聚類分析在使用者分類中的應用
什麼是聚類分析?
聚類分析屬於探索性的資料分析方法。通常，我們利用聚類分析將看似無序的物件進行分組、歸類，以達到更好地理解研究物件的目的。聚類結果要求組內物件相似性較高，組間物件相似性較低。在使用者研究中，很多問題可以藉助聚類分析來解決，比如，網站的資訊分類問題、網頁的點選行為關聯性問題以及使用者分類問題等等。其中，使用者分類是最常見的情況。
聚類分析的基本過程是怎樣的?
選擇聚類變數
聚類分析
找出各類使用者的重要特徵
聚類解釋&命名選擇聚類變數
在設計問卷的時候，我們會根據一定的假設，儘可能選取對產品使用行為有影響的變數，這些變數一般包含與產品密切相關的`使用者態度、觀點、行為。但是，聚類分析過程對用於聚類的變數還有一定的要求：
這些變數在不同研究物件上的值具有明顯差異;
這些變數之間不能存在高度相關。因為，首先，用於聚類的變數數目不是越多越好，沒有明顯差異的變數對聚類沒有起到實質意義，而且可能使結果產生偏差;其次，高度相關的變數相當於給這些變數進行了加權，等於放大了某方面因素對使用者分類的作用。
識別合適的聚類變數的方法：
對變數做聚類分析，從聚得的各類中挑選出一個有代表性的變數;
做主成份分析或因子分析，產生新的變數作為聚類變數。聚類分析
相對於聚類前的準備工作，真正的執行過程顯得異常簡單。資料準備好後，丟到統計軟體(通常是spss)裡面跑一下，結果就出來了。
這裡面遇到的一個問題是，把使用者分成多少類合適?通常，可以結合幾個標準綜合判斷：
看拐點(層次聚類會出來聚合係數圖，如右圖，一般選擇拐點附近的幾個類別)
憑經驗或產品特性判斷(不同產品的使用者差異性也不同)
在邏輯上能夠清楚地解釋找出各類使用者的重要特徵
確定一種分類方案之後，接下來，我們需要返回觀察各類別使用者在各個變數上的表現。根據差異檢驗的結果，我們以顏色區分出不同類使用者在這項指標上的水平高低。如下圖，紅色代表“遠遠高於平均水平”，黃色代表“平均水平”，藍色代表“遠遠低於平均水平”。其他變數以此類推。最後，我們會發現不同類別使用者有別於其他類別使用者的重要特徵。
聚類解釋&命名
在理解和解釋使用者分類時，最好可以結合更多的資料，例如，人口統計學資料、功能偏好資料等等(如下圖)……最後，選取每一類別最明顯的幾個特徵為其命名，就大功告成啦!
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