇源公司就开始专注于各种果蔬汁饮料市场的开发。虽然当时国内已经有一些小型企业开始零星生产和销售果汁饮料，但大部分由于起点低、规模小而难有起色；而汇源是国内第一家大规模进入果汁饮料行业的企业，其先进的生产设备和工艺是其他小作坊式的果汁饮料厂所无法比拟的。“汇源”果汁充分满足了人们当时对于营养健康的需求，凭借其100％纯果汁专业化的“大品牌”战略和令人眼花缭乱的“新产品”开发速度，在短短几年时间就跃升为中国饮料工业十强企业，其销售收入、市场占有率、利润率等均在同行业中名列前茅，从而成为果汁饮料市场当之无愧的引领者。其产品线也先后从鲜桃汁、鲜橙汁、猕猴桃汁、苹果汁扩展到野酸枣汁、野山楂汁、果肉型鲜桃汁、葡萄汁、木瓜汁、蓝莓汁、酸梅汤等，并推出了多种形式的包装。应该说这种对果汁饮料行业进行广度市场细分的做法是汇源公司能得以在果汁饮料市场竞争初期取得领导地位的关键成功要素。但当1999年统一集团涉足橙汁产品后一切就发生了变化，在2001年统一仅“鲜橙多”一项产品销售收入就近10亿，在第四季度，其销量已超过“汇源”。巨大的潜力和统一“鲜橙多”的成功先例吸引了众多国际和国内饮料企业的加入，可口可乐、百事可乐、康师傅、娃哈哈、农户山泉、健力宝等纷纷杀入果汁饮料市场，一时间群雄并起、硝烟弥漫。根据中华全国商业信息中心2002年第一季度的最新统计显示，“汇源”的销量同样排在鲜橙多之后，除了西北区外，

电信运营行业细分领域分析

电信运营行业细分领域分析第一节eSMI卡时代一、发展现状（一）eSIM 卡介绍 SIM卡向着微型化发展，但始终需与运营商绑定。SIM（Subscriber Identity Module），又称为用户身份识别卡，主要用作存储用户身份信息、鉴权密钥。用户将物理的SIM 卡插入手机设备，与单一运营商网络进行绑定后，方能实现通信网络的接入。用户如需更换运营商，必须从新运营商获取新的SIM 卡重新插入。 eSIM 是SIM卡发展的革命性突破。为解决M2M 终端联网问题，GSMA 制定eSIM 规范，其核心思想在于SIM 卡与运营商数据的分离。与传统的SIM 卡相比，eSIM 具有以下优点：1）体积小：eSIM 卡，即嵌入式SIM 卡，是一颗SON-8 的封装IC，可直接嵌入到移动设备上而无需卡槽，与传统的SIM 卡相比可节省90%空间。2 ）更灵活：eSIM 卡基于远程编程方式实现配臵，因此用户可以灵活切换运营商，做到“换号不换卡”。3 ）更稳定：不受环境和电机特性和温度的影响。4 ）成本低：中国移动数据显示，每张eSIM 可节约4 元左右的成本。（二）SIM的简要发展历程。 SIM 卡在短短的二十五年间进行了多次的更新迭代，物理尺寸快速减小。第一代Full Size SIM 卡：最早的全尺寸SIM（Full Size SIM）类似于今天的银行卡，用于较大型的通讯设备。第二代Mini SIM卡：随着手机的小型化，SIM 在相当长一段时间被裁剪为25×15mm 的插入式，这种尺寸被称为Mini SIM 卡。第三代Micro SIM卡：2003 年欧洲电信标准协会再从Mini SIM 卡发展出缩小为15×12mm 的Micro SIM 卡，并首先在苹果公司推出的iPad 和iPhone 4 中使用。第四代Nano SIM 卡：2011 年苹果提出Nano SIM 卡标准（12.3×8.8mm），经过一番竞争在2012 年被欧盟采纳为第四代标准，并在iPhone 5 上首次应用。从功能角度看，进入3G 时代后，运营商推出了升级版的USIM卡来替代SIM 卡，USIM 卡增加了对网络的认证，并升级卡的安全性

聚类分析实例分析题(推荐文档)

5.2酿酒葡萄的等级划分 5.2.1葡萄酒的质量分类由问题1中我们得知，第二组评酒员的的评价结果更为可信，所以我们通过第二组评酒员对于酒的评分做出处理。我们通过excel计算出每位评酒员对每支酒的总分，然后计算出每支酒的10个分数的平均值，作为总的对于这支酒的等级评价。通过国际酿酒工会对于葡萄酒的分级，以百分制标准评级，总共评出了六个级别（见表5）。在问题2的计算中，我们求出了各支酒的分数，考虑到所有分数在区间[61.6，81.5]波动，以原等级表分级，结果将会很模糊，不能分得比较清晰。为此我们需要进一步细化等级。为此我们重新细化出5个等级，为了方便计算，我们还对等级进行降序数字等级（见表6）。通过对数据的预处理，我们得到了一个新的关于葡萄酒的分级表格（见表7）：

