Porovnání algoritmů shlukové analýzy při segmentaci v marketingových výzkumech - Pravda, Petr (2025)
Tato diplomová práce se zabývá využitím shlukové analýzy pro segmentaci v marketingových výzkumech. Cílem práce je zjistit, které metody vedou k nejlepším výsledkům při shlukování objektů na základě typických marketingových proměnných. Vstupní data jsou ordinální škály využívané v marketingových výzkumech. Analyzována jsou pomocí metod vhodných jak pro kvantitativní proměnné (hierarchické shlukování s euklidovskou vzdáleností, metoda k-průměrů, metoda k-mediánů a Gaussovský model směsí), tak metodami vhodnými pro nominální proměnné (hierarchické shlukování s mírou podobnosti IOF, analýza latentních tříd a metoda k-modů). Použitá evaluační kritéria ukazují, že nejlepších výsledků při analýze ordinálních proměnných metodami pro kvantitativní data dosahuje metoda k-průměrů, zatímco u metod pro nominální data vychází nejlépe analýza latentních tříd. Z pohledu interpretace výsledných shluků se jako nejvhodnější jeví metoda k-průměrů, která tak představuje nejefektivnější nástroj segmentace v marketingových výzkumech mezi zkoumanými přístupy.