Page 154 - 4317

6. Будують дискримінантну функцію:
Z  c 1 х  с 2 х  ...  с m х
1
m
2
За цією функцією визначаються від повідні значення Z для кожної з фірм, які
підлягають групуванню.
7. Розраховується межа дискримінації. Визначаються середні значення
дискримінантних функцій для першої і другої вибірок окремо, після цього
знаходяться середні арифметичні цих значень:
Z  ( Z ) 1 (  Z (2) / ) 2
де
Z – межа дискримінації;
(1) (2)
Z , Z – середні значення.
Оскільки у першу зразкову вибірку включили великі підприємства, а у другу –
всі інші, то до першої групи – групи лідерів – будуть належати підприємства, у яких
значення дискримінантної функції перевищують межу дискримінації.
Цінність дискримінантного аналізу для стратегічного аналітика полягає у
тому, що з його допомогою можна зосередитися на дослідженні тих об'єктів, які
дійсно являються стратегічно важливими. Якщо підприємство намагається увійти до
групи лідерів у своїй галузі, необхідно точно знати, хто з конкурентів реально може
з нами змагатися і які необхідно запланувати заходи для боротьби з нами.
Таким чином, оволодіння методикою дискримінантного аналізу дає
можливість правильно визначати першочергові завдання і не витрачати час на
другорядні питання.

5.6. Методика кластерного аналізу

На відміну від дискримінантного аналізу, кластерне групування не передбачає
використання зразкових вибірок. Аналітик може навіть точно не знати, скільки
кластерів (груп) буде ним виділено. Така ситуація характерна при вивченні суб'єктів
ринку (споживачів, постачальників, виробників), характеристик товарів,
класифікації затрат тощо.
Методика кластерного аналізу базується на поняттях подібності об'єктів або їх
ознак (залежно від того, що групується - об'єкти чи ознаки). З допомогою підбору
найбільш подібних одиниць виконується розподіл сукупності на кластери (групи),
Наприклад, для прогнозування попиту на продукцію фірми досить часто
потрібно проводити сегментацію цільових ринків або, точніше, сегментацію
споживачів. При цьому потенційні споживачі розглядаються за сукупністю ознак,
якими можуть бути: вік, стать, освіта, професія, місце проживання, схильності та
пріоритети тощо. Кластерний аналіз дозволяє сегментувати споживачів (за
принципом знизу вгору), об'єднуючи їх у групи з одночасним врахуванням вибраних

для класифікації ознак, або групувати ознаки, тобто характеристики споживачів, в
окремі кластери.
Методику кластерного аналізу можна також успішно застосовувати для
групування інших об'єктів чи ознак. Припустимо, що необхідно згрупувати доступні

154