以分层次管理的应用为例,聚类分析是通过数据挖掘来识别管理对象的层次,通过聚类观察到管理对象的特征,集中对特定层次的管理对象进行分析。此方法的主要步骤有:数据预处理;为衡量数据点间的相似度定义一个距离函数;聚类或分组;评估输出。具体方法运用可借助统计专业知识和人才,对管理对象和管理方法进行聚类分层。主成分分析方法,首先是由K.皮尔森对非随机变量引入的,尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形。其原理是:设法将原来变量重新组合成一组新的互相无关的几个综合变量,同时根据实际需要从中可以取出几个较少的总和变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法,也是数学上处理降维的一种方法。这一分析方法是将多个变量通过线性变换,选出较少个重要变量的一种多元统计分析方法。样本信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量。通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合,作为新的综合指标。最经典的做法就是用F1(选取的第一个线性组合,即第一个综合指标)的方差来表达,即Var(F1)越大,表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的,故称F1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息,再考虑选取F2即选第二个线性组合,为了有效地反映原来信息,F1已有的信息就不需要再出现再F2中,用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0,则称F2为第二主成分,依此类推可以构造出第三、第四,……,第P个主成分。主要分析步骤如下:第一步,指标数据标准化(SPSS软件自动执行);第二步,指标之间的相关性判定;第三步,确定主成分个数m;第四步,主成分Fi表达式;第五步,主成分Fi命名。这一方法在分层次管理应用上,可借助IT技术对数据进行处理,能更有效地做出信息判断,分划出管理对象和管理方法的层次。在管理对象的差异分析时,往往会提出很多与此有关的变量,统计分析方法能从太多变量个数中,找出变量个数较少而得到的信息较多结果。