42、营销模型可视化：星图与轮廓曲线方法解析

营销模型可视化：星图与轮廓曲线方法解析

在营销领域，数据可视化是理解和分析复杂数据的重要手段。本文将介绍两种用于可视化多元数据的数据挖掘方法：星图和轮廓曲线法，它们能帮助营销人员更好地理解模型在预测任务中的表现。

1. 轮廓曲线法概述

轮廓曲线法是一种基于几何的数据挖掘图形方法，它从与星图不同的角度解决相关问题。星图能为营销活动开发提供战略营销情报，通过直观观察和对客户感兴趣变量的完整描述来实现。而轮廓曲线则为模型实施提供战略营销情报，特别是确定可靠的十分位数组数量。

与星图相比，轮廓曲线的构建和概念解读更具挑战性。其构建不直观，因为使用了一系列意想不到的三角函数，显示也较为抽象。然而，在合适的问题解决方案中，轮廓曲线的价值可以弥补其使用初期的困难。

2. 轮廓曲线基础

曲线函数 (f(t)) 定义如下：
[
f(t) = \frac{X_1}{2} + X_2\sin t + X_3\cos t + X_4\sin 2t + X_5\cos 2t + \cdots
]
其中 (-\pi \leq t \leq \pi)。

曲线函数 (f(t)) 是观测值 (X) 的基本曲线的加权和，(X) 由多个变量表示，即多元数据数组 (X = {X_1, X_2, X_3, \cdots, X_k})。权重是 (X) 的值，基本曲线是三角函数正弦和余弦。对于一组个体组的均值的多元数据数组（行），将 (f(t)) 绘制在 (Y) 轴上，(t) 绘制在 (X) 轴上，得到的图形称为轮廓曲线。

与星图一样，轮廓曲线是多元数据的可视化展示，对小表格（如十分位数分析表）特别有效