Geodemographic segmentation
বিপণনে, ভূ-জনতাত্ত্বিক বিভাজন একটি বহুবিধ পরিসংখ্যানগত শ্রেণিবিন্যাস কৌশল যা একটি জনসংখ্যার ব্যক্তিরা বিভিন্ন গোষ্ঠীতে পড়ে কিনা তা আবিষ্কার করার জন্য একাধিক বৈশিষ্ট্যের পরিমাণগত তুলনা করে এই ধারণার সাথে যে কোনও গোষ্ঠীর মধ্যে পার্থক্য গোষ্ঠীগুলির মধ্যে পার্থক্যের চেয়ে কম হওয়া উচিত। মূলনীতি ভূ-জনতাত্ত্বিক বিভাজন দুটি সহজ নীতির উপর ভিত্তি করেঃ যে লোকেরা একই পাড়ায় বাস করে তাদের এলোমেলোভাবে নির্বাচিত দু 'জনের তুলনায় একই বৈশিষ্ট্য থাকার সম্ভাবনা বেশি। জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্যের ভিত্তিতে প্রতিবেশীদের শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে। যে কোনও দুটি এলাকাকে একই বিভাগে রাখা যেতে পারে, অর্থাৎ, তারা একই ধরনের মানুষ ধারণ করে, যদিও তারা ব্যাপকভাবে পৃথক। ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম বিভিন্ন অ্যালগরিদমের ব্যবহার বিভিন্ন ফলাফলের দিকে পরিচালিত করে, তবে সেরা অ্যালগরিদম নির্বাচন করার জন্য কোনও একক সর্বোত্তম পদ্ধতি নেই, ঠিক যেমন কোনও অ্যালগরিদম তার নিশ্চিততার কোনও তাত্ত্বিক প্রমাণ দেয় না। জিওডেমোগ্রাফিক সেগমেন্টেশনে সর্বাধিক ব্যবহৃত কৌশলগুলির মধ্যে একটি হল ব্যাপকভাবে পরিচিত কে-মিন ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম। প্রকৃতপক্ষে বর্তমানের বেশিরভাগ বাণিজ্যিক জিওডেমোগ্রাফিক ব্যবস্থা কে-মিনস অ্যালগরিদমের উপর ভিত্তি করে তৈরি। তবুও, কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক, জেনেটিক অ্যালগরিদম বা ফাজি লজিক থেকে আসা ক্লাস্টারিং কৌশলগুলি বড়, বহুমাত্রিক ডাটাবেসের মধ্যে আরও কার্যকর (ব্রিমিকম্বে 2007)। নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি অ-রৈখিক সম্পর্ক পরিচালনা করতে পারে, গোলমালের জন্য শক্তিশালী এবং উচ্চ মাত্রার অটোমেশন প্রদর্শন করে। তারা তথ্যের প্রকৃতি বা বিতরণ সম্পর্কিত কোনও অনুমান অনুমান করে না এবং তারা ভৌগোলিক প্রকৃতির সমস্যাগুলি পরিচালনা করতে মূল্যবান সহায়তা প্রদান করে যা আজ অবধি সমাধান করা অসম্ভব। তত্ত্বাবধানহীন ক্লাস্টারিং অর্জনের জন্য সর্বাধিক পরিচিত এবং সবচেয়ে কার্যকর নিউরাল নেটওয়ার্ক পদ্ধতিগুলির মধ্যে একটি হল স্ব-সংগঠিত মানচিত্র (এস. ও. এম)। কে-মিন পদ্ধতির তুলনায় এস. ও. এম-কে একটি উন্নতি হিসাবে প্রস্তাব করা হয়েছে, কারণ এটি আদমশুমারি ডেটা ক্লাস্টারিংয়ের জন্য আরও নমনীয় পদ্ধতি প্রদান করে। এস. ও. এম পদ্ধতিটি সম্প্রতি স্পিলম্যান এবং থিল (2008) দ্বারা নিউ ইয়র্ক শহর সম্পর্কিত একটি আদমশুমারি ডেটাসেটের ভূ-জনতাত্ত্বিক ক্লাস্টারিং বিকাশের