聚类分析广泛用于市场研究、管理研究中，用于对个体细分，或对比聚类后不同样本差异。本文给大家简单梳理下聚类分析的分析思路。
聚类分析，通俗地讲即是分类，根据样本的一些特征，最终将样本分为几类。
在总体类别划分不清楚的情况下，可以用聚类的方法来分类。
01常用的聚类方法
SPSSAU在线分析提供两种常见聚类方法：
如果是按样本聚类，使用SPSSAU的进阶方法“聚类分析”功能，可以分析定量或定类数据。
如果是按变量（标题）聚类，可用分层聚类，此时数据只能是定量数据。
需要结合数据类型及具体情况进行选择。
02聚类前的工作
（1）聚类指标的选择
聚类分析前需要解决几个问题，首先要选择使用哪些变量分析，主要依据研究目标决定。
比如，研究目标是针对不同价值的客户进行分类。
那么研究的核心在于确定哪些指标可以代表客户价值的指标，如消费次数、购买量、顾客满意度、忠诚度等指标，然后以此进行客户分类。其他重要性较低的指标，则不应纳入分析（比如个人信息）。
如果题项较多，可先做因子分析，得到每个维度（因子）的数据，再进行聚类。
因子分析SPSSAU（2）聚类个数选择
聚类个数设置为几类没有固定的要求，用户可自行设置聚类数量，如果不进行设置，SPSSAU也会提供默认建议；通常情况下，建议设置聚类数量介于3~6个之间。
03聚类分析
（1）Spssau操作
案例：旅游消费市场细分
分析前已经进行因子分析，提取出5个主因子，分别命名为分享、