Tiêu đề Chapter 3. Marketing Segmentation Analysis _ P2.pdf ✅

2
Phân tích nhân tố (Factor Analysis) Phân tích cụm (Cluster Analysis) Được sử dụng để giải thích sự tương quan trong một tập dữ liệu và liên kết các biến với nhau. Được sử dụng để nhóm các đối tượng tương tự lại với nhau dựa trên sự tương đồng hoặc khoảng cách của chúng. Nhận ma trận tương quan làm đầu vào và xuất ra các nhân tố giải thích sự tương quan giữa các biến. Nhận dữ liệu thô làm đầu vào và xuất ra các nhóm của các đối tượng tương tự. Hữu ích cho nghiên cứu thị trường, tâm lý học, và khoa học xã hội. Hữu ích cho việc phân đoạn khách hàng, phát hiện bất thường, và nhận dạng mẫu. Có thể giảm số lượng biến và hữu ích cho việc tìm kiếm các nhân tố tiềm ẩn. Có thể xử lý các tập dữ liệu lớn và hữu ích cho phân tích dữ liệu khám phá. Các bước trong phân tích nhân tố bao gồm: ● Tính toán ma trận tương quan để xác định mối quan hệ giữa các biến. ● Trích xuất các nhân tố sử dụng Phân tích Thành phần Chính (PCA). ● Diễn giải các nhân tố dựa trên độ tải (loadings) của các biến lên từng nhân tố. Các bước trong phân tích cụm bao gồm: ● Áp dụng thuật toán phân cụm (K-Means/ Hierarchy/TwoStep) để nhóm khách hàng. ● Diễn giải từng cụm bằng cách phân tích trọng tâm (centroids) và điểm số nhân tố. 3
Phân loại phân tích nhân tố Phân tích nhân tố xác định (confirmatory factor analysis - CFA) Phân tích nhân tố khám phá (exploratory factor analysis - EFA) CFA là một kỹ thuật thống kê được sử dụng để kiểm tra xem một lý thuyết đo lường cụ thể, bao gồm các biến đo lường và các yếu tố, có phù hợp với dữ liệu thực tế hay không. Nhà nghiên cứu phải chỉ định cả số lượng nhân tố tồn tại cho một tập hợp các biến và nhân tố nào mà mỗi biến sẽ tải trước khi có thể tính toán kết quả. EFA là một phương pháp thống kê được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa một lượng lớn các biến và giải thích các biến này bằng các yếu tố tiềm ẩn chung (factors). Mục đích chính là xác định cấu trúc cơ bản giữa các biến trong phân tích. Trong EFA được phân loại thành 2 loại bao gồm cả phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis) và phân tích yếu tố chung (common factor analysis ). 4