考虑到葡萄酒的质量与酿酒葡萄间有比较之间的关系，我们将保留葡萄酒质量对于酿酒葡萄的影响，先单纯从酿酒葡萄的理化指标对酿酒葡萄进行分类，然后在通过葡萄酒质量对酿酒葡萄质量的优劣进一步进行划分。 5.2.2建立模型在通过酿酒葡萄的理化指标对酿酒葡萄分类的过程，我们用到了聚类分析方法中的ward 最小方差法，又叫做离差平方和法。聚类分析是研究分类问题的一种多元统计方法。所谓类，通俗地说，就是指相似元素的集合。为了将样品进行分类，就需要研究样品之间关系。这里的最小方差法的基本思想就是将一个样品看作P 维空间的一个点，并在空间的定义距离，距离较近的点归为一类；距离较远的点归为不同的类。面对现在的问题，我们不知道元素的分类，连要分成几类都不知道。现在我们将用SAS 系统里面的stepdisc 和cluster 过程完成判别分析和聚类分析，最终确定元素对象的分类问题。建立数据阵，具体数学表示为： 1111...............m n nm X X X X X ????=?????? （5.2.1）式中，行向量1(,...,)i i im X x x =表示第i 个样品；列向量1(,...,)'j j nj X x x =’，表示第j 项指标。(i=1,2,…,n;j=1,2,…m) 接下来我们将要对数据进行变化，以便于我们比较和消除纲量。在此我们用了使用最广范的方法，ward 最小方差法。其中用到了类间距离来进行比较，定义为： 2||||/(1/1/)kl k l k l D X X n n =-+ （5.2.2） Ward 方法并类时总是使得并类导致的类内离差平方和增量最小。系统聚类数的确定。在聚类分析中，系统聚类最终得到的一个聚类树，如何确定类的个数，这是一个十分困难但又必须解决的问题；因为分类本身就没有一定标准，人们可以从不同的角度给出不同的分类。在实际应用中常使用下面几种

2019年中国电信市场营销策略分析

2019年中国电信市场营销策略分析 1引言随着中国加入WTO，电信市场逐步开放，电信企业已经告别了垄断经营、高额利润的时代，中国电信企业不仅要和国际电信企业竞争而且要和中国的电信企业进行竞争。目前，移动、电信、网通、联通、铁通等5家电信运营商展开了激烈的市场竞争。电信市场的开放程度越高，电信企业的竞争越激烈，而此时市场细分就显得尤为重要，这也是现代企业在激烈的竞争中立足的主要方式，在市场细分的基础上进一步进行客户细分，针对不同的客户实行不同的营销策略。在激烈的竞争中，根据电信企业市场的特征，提出了全员营销、组合营销、体验式营销、拓宽范围及实行差别化经营的策略。 2电信市场营销的市场细分和客户细分作为一个电信企业首先要确定电信企业产品的目标市场，而在激烈的竞争中就必须进行市场细分和客户细分，并进行必要的市场调查。 2.1进行市场细分和目标定位电信服务发热对象是有信息需求的广大用户。随着电信服务渗透率的不断提高电信运营商服务的对象不断扩大，争夺电信用户的竞争

也越来越激烈。但是，不是所有的用户对电信的需求是相同的，因此一个电信运营商不可能为所有的用户提供相同的服务。为了有效地进行竞争，电信运营商需要确定最能为之服务并能取得可观利润的四场细分，开展卓有成效的营销活动，在竞争中立于不败之地。根据中国电信市场的情况，电信市场细分可以从不同的角度划分。可以根据实施的难易程度，按地域、用户属性、用户使用电信的消费额、用户身份、用户使用的电信业务种类、用户的电信消费行为等，进行从易到难的市场细分工作。也可以按照地域，把电信用户细分为大中城市用户、中小城镇用户和镇乡用户；可以按照电信消费额度把电信用户细分为高端用户、中等用户和低端用户；也可以根据用户特征把电信市场细分为集团用户、商业用户、公众用户3个细分市场。市场细分的关键目标是确定并描述具有相同性质的用户群体和他们的电信消费需求特征。市场细分可以揭示在一个大的、随即需求变动的市场中包含许多小的、可预见的和可对付的市场机会。只有在对市场竞争情况及用户需求进行调查分析，对电信市场进行细分的基础上，才能针对不同的电信业务定位相应的目标市场。在此基础上，电信运营商应针对不同的细分市场，投入与之相对应的资源，才能最大程度上实现企业的目标。 2.2进行客户细分

