如何通过聚类分析洞察用户需求?
优先考虑层次聚类法，因为层次聚类法产生的树状图更加直观形象，易于解释，并且，层次聚类法提供方法、距离计算方式、标准化方式的丰富程度也是其他两种方法所无法比拟的。
来源聚类帮助我们分析访客来源和推广渠道，可根据设置的UTM参数，根据不同渠道、着陆页、媒介、内容、关键词等对受访页面进行聚类分析。
快速聚类：也称K均值聚类，它是按照一定的方法选取一批聚类中心点，让个案向最近的聚类中心点聚集形成初始分类，然后按照最近距离原则调整不合理的分类，直到分类合理为止。
层次性。由于消费者的收入水平不同，所处社会阶级不同，因此消费者的需求会表现出一定的层次性。广泛性。消费者市场不仅购买者人数众多而且分布地域广，从国内到国外，从城市到农村，消费者无处不在。替代性。
需求洞察 通过观察和询问用户等方法，找到用户需求。 这只是需求洞察最后的结果，不能把需求洞察仅仅理解为发现用户想要什么功能。
聚类分析三种分类的方法
划分法(partitioning methods)，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K小于N。
聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、 分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。
常见的聚类分析方法有系统聚类法、模糊聚类法和灰色聚类法等。 (一)系统聚类法 系统聚类法的主要步骤有：数据标准化、相似性统计量计算和聚类。
大数据分析之聚类算法
聚类分析的算法可以分为划分法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法。划分法，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，KN。
从聚类的过程分析，可以将聚类划分为：系统聚类：主要用于对小数据量的样本间聚类及对指标聚类。逐步聚类法：也称作为快速聚类法，主要用于对大数据样本之间的聚类。
问题七：聚类分析的算法 聚类分析是数据挖掘中的一个很活跃的研究领域，并提出了许多聚类算法。传统的聚类算法可以被分为五类：划分方法、层次方法、基于密度方法、基于网格方法和基于模型方法。
对于处理大数据集，这个算法是相对可伸缩和高效的，计算的复杂度为 O(NKt)，其中N是数据对象的数目，t是迭代的次数。缺点： K 是事先给定的，但非常难以选定； 初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响。