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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

10. Segmentation: Unsupervised Clustering Methods for Exploring Subpopulations

verfasst von : Jason S. Schwarz, Chris Chapman, Elea McDonnell Feit

Erschienen in: Python for Marketing Research and Analytics

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In this chapter, we tackle a canonical marketing research problem: finding, assessing, and predicting customer segments. In previous chapters we’ve seen how to assess relationships in data (Chap. 4), compare groups (Chap. 5), and assess models (Chap. 7). In a real segmentation project, one would use those methods to ensure that data have appropriate multivariate structure, and then begin segmentation analysis.

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Literatur
Collins LM, Lanza ST (2010) Latent Class and Latent Transition Analysis: With Applications in the Social, Behavioral, and Health Sciences. John Wiley & Sons
Everitt BS, Landau S, Leese M, Stahl D (2011) Cluster Analysis, 5th edn. Wiley Series in Probability and Statistics, John Wiley & SonsCrossRef
Hastie T, Tibshirani R, Friedman J (2016) The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, 2nd edn. SpringerMATH
James G, Witten D, Hastie T, Tibshirani R (2013) An Introduction to Statistical Learning: With Applications in R. Springer
Raftery AE (1995) Bayesian model selection in social research. Sociological Methodology 25:111–164CrossRef
Ross SM (2019) Introduction to Probability Models, 12th edn. Academic PressMATH
Sokal RR, Rohlf FJ (1962) The comparison of dendrograms by objective methods. Taxon 11(2):33–40CrossRef
Wedel M, Kamakura WA (2000) Market Segmentation: Conceptual and Methodological Foundations, 2nd edn. International Series in Quantitative Marketing, Kluwer AcademicCrossRef
Metadaten
Titel
Segmentation: Unsupervised Clustering Methods for Exploring Subpopulations
verfasst von
Jason S. Schwarz
Chris Chapman
Elea McDonnell Feit
Copyright-Jahr
2020
Buch
Python for Marketing Research and Analytics

Print ISBN: 978-3-030-49719-4

Electronic ISBN: 978-3-030-49720-0

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-49720-0_10