Analiza klas latentnych (LCA)

Posted on

Analiza klas latentnych (LCA) – Celem tej analizy jest podzielenie klientów na grupy i wyłonienie z nich w sposób empirycznych zastanej liczby grup. Procedura ta maksymalizuje różnice pomiędzy profilami grup oraz minimalizuje różnice między klientami wewnątrz grup. Zazwyczaj prezencja wyników jest bardzo czytelna i nawet laik jest w stanie zinterpretować wyniki dokonanej segmentacji klientów za pomocą analizy klas latentnych. Cenna procedura w podejściu BIG DATA i DATA MINING.  Najczęściej analizy klas latentnych używa się do klasyfikowania nowych klientów oraz do segmentacji klientów lub obserwacji. Minusem tej procedury jest to, że wymaga ona wyników mierzonych na skali jakościowej.