SPSS软件聚类分析过程的图文解释及结果的全面分析

标准化方法解释：None：不进行标准化，这是系统默认值；Z Scores：标准化变换；Range –1 to 1：极差标准化变换（作用：变换后的数据均值为0，极差为1，且|x ij*|<1，消去了量纲的影响；在以后的分析计算中可以减少误差的产生。）；Range 0 to 1（极差正规化变换 / 规格化变换）； 2. 构造关系矩阵在SPSS中如何选择测度（相似性统计量）: →Analyze →Classify →Hierachical Cluster Analysis →Method 然后从对话框中进行如下选择

常用测度（选项说明）：Euclidean distance：欧氏距离（二阶Minkowski距离），用途：聚类分析中用得最广泛的距离；Squared Eucidean distance：平方欧氏距离；Cosine：夹角余弦(相似性测度；Pearson correlation：皮尔逊相关系数； 3. 选择聚类方法 SPSS中如何选择系统聚类法常用系统聚类方法 a）Between-groups linkage 组间平均距离连接法方法简述：合并两类的结果使所有的两两项对之

聚类分析原理及步骤

聚类分析原理及步骤——将未知数据按相似程度分类到不同的类或簇的过程 1》传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。典型使用 1》动植物分类和对基因进行分类 2》在网上进行文档归类来修复信息 3》帮助电子商务的用户了解自己的客户，向客户提供更合适的服务主要步骤 1》数据预处理——选择数量，类型和特征的标度（（依据特征选择和抽取）特征选择选择重要的特征，特征抽取把输入的特征转化为一个新的显著特征，它们经常被用来获取一个合适的特征集来为避免“维数灾”进行聚类）和将孤立点移出数据（孤立点是不依附于一般数据行为或模型的数据） 2》为衡量数据点间的相似度定义一个距离函数——既然相类似性是定义一个类的基础，那么不同数据之间在同一个特征空间相似度的衡量对于聚类步骤是很重要的，由于特征类型和特征标度的多样性，距离度量必须谨慎，它经常依赖于使用，例如，通常通过定义在特征空间的距离度量来评估不同对象的相异性，很多距离度都使用在一些不同的领域一个简单的距离度量，如 Euclidean距离，经常被用作反映不同数据间的相异性，一些有关相

似性的度量，例如PMC和SMC，能够被用来特征化不同数据的概念相似性，在图像聚类上，子图图像的误差更正能够被用来衡量两个图形的相似性 3》聚类或分组——将数据对象分到不同的类中【划分方法（划分方法一般从初始划分和最优化一个聚类标准开始，Cris p Clustering和Fuzzy Clusterin是划分方法的两个主要技术，Crisp Clustering，它的每一个数据都属于单独的类；Fuzzy Clustering，它的每个数据可能在任何一个类中）和层次方法（基于某个标准产生一个嵌套的划分系列，它可以度量不同类之间的相似性或一个类的可分离性用来合并和分裂类）是聚类分析的两个主要方法，另外还有基于密度的聚类，基于模型的聚类，基于网格的聚类】 4》评估输出——评估聚类结果的质量（它是通过一个类有效索引来评价，，一般来说，几何性质，包括类间的分离和类内部的耦合，一般都用来评价聚类结果的质量，类有效索引在决定类的数目时经常扮演了一个重要角色，类有效索引的最佳值被期望从真实的类数目中获取，一个通常的决定类数目的方法是选择一个特定的类有效索引的最佳值，这个索引能否真实的得出类的数目是判断该索引是否有效的标准，很多已经存在的标准对于相互分离的类数据集合都能得出很好的结果，但是对于复杂的数据集，却通常行不通，例如，对于交叠类的集合。）聚类分析的主要计算方法原理及步骤划分法 1》将数据集分割成K个组（每个组至少包含一个数据且每一个数据纪录属于且仅属于一个分组），每个组成为一类2》通过反复迭代的方法改变分组，使得每一次改进之后的分组方案都较前一次好（标准就是：同一分组中的记录越近越好，而不同分组中的纪录越远越好，使用这个基本思想的算法有：

手机市场细分

一、市场细分 1）地理中国市场（大城市中小城市乡镇）中国手机用户数达6.8亿，尽管需求很大，但竞争异常激烈，国际知名品牌不仅拥有核心技术，还有一批强大的设计团队不断对技术、外观设计推陈出新，在这样的背景下要想站稳脚跟，立足市场，严密的市场分析、谨慎的战略定位必不可少。城市的需求固然可观，但对技术、设计水平也有很高要求，需要不断进行产品更新，迎合顾客所需。相比而言，乡镇对这些要求就少了很多。 2）人文年龄（<18，19-25，26-35，36-45，46-60，>60）性别（男女）收入（<1000，1000-2000，2000-3500，>35000）

