随着机器人的前进它开始观察哪些

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糖果彼此更相似它将糖果添加到组（或“集群）中并在有意义时创建新组。最终您会得到几组在某些关键方面相似的糖果。排序糖果来解释聚类分析“在某些关键方面在这里很重要。簇中的糖果并不相同但它们有足够的共同点因此将它们放在一个组中是有意义的。人工智能聚类分析可以做同样的事情但用的是数据而不是糖果。它发现模式并将相似的事物分组在一起以理解大量信息。使用聚类分析对谈论相同事物、具有相似兴趣或被许多相同人关注的内容创建者进行分组。



聚类分析基本上是检查数据发现共性然后根据这些共性将数据点逻辑分组在一起。随着有影响力的营销继续为品牌带来成果营销人员自然会寻找方法来学习和扩大他们的成功。然而由于有如 墨西哥数据 此多的创作者在如此多的领域发表言论寻找合适的影响者并与新闻受众建立联系以扩大活动规模是一项挑战。聚类分析可以提供帮助。为什么聚类分析对营销人员很重要它有助于理解聚类分析工作原理的基础知识但说实话作为营销人员我们更感兴趣的是聚类分析如何提供帮助。那么让我们从这里开始吧。






改进目标定位通过弄清楚受众的相似和不同之处聚类分析可以帮助营销人员识别最有可能与我们的品牌互动的特定受众群体。有了这些信息我们就可以创建受众角色帮助磨练正确的平台、策略和信息来与这些角色对话。同样通过将内容创建者影响者分组我们可以确定哪些集群与我们的品牌和受众角色最相关从而进一步集中我们的活动。智能定位人工智能驱动的智能定位使用聚类分析远远超出了人口统计和心理统计的范围。智能定位可以解锁受众“社区并了解在线行为以显示愿意接受的受众（有时是在意想不到的地方）。