জন্য ব্যবহার করা হয়েছে। সমস্ত অঞ্চলের সঙ্গে একটি পৃথক বহুভুজের সাদৃশ্য চিহ্নিত করার আরেকটি উপায় হল অস্পষ্ট যুক্তির উপর ভিত্তি করে। ফাজি ক্লাস্টারিংয়ের মূল ধারণাটি হল যে একটি বস্তু একাধিক গুচ্ছের অন্তর্গত হতে পারে। বাইনারি যুক্তিতে, সেটটি বাইনারি হ্যাঁ দ্বারা সীমাবদ্ধ-কোনও সংজ্ঞা নেই, যার অর্থ কোনও বস্তু কোনও গুচ্ছের অন্তর্গত বা নয়। অস্পষ্ট ক্লাস্টারিং একটি স্থানিক ইউনিটকে বিভিন্ন সদস্যতার মান সহ একাধিক ক্লাস্টারের অন্তর্ভুক্ত করার অনুমতি দেয়। ভূ-জনতাত্ত্বিক বিশ্লেষণ এবং অস্পষ্ট যুক্তি সম্পর্কিত বেশিরভাগ গবেষণায় ফাজি সি-মিনস অ্যালগরিদম এবং গুস্তাফসন-কেসেল অ্যালগরিদম (ফেং এবং ফ্লাওয়ারডিউ 1999) ব্যবহার করা হয়। বিখ্যাত ভূ-জনতাত্ত্বিক বিভাজন ব্যবস্থা হল ক্লারিটাস প্রিজম (মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র), ক্যানাকোড লাইফস্টাইল (কানাডা), পিএসওয়াইটিই এইচডি (কানাডা), টেপেস্ট্রি (মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র), সিএএমইও (যুক্তরাজ্য), এসিওআরএন (যুক্তরাজ্য) এবং মোসাইক (যুক্তরাজ্য) ব্যবস্থা। জনসংখ্যার উপগোষ্ঠীগুলিকে লক্ষ্য করে নতুন ব্যবস্থাও তৈরি হচ্ছে। উদাহরণস্বরূপ, সেগমেন্টস মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে হিস্পানিকদের ভূ-জনতাত্ত্বিক জীবনধারা পরীক্ষা করে। মোসাইক এবং একর্ন উভয়ই বাসিন্দাদের নাম থেকে জাতিগততা অনুমান করতে ওনোমাস্টিক্স ব্যবহার করে। ক্যানা কোড লাইফস্টাইল ক্লাস্টারগুলি ম্যানিফোল্ড ডেটা মাইনিং দ্বারা তৈরি করা হয়েছে এবং কানাডিয়ান পোস্টাল কোডগুলিকে 18 টি স্বতন্ত্র প্রধান জীবনধারা গোষ্ঠী এবং 110 টি কুলুঙ্গি জীবনযাত্রায় শ্রেণীবদ্ধ করেছে। এটি জনসংখ্যা থেকে শুরু করে আর্থ-সামাজিক কারণ থেকে শুরু করে ব্যয় থেকে শুরু করে জীবনযাত্রার বৈশিষ্ট্য (যেমন, বর্তমান বছরের পরিসংখ্যান) পর্যন্ত 10,000-এরও বেশি চলকের উপর পরিসংখ্যান ব্যবহার করে। ভোক্তাদের আচরণ) পণ্যের ব্যবহার, গণমাধ্যমের ব্যবহার এবং মনস্তাত্ত্বিক সহ। পিএসওয়াইটিই এইচডি পিএসওয়াইটিই এইচডি কানাডা একটি ভূ-জনতাত্ত্বিক বাজার বিভাজন ব্যবস্থা যা কানাডিয়ান পোস্টাল কোড এবং ডিসেমিনেশন এলাকাগুলিকে 57টি অনন্য জীবনধারা গোষ্ঠী এবং পারস্পরিক একচেটিয়া পাড়ার প্রকারগুলিতে শ্রেণীবদ্ধ করে। পি. এস. ওয়াই. টি. ই এইচ. ডি কানাডা কানাডিয়ান আদমশুমারি ডেমোগ্রাফিক এবং আর্থ-সামাজিক ভিত্তির উপর নির্মিত, পাশাপাশি অত্যাধুনিক ক্লাস্টার বিল্ড পরিবেশে বিভিন্ন তৃতীয় পক্ষের ডেটা ইনপুট সংযুক্ত করা হয়েছে। ফলস্বরূপ ক্লাস্টারগুলি উপলব্ধ কানাডিয়ান পাড়ার সবচেয়ে সঠিক স্ন্যাপশটগুলি উপস্থাপন