年轻人注重款式设计，中年人看重价格，而老年人则看重其是否简单易于使用且耐用。同时，实际的收入水平也决定着他们的选择 3)心理（看重技术，看重款式，看重实用）

二、目标市场选择——集中性市场营销战略对于一个企业而言，选择目标市场营销策略是与企业所处行业和企业自身有很大联系的。产品处在导入期（成长期），则应该选择无差异性战略，而若处于饱和期（成熟期），则应选择差异性或集中性战略，显然手机市场应该是处在饱和期的，而企业自身实力也相对较弱，因此，集中性市场营销战略应该作为企业现阶段的首选战略。集中性市场营销战略定义：即企业集中力量设计生产一种或一类产品，采用一种市场营销组合，为一个细分市场服务。此战略优点在于专业化生产，可降低生产成本、营销费用。但正因为专业化，存在较大的潜在风险。通过分析，结合行业未来发展，企业自身的目标及能力，最终将价格定位在2000元以下，消费人群定位在对技术、款式注重，并且看重价格、质量的年龄18岁以上的人群。尽管集中性风险较大，但还是有不小的盈利性的。另外，更值得一提的是，企业不能一直停留在最初

中国城市电信消费者细分调查以及市场营销策略

中国城市电信消费者细分调查以及市场营销策略 -------------------------------------------------------------------------------- 2009-6-6 8:46:00 中国报告大厅市场研究报告网 [打印本页] [推荐给朋友] 【报告名称】: 中国城市电信消费者细分调查以及市场营销策略【关键字】: 中国城市电信消费者细分调查以及市场营销策略【报告来源】: 中商情报网〖报告内容〗 1 研究方法 (1)调查问卷：综合借鉴前人各VALS模型和EMP消费者研究成果，设计人口统计变量问题5个、消费者生活形态和价值观倾向性七维量表问题97个。 (2)样本描述：分层与随机相结合抽样城市，覆盖全国14个直辖与省会城市；配额加随机抽样被访者，合格样本量2000个以上，有效率90%以上。 (3)分析方法：倾向性问题进行因子分析以及因子命名；生活形态、价值观念类型进行快速聚类分析；消费者类型、人口统计变量以及消费习惯间关系进行对应、交互分析及卡方检验、多选项分析。统计软件为SPSS12.0。 2 研究结果消费者市场最终细分为七个类别： (1)个性时尚者：学历多为大专或中专。收入中等，大多数拥有电视机、电冰箱和洗衣机，一半拥有台式电脑和DVD播放器，继承父母私房或是租住公房。职业倾向为个体户、自营单位或是私营单位，40%坐公交车上班，20%骑自行车上班。倾向于处于家庭满巢阶段。年轻时尚，追赶潮流，对新鲜事物充满兴趣，最能接受新观念与新技术。讲求名牌，消费积极，时尚娱乐开支较多。以自我为中心，不关心社会时事。很少收听广播，爱好上网、看电视、阅读报纸和杂志、逛街购物、休息睡觉和棋牌。 (2)理智事业者：学历较高。收入中等，大多拥有电视机、电冰箱和洗衣机，超过一半拥有台式电脑和DVD播放器，倾向于租住私房或是已购全部产权房。职业倾向为国有企业，40%坐公交车上班，25%骑自行车上班。倾向于处于同居或无生育家庭阶段。年轻，事业心强，以金钱多少来作为成功与否的衡量标准，却没有更多金钱来满足欲望，关注他人的看法与主张。有较好的自律性，处理问题冷静沉着。追求健康平静的生活，注重健康与环保消费。基

聚类分析原理及步骤

聚类分析原理及步骤 ——将未知数据按相似程度分类到不同的类或簇的过程 1》传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多着名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。典型应用 1》动植物分类和对基因进行分类 2》在网上进行文档归类来修复信息 3》帮助电子商务的用户了解自己的客户，向客户提供更合适的服务主要步骤 1》数据预处理——选择数量，类型和特征的标度（（依据特征选择和抽取）特征选择选择重要的特征，特征抽取把输入的特征转化为一个新的显着特征，它们经常被用来获取一个合适的特征集来为避免“维数灾”进行聚类）和将孤立点移出数据（孤立点是不依附于一般数据行为或模型的数据） 2》为衡量数据点间的相似度定义一个距离函数——既然相类似性是定义一个类的基础，那么不同数据之间在同一个特征空间相似度的衡量对于聚类步骤是很重要的，由于特征类型和特征标度的多样性，距离度量必须谨慎，它经常依赖于应用，例如，通常通过定义在特征空间的距离度量

