КЛАСТЕРНИЙ АНАЛІЗ ДАНИХ ЖИТТЯ В ЄВРОПІ

Анотація

Досить багато досліджень, резюме, доповідей та статей про вартість життя у різних містах світу. Незважаючи на те, що ці дослідження багаті та потужні, публікуються лише остаточні результати, такі як рейтинг міст або зведення найважливіших та найменш оцінених міст. Ця робота спрямована на вивчення найбільш придатних для життя міст у Європі за допомогою кластерного аналізу даних про ціни на життя за 2019 рік. Я застосую метод групування за подібністю або різницею в алгоритмах кластерного аналізу, оскільки існують багато методів кластерної кластеризації, і вони є технічними або алгоритмом (Пов'язування), де результати різні, використовуючи найпоширеніші методи зв'язування для складання дендрограми, а саме: мінімальне або індивідуальне зв'язування, максимальне або повне зв'язування, середнє або середнє зв'язування , де ми помітимо, що міста можуть згрупуватися в інший кластер відповідно до методу зв’язування та географічного розташування, де цей тип блокового аналізу робиться, щоб допомогти компаніям або навіть людям визначити, яке місто переїхати, щоб зменшити вартість життя. Також уникати прийняття неправильного рішення у разі зміни наступного кварталу для конкретного міста. Результати дозволяють описати подібність та відмінності в структурі цін на товари та послуги в різних містах та європейських країнах. Результати аналізу показали, що в деяких європейських країнах існують певні подібності у вартості життя та об’єднання їх в один кластер з урахуванням різниці в їх географічному розташуванні. Це вказує на те, що склад кластерів залежить від методу зв'язування в аналізі. Ці результати можуть бути використані приватними особами чи установами для вибору найкращих європейських країн для життя шляхом порівняння вартості життя в них порівняно з наявним бюджетом.