করে। পি. এস. ওয়াই. টি. ই এইচ. ডি কানাডা গ্রাহক তথ্য এবং সম্ভাব্য বাজার বিশ্লেষণ, বাজারের বুদ্ধিমত্তা এবং অন্তর্দৃষ্টি অর্জন এবং কানাডার বিভিন্ন বাজার জুড়ে ভোক্তাদের আচরণের ব্যাখ্যার জন্য একটি কার্যকর হাতিয়ার। CAMEO শ্রেণীবিভাগ হল ভোক্তা শ্রেণীবিভাগের একটি সেট যা সংস্থাগুলি তাদের বিক্রয়, বিপণন এবং নেটওয়ার্ক পরিকল্পনা কৌশলের অংশ হিসাবে আন্তর্জাতিকভাবে ব্যবহার করে। কে. এ. এম. ই. ও ইউ. কে পোস্টকোড, গৃহস্থালী এবং ব্যক্তিগত স্তরে নির্মিত হয়েছে এবং 5 কোটিরও বেশি ব্রিটিশ গ্রাহককে শ্রেণীবদ্ধ করেছে। এটি ব্রিটিশ বাজারকে 68টি স্বতন্ত্র প্রতিবেশী প্রকার এবং 10টি মূল বিপণন বিভাগে সঠিকভাবে বিভক্ত করার জন্য তৈরি করা হয়েছে। আন্তর্জাতিকভাবে গ্লোবাল কেমিও হল বিশ্বের বৃহত্তম ভোক্তা বিভাজন ব্যবস্থা, যা 40টি দেশকে অন্তর্ভুক্ত করে। এছাড়াও একক বৈশ্বিক শ্রেণিবিন্যাস CAMEO ইন্টারন্যাশনাল রয়েছে যা সীমানা জুড়ে বিভক্ত। ক্যামিও কলক্রেডিট ইনফরমেশন গ্রুপ দ্বারা তৈরি এবং রক্ষণাবেক্ষণ করা হয়। অ্যাকোর্ন সিস্টেম লন্ডনে সিএসিআই দ্বারা আবাসিক প্রতিবেশীদের একটি শ্রেণিবিন্যাস (অ্যাকোর্ন) তৈরি করা হয়েছে। এটি বর্তমানে উপলব্ধ একমাত্র জিওডেমোগ্রাফিক সরঞ্জাম যা 2011 সালের আদমশুমারি তথ্যের পরিবর্তে বর্তমান বছরের তথ্য ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছে। অ্যাক্রন সমস্ত চ্যানেলে কৌশল প্রদানের জন্য গ্রাহক এবং পরিষেবা ব্যবহারকারীদের সাথে ব্যস্ততা বাড়ানোর জন্য গ্রাহকদের বিশ্লেষণ এবং বুঝতে সহায়তা করে। অ্যাকোর্ন যুক্তরাজ্যের সমস্ত 19 লক্ষ পোস্টকোডকে 6টি বিভাগ, 18টি গোষ্ঠী এবং 62টি প্রকারে বিভক্ত করে। মোজাইক ইউকে হল এক্সপেরিয়ানের জনগণের শ্রেণিবিন্যাস ব্যবস্থা। মূলত এক্সপেরিয়ানের সহযোগিতায় অধ্যাপক রিচার্ড ওয়েবার (কিংস কলেজ ইউনিভার্সিটি, লন্ডনের ভূগোলের ভিজিটিং অধ্যাপক) তৈরি করেছিলেন। মোজাইকের সর্বশেষ সংস্করণটি 2009 সালে মুক্তি পায়। এটি যুক্তরাজ্যের জনসংখ্যাকে 15টি প্রধান আর্থ-সামাজিক গোষ্ঠীতে এবং এর মধ্যে 66টি বিভিন্ন প্রকারে শ্রেণীবদ্ধ করে। মোজাইক ইউকে মোজাইক শ্রেণিবিন্যাসের একটি পরিবারের অংশ যা পশ্চিম ইউরোপ, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র, অস্ট্রেলিয়া এবং সুদূর প্রাচ্যের বেশিরভাগ দেশ সহ 29 টি দেশকে অন্তর্ভুক্ত করে। মোজাইক গ্লোবাল এক্সপেরিয়ানের বিশ্বব্যাপী ভোক্তা শ্রেণিবিন্যাসের হাতিয়ার। এটি সহজ প্রস্তাবের উপর ভিত্তি করে যে বিশ্বের শহরগুলি আবাসিক পৃথকীকরণের সাধারণ নিদর্শনগুলি ভাগ করে নেয়। মোজাইক গ্লোবাল একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ বিভাজন ব্যবস্থা