距离度量
在市场研究中，距离度量常被用于 quantize 数据点之间的差异。以下列举了几种常用的距离指标：
- 欧式距离: 这是最常用的距离度量方法之一，用于计算多维空间中两点间的直线距离。
- 欧式距离的平方: 该指标在计算上更为简便，并且在一些算法中可以提高计算效率。
- 曼哈顿距离: 又称“城市街区距离”， 计算两点在标准坐标系上的绝对轴距总和。
- 切比雪夫距离: 该指标衡量的是两点在各个维度上的最大差值。
相似性度量
除了距离度量外，相似性度量也常用于市场研究，其目的是 quantize 数据点之间的相似程度。常用的相似性度量方法包括：
- 余弦相似度: 该指标衡量的是两个向量夹角的余弦值，常用于文本分析和推荐系统。
- 皮尔逊相关系数: 该指标衡量的是两个变量之间的线性相关程度。
应用场景
距离和相似性度量方法在市场研究中有着广泛的应用，例如：
- 客户细分: 利用距离度量方法可以将客户按照其特征进行分组，以便进行 targeted marketing。
- 产品推荐: 利用相似性度量方法可以向用户推荐与其兴趣相似的产品。
- 市场趋势分析: 利用距离和相似性度量方法可以识别市场趋势和模式。