来评估不同对象的相异性，很多距离度都应用在一些不同的领域一个简单的距离度量，如Euclidean距离，经常被用作反映不同数据间的相异性，一些有关相似性的度量，例如PMC和SMC，能够被用来特征化不同数据的概念相似性，在图像聚类上，子图图像的误差更正能够被用来衡量两个图形的相似性 3》聚类或分组——将数据对象分到不同的类中【划分方法（划分方法一般从初始划分和最优化一个聚类标准开始，Cris p Clustering和Fuzzy Clusterin是划分方法的两个主要技术，Crisp Clustering，它的每一个数据都属于单独的类；Fuzzy Clustering，它的每个数据可能在任何一个类中）和层次方法（基于某个标准产生一个嵌套的划分系列，它可以度量不同类之间的相似性或一个类的可分离性用来合并和分裂类）是聚类分析的两个主要方法，另外还有基于密度的聚类，基于模型的聚类，基于网格的聚类】4》评估输出——评估聚类结果的质量（它是通过一个类有效索引来评价，，一般来说，几何性质，包括类间的分离和类内部的耦合，一般都用来评价聚类结果的质量，类有效索引在决定类的数目时经常扮演了一个重要角色，类有效索引的最佳值被期望从真实的类数目中获取，一个通常的决定类数目的方法是选择一个特定的类有效索引的最佳值，这个索引能否真实的得出类的数目是判断该索引是否有效的标准，很多已经存在的标准对于相互分离的类数据集合都能得出很好的结果，但是对于复杂的数据集，却通常行不通，例如，对于交叠类的集合。）聚类分析的主要计算方法原理及步骤划分法 1》将数据集分割成K个组（每个组至少包含一个数据且每一个数据纪录属于且仅属于一个分组），每个组成为一类 2》通过反复迭代的方法改变分组，使得每一次改进之后的分组方案都较前一次好（标准就是：同一分组中的记录越近越好，而不同分组中的纪录越远越好，使用这个基本思想的算法有：K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、

聚类分析实例

k-means聚类”——数据分析、数据挖掘一、概要分类作为一种监督学习方法，要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足，尤其是在处理海量数据的时候，如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求，则代价非常大，这时候可以考虑使用聚类算法。聚类属于无监督学习，相比于分类，聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例。本文介绍一种常见的聚类算法——k 均值和k 中心点聚类，最后会举一个实例：应用聚类方法试图解决一个在体育界大家颇具争议的问题——中国男足近几年在亚洲到底处于几流水平。二、聚类问题所谓聚类问题，就是给定一个元素集合D，其中每个元素具有n 个可观察属性，使用某种算法将D 划分成k 个子集，要求每个子集内部的元素之间相异度尽可能低，而不同子集的元素相异度尽可能高。其中每个子集叫做一个簇。与分类不同，分类是示例式学习，要求分类前明确各个类别，并断言每个元素映射到一个类别，而聚类是观察式学习，在聚类前可以不知道类别甚至不给定类别数量，是无监督学习的一种。目前聚类广泛应用于统计学、生物学、数据库技术和市场营销等领域，相应的算法也非常的多。本文仅介绍一种最简单的聚类算法——k 均值（k-means）算法。三、概念介绍区分两个概念： hard clustering：一个文档要么属于类w，要么不属于类w，即文档对确定的类w是二值的1或0。

soft clustering：一个文档可以属于类w1，同时也可以属于w2，而且文档属于一个类的值不是0或1，可以是这样的小数。 K-Means就是一种hard clustering，所谓K-means里的K就是我们要事先指定分类的个数，即K个。 k-means算法的流程如下： 1）从N个文档随机选取K个文档作为初始质心 2）对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离，并把它归到最近的质心的类 3）重新计算已经得到的各个类的质心 4）迭代2～3步直至满足既定的条件，算法结束在K－means算法里所有的文档都必须向量化，n个文档的质心可以认为是这n 个向量的中心，计算方法如下：这里加入一个方差RSS的概念： RSSk的值是类k中每个文档到质心的距离，RSS是所有k个类的RSS值的和。算法结束条件： 1）给定一个迭代次数，达到这个次数就停止，这好像不是一个好建议。

我国电信运营行业细分领域分析报告

我国电信运营行业细分领域分析报告目录第一节流量经营转型 (2) 一、发展现状 (2) 二、流量业务分布 (2) 三、经营情况 (3) 四、资金运作模式 (4) 五、盈利模式 (4) 六、发展特点 (5) 七、竞争结构 (5) 第二节4G产业链 (6) 一、发展现状 (6) 二、4G各细分区域投资 (6) 三、经营情况 (8) 四、资金运作模式 (8) 五、盈利模式 (9) 六、发展特点 (9) 七、竞争结构 (10) 第三节移动支付 (11) 一、发展现状 (11) 二、细分领域 (11) 三、经营情况 (12) 四、资金运作模式 (13)