যা 29টি দেশের স্থানীয় তথ্য ব্যবহার করে বিশ্বের 40 কোটিরও বেশি পরিবারকে অন্তর্ভুক্ত করে। এটি 10 ধরনের আবাসিক এলাকা চিহ্নিত করেছে যা প্রতিটি দেশে পাওয়া যায়। অস্ট্রেলিয়ায়, জিওস্মার্ট একটি ভূ-জনতাত্ত্বিক বিভাজন ব্যবস্থা যা এই নীতির উপর ভিত্তি করে যে একই ধরনের জনতাত্ত্বিক প্রোফাইল এবং জীবনযাত্রার লোকেরা একে অপরের কাছাকাছি বসবাস করে। এটি অস্ট্রেলিয়ান জিওডেমোগ্রাফিক সলিউশন সরবরাহকারী, আরডিএ রিসার্চ দ্বারা তৈরি করা হয়েছে। জিওস্মার্ট জিওডেমোগ্রাফিক বিভাগগুলি অস্ট্রেলিয়ান সেন্সাস (অস্ট্রেলিয়ান ব্যুরো অফ স্ট্যাটিস্টিক্স) ডেমোগ্রাফিক পরিমাপ এবং মডেল করা বৈশিষ্ট্যগুলি থেকে তৈরি করা হয় এবং সাম্প্রতিক পরিবারের বৃদ্ধির জন্য সিস্টেমটি আপডেট করা হয়। ক্লাস্টারিং একটি একক সেগমেন্ট কোড তৈরি করে যা একটি বর্ণনামূলক বিবৃতি বা থাম্বনেইল স্কেচ দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয়। অস্ট্রেলিয়ায়, জিওস্মার্ট মূলত ডাটাবেস বিভাজন, গ্রাহক অধিগ্রহণ, বাণিজ্য ক্ষেত্রের প্রোফাইলিং এবং লেটারবক্স টার্গেটিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়, যদিও এটি অন্যান্য অ্যাপ্লিকেশনের বিস্তৃত পরিসরে ব্যবহার করা যেতে পারে। আউটপুট এরিয়া ক্লাসিফিকেশন দ্য আউটপুট এরিয়া ক্লাসিফিকেশন (ও. এ. সি) হল ইউকে অফিস ফর ন্যাশনাল স্ট্যাটিস্টিক্সের (ও. এন. এস) মুক্ত এবং উন্মুক্ত জিওডেমোগ্রাফিক বিভাগ যা ইউকে সেন্সাস অফ পপুলেশন 2011-এর উপর ভিত্তি করে। এটি 41টি জনগণনা পরিবর্তনশীলকে 7,21 এবং 52টি গোষ্ঠীর তিন স্তরের শ্রেণিবিন্যাসে শ্রেণীবদ্ধ করে। অন্যান্য বাণিজ্যিক শ্রেণিবিন্যাসের তুলনায় ও. এ. সি-এর অনুভূত সুবিধাগুলি এই সত্য থেকে উদ্ভূত যে পদ্ধতিটি উন্মুক্ত এবং নথিভুক্ত, এবং তথ্যটি উন্মুক্ত এবং লাইসেন্সের শর্ত সাপেক্ষে সরকারী ও বাণিজ্যিক উভয় সংস্থার জন্য অবাধে উপলব্ধ। ভৌগোলিক বিশ্লেষণ থেকে শুরু করে সামাজিক বিপণন এবং ভোক্তা প্রোফাইলিং পর্যন্ত ও. এ. সি-র বিভিন্ন সম্ভাব্য প্রয়োগ রয়েছে। যুক্তরাজ্যের পাবলিক সেক্টর ও. এ. সি-র অন্যতম প্রধান ব্যবহারকারী। ই. এস. আর. আই কমিউনিটি টেপেস্ট্রি এই পদ্ধতিটি মার্কিন এলাকাগুলিকে আর্থ-সামাজিক এবং জনতাত্ত্বিক কারণের উপর ভিত্তি করে 65টি বাজার বিভাগে শ্রেণীবদ্ধ করে, তারপর এই 67টি বিভাগকে "হাই সোসাইটি", "সিনিয়র স্টাইলস" এবং "ফ্যাক্টরি এবং ফার্ম"-এর মতো নাম সহ 14 ধরনের লাইফমোডে একীভূত করে। তথ্যের ক্ষুদ্রতম স্থানিক গ্রানুলারিটি মার্কিন আদমশুমারি ব্লক গ্রুপের স্তরে তৈরি করা হয়। আরও দেখুন মার্কেট _ segmentation#Companies_ (প্রোপ্রাইটারি _ সেগমেন্টেশন _ ডেটাবেস) রেফারেন্স ