2. AD Multivariada

Caracterização do perfil dos leitores na melhor solução de clusters:  

Cruzamento da variável clusters com variáveis pessoais e temáticas como sexo, habilitações, semanário preferido e tipo de leitura - revisão do coeficiente de associação V de Cramer.

Cruzamento da variável clusters com as variáveis temáticas tempo de leitura (em minutos) e nº de semanários lidos por mês.

2. AD Multivariada

Construção do gráfico 'perfil de médias'.

Melhor solução: análise conjunta dos métodos Ward e k-Means.

2. AD Multivariada

Interpretação do processo aglomerativo e do dendrograma.

Aula online por Zoom (link: 854 233 4215)

 

2.1 Descritiva

2.2 Segmentação

Obejtivos, critérios de distância Euclidiana e distância Euclidiana ao quadrado), métodos de segmentação:

optimização, hierárquicos aglomerativos (Ward, vizinho mais próximo, vizinho mais afastado, ...).

Exemplo de um caso com base no método do vizinho mais próximo.