距离度量
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市场研究中常用的距离与相似性度量方法
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。
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2024-05-14
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