五、盈利模式 (13) 六、发展特点 (14) 七、竞争结构 (16) 2014年电信运营呈现内外交困的局面，主要体现为：传统通信行业逐渐趋于饱和，在此背景下，行业内部竞争愈加激烈；OTT厂商迅猛发展，对运营商主营业务冲击愈加严重。ICT产业融合背景下，实现流量经营已经成为运营商谋求长期发展的必然趋势，谋求战略转型成为通信设备商适应行业潮流的必然选择。因此我们将从流量经营转型、4G产业链、移动支付细分领域来进行分析。第一节流量经营转型一、发展现状 2014年，在4G移动电话用户大幅增长、套餐中流量资费持续下降等影响下，移动互联网接入流量消费达20.62亿G，同比增长62.9%，比上年提高18.8个百分点。月户均移动互联网接入流量突破200M，达到205M，同比增长47.1%。手机上网流量达到17.91亿G，同比增长95.1%，在移动互联网总流量中的比重达到86.8%，成为推动移动互联网流量高速增长的主要因素。固定互联网使用量同期保持较快增长，固定宽带接入时长达41.44万亿分钟，同比增长29.6%。数据来源：工信部图12009-2014年移动互联网流量发展情况比较二、流量业务分布 2G/3G/4G等多网络协同发展，实现语音话务量和数据业务流量的在多网络间的科学合理分担，完善业务分流机制，是未来各移动运营商进行流量经营的网络基础，构建智能化无线网、智能化核心网和打造智能应用是未来流量经营的网

市场细分案例分析

市场细分案例分析市场营销市场细分 1.市场细分的相关概念介绍市场细分(Market Segmentation)的概念是美国市场学家温德尔?史密斯(Wendell R.Smith)于20世纪50年代中期提出来的。市场细分(market segmentation)是指营销者通过市场调研，依据消费者的需要和欲望、购买行为和购买习惯等方面的差异，把某一产品的市场整体划分为若干消费者群的市场分类过程。每一个消费者群就是一个细分市场，每一个细分市场都是具有类似需求倾向的消费者构成的群体。市场细分理论要求把消费者分为不同的族群，针对不同族群的需求差异分别开展营销活动。网络精准营销正是要找到有特定需求的消费者族群，精准的对他们进行营销沟通，以实现更佳的营销效果、更高的客户忠诚度和更低的营销成本。市场细分是企业战略营销的起点，市场细分后，企业在经营时才能锁定自己的目标市场，在市场竞争中找到自己的定位。有了明确的市场定位，企业才能有针对性地设计独特产品去满足市场。市场细分是企业战略营销的重要组成部分和平台。市场细分是一个动态的过程，一般来说，整个过程可分成,个阶段:定义市场，确定细分标准，收集并分析数据，完成市场的初步细分，评估各细分市场，选择目标市场，设计营销战略。在市场细分流程中，细分标准的确定是一个重点和难点，因为随行业产品和细分目的的不同，细分标准的确定即细分变量的确定是一个权变过程，没有一个完全固定的格式和模板可以模仿。 2.市场细分的3种分类方法市场细分是对需求的细分, 而不是对产品或服务的细分, 换句话说,市场细分就是对需求或消费者的细分。从理论上讲, 所有可能导致需求差异的内在因素以及

深度解析中国电信2010市场细分领域策略

深度解析中电信2010细分领域策略对于中国电信2010年的战略布局而言，市场、业务、策略、无线、承载、IT六大领域成为落实策略的关键。从固网运营商到全业务运营商，中国电信在不同领域各有取舍。市场：以行业应用拉动中高端关键词 ·中高端 ·品牌整合 ·客户服务如果把2009年中国电信全年的市场表现归结为实现3G规模发展，那么2010年，中国电信则把质的提高放在了更为重要的位置。王晓初在工作会议上指出，2010年全公司将围绕聚焦中高端客户市场、整合品牌形象、健全客户服务体系等方面，展开全年的市场工作。聚焦中高端 3G开局之年，中国电信把目标客户锁定在中高端用户群体。但一年来的发展实践却偏离了既定的轨道，大量低端用户成为了电信首批3G用户。专家表示，与既定目标的偏离实际反映了中国电信作为移动业务后入者的困境。一方面需要尽快吸引大量用户入网奠定规模基础，另一方面又受制于终端、营销经验的匮乏，所以各地只能走低端路线以首先完成营销任务为目标。所以王晓初在工作会上强调，2010年要努力实现有效益的规模发展。坚持量质并重，既要拓展用户规模，更要提高发展的质量和效益，进一步聚焦中高端。从重量到量质并重，是中国电信一年发展的逻辑延伸。下一步如何将理念落实？王晓初开出的药方是以行业应用为抓手。 “电信的优势是政企客户。”专家强调，“在各行业大兴信息化的热潮下从行业信息化应用切入，将固网意义上的政企客户变成移动业务意义上的高端客户，是切实可行的思路。” 品牌整合品牌建设是三大运营商需共同面对的难题。中国联通率先提出以单一品牌“沃”为统领的全业务品牌体系，可以说是思路上的一大创新。而中国电信的天翼品牌，目前仍特指3G业务。王晓初在工作会上提出了“以天翼为统领，打造涵盖各类细分客户市场和业务的统一品牌体系”的思路，似乎与“沃”相近。但是否就是用天翼统领“我的e家”、“商务领航”等，还是另外再建新品牌，目前还不得而知。但专家表示，品牌建设思路的调整，折射出的是全业务下品牌过多造成认知混乱的市场境遇。不过，品牌的建设从来没有一定之规，成功的品牌营销案例各有各的道理。可以确定的是，中国电信2010年即将启动新一轮的品牌整合，但具体做法、效果如何还有待观察。健全客服体系客服是运营商直接面向用户的窗口，如何强调其重要性都不为过。中国电信自补齐移动业务短板之后，随之需要面对的问题就是全业务客服体系的建设，尤其是移动业务的客户服务。相比于固网业务，移动业务的个性化特征，对中国电信原有的客服体系提出了严峻挑战。并且，2009年C网新增用户数不断攀升，也可以想见客服部门肩负的压力。

聚类分析与排列分析的原理和应用

聚类分析与排列分析的原理和应用植物学专业zw 引言 20世纪90年代以来，随着数据库和信息技术的发展，由于互联网技术的普及和企业、个人数据的积累，我们可以轻松的获取并存储大量的重要数据。但是如何对我们所感兴趣的数据信息进行提取和分析，这就迫切需要一种新的数据提取软件，它能够自动地、快速地、智能地把历史数据归纳成为有指导意义的信息。而数据挖掘技术具有较强的数据处理能力（刘同明等，2001）。聚类分析就是数据挖掘技术的一种。聚类分析是统计学的一项分支，并且逐渐形成了一个系统的体系（Everitt et al,2001）。目前，聚类分析主要应用于两个领域，一个是模式识别领域，另外一个便是数据挖掘领域。近年来，聚类分析技术已经逐渐成为数据挖掘应用中的一个富有生命力的研究方向。我们面对海量数据的时候，首先必须要做的就是对它进行归类，对原始数据进行归类的一种方法就是聚类分析法，它是将抽象的或者物理的数据，根据它们之间的相近程度，分为若干个类别，并且使得同一个组内数据具有比较高的相似度，而相异组的对象数据关联距离较大。聚类分析的应用十分广泛（刘艳霞等，2008），在生物学领域里，聚类分析可以推导动植物的分类，基因的分类分析，获得对种群中固有结构的认识。在商务市场领域，聚类分析可以帮助市场分析工程师从客户的基本信息库中发现不同的客户群体，针对不同的客户群，制定不同的

购买模式，从而可以使利益最大化。在模式识别中，聚类可以用于语音识别、字符识别、雷达信号识别、文本识别等方面。聚类分析方法还可以应用于机器自动化和工具状态检测，以及进行气候分类、食品检验和水质分析，另外，数据挖掘中的聚类分析的一个重要功能是仅仅用聚类分析构成算法工具来描述、分析数据，并且概括其分布。另外，聚类分析也可以作为其他数据挖掘方法的预处理步骤。因此，在广泛的应用领域中，聚类方法起着非常重要的作用。聚类分析原理和应用聚类就是抽象的或者物理的数据，依据它们的相似性或者相似程度，将其分为若干组，同一组内的成员具有高度的相似性质，聚类就是具有相似特性的对象的集合，跟平常说的“物以类聚”相似（方开泰等，1982）。聚类分析就是使用聚类算法来发现有意义的类，主要依据是把相似的样本划分为一类，而把差异大的样本区分开来，这样所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一簇中的对象彼此相似，而与其他簇的对象彼此相异。在应用中经常把一个簇中的数据对象当成一个整体来对待（罗可等，2003）。簇：一个数据对象的集合。在同一簇中，对象具有相似性，不同簇中，对象之间是相异的。聚类分析(Clustering analysis)：把一个给定的数据对象集合分成不同的簇,即在空间X 中给定一个有限的取样点集或从数据库中取得有限个例子的集合，{X i}n i=1。聚类的目标是将数据聚集成类，使得类间的相似性最小，而类内的相似性尽可能得大。聚类的数据描述为：

一篇文章透彻解读聚类分析及案例实操

一篇文章透彻解读聚类分析及案例实操【数盟致力于成为最卓越的数据科学社区，聚焦于大数据、分析挖掘、数据可视化领域，业务范围：线下活动、在线课程、猎头服务、项目对接】【限时优惠福利】数据定义未来，2016年5月12日-14日DTCC2016中国数据库技术大会登陆北京！大会云集了国内外数据行业顶尖专家，设定2个主会场，24个分会场，将吸引共3000多名IT人士参会！马上领取数盟专属购票优惠88折上折，猛戳文末“阅读原文”抢先购票！摘要：本文主要是介绍一下SAS的聚类案例，希望大家都动手做一遍，很多问题只有在亲自动手的过程中才会有发现有收获有心得。这里重点拿常见的工具SAS+R语言+Python 介绍! 1 聚类分析介绍1.1 基本概念聚类就是一种寻找数据之间一种内在结构的技术。聚类把全体数据实例组织成一些相似组，而这些相似组被称作聚类。处于相同聚类中的数据实例彼此相同，处于不同聚类中的实例彼此不同。聚类技术通常又被称为无监督学习，因为与监督学习不同，在聚类中那些表示数据类别的分类或者分组信息是没有的。通过上述表述，我们可以把聚类定义为将数据集中在某些方面具有相似性的数据成员进行分类组织的过程。因此，聚类就是一些数据

实例的集合，这个集合中的元素彼此相似，但是它们都与其他聚类中的元素不同。在聚类的相关文献中，一个数据实例有时又被称为对象，因为现实世界中的一个对象可以用数据实例来描述。同时，它有时也被称作数据点(Data Point)，因为我们可以用r 维空间的一个点来表示数据实例，其中r 表示数据的属性个数。下图显示了一个二维数据集聚类过程，从该图中可以清楚地看到数据聚类过程。虽然通过目测可以十分清晰地发现隐藏在二维或者三维的数据集中的聚类，但是随着数据集维数的不断增加，就很难通过目测来观察甚至是不可能。 1.2 算法概述目前在存在大量的聚类算法，算法的选择取决于数据的类型、聚类的目的和具体应用。大体上，主要的聚类算法分为几大类。聚类算法的目的是将数据对象自动的归入到相应的有意义的聚类中。追求较高的类内相似度和较低的类间相似度是聚类算法的指导原则。一个聚类算法的优劣可以从以下几个方面来衡量： (1)可伸缩性：好的聚类算法可以处理包含大到几百万个对象的数据集;(2)处理不同类型属性的能力：许多算法是针对基于区间的数值属性而设计的，但是有些应用需要针对其它数据类型(如符号类型、二值类型等)进行处理;(3)发现任意形状

目标市场分析范文

一、目标市场分析 1.市场细分标准产品细分准则分为：时间细分，空间细分和消费人群细分。时间细分：一年四季产品的载体是叶子，一年四季中会有不同的叶子，我们的产品也会有所不同，我们将不同季节的叶子制成产品，在不同的季节推出市场。空间细分：经济发达的东南沿海地区每一个城市都会有其独特的文化，景点，人物……我们必须要因地制宜，将产品内容与每个城市的的文化，景点，人物等结合起来。结合经济发展情况和消费能力，我们将目标市场的选在东南沿海的地区，并将在城市和农村两种完全不同的市场进行推广。消费人群细分：高中低收入人群主要依据是购买力一一购买欲望和购买能力，产品的定价不同，那么它面对的消费人群必然会不一样。根据产品的定价划分，我们将不同价位的产品与不同收入的人群一一对应。 2.市场需求分析传统文化日渐旁落，社会上很多人都在呼吁保护传统文化，叶子产品作为一个载体，完全能够起到保护和发扬传统文化的作用。现在江浙一带的坊间有一些用叶子制作成的手工艺品，但是无论从知名度和经济效应来看，都不足以起到发扬传统文化的作用。我们的产品的最大优势在于将这种制作工艺最大化的集中在一起，将其以一种系列的产品的形式推广出去.

以下是有关中国东南沿海城市的人均GDP以及人均旅游消费的数据：我国主要大城市和东部沿海地区居民人均GDP（美元）我国历年来国内旅游人数和未来增长趋势图

■ 徒游k 均支出（兀）+*人沟支同比堆扶从以上三表中可以看出东南沿海城市的消费能力是毋庸置疑的，而且近年人均旅游消费也在持续上升。人们每到一个地方旅游必定会购买有关景点的相关产品。我们的产品正好可以满足他们的需要。另一方面，国内调查机构零点调查与指标数据发布的一项针对北京、上海、广州等八个大中城的调查显示，中国家庭子女教育的支出比重接近于家庭总收入的三分之一；相比于城市和小城镇地区，农村家庭每年用于子女的教育花费不到城市家庭的二分之一，但占家庭总收入的比重却是最高的。从这样的调查来看，我们针对学生的系列产品的需求市场也是很大的。至于职场名片一类的产品，现在的高级管理人员往往需要给客户留下最深刻的印象，名片就是他们宣传自己的第一步，那么极具个性的名片自然会成为他们的首选。 3. 市场竞争在市场经济如此发达的今天，我们时刻面临着挑战和竞争，我们的产品已经在小规模的市场上出现，而且价格方面也要比我们的产品略占优势，因此我们开拓出另外的市场，避免在传统市场上的激烈竞worn 00 干 10 仁=『= 2= 耳— 三 ss5 2SV-Q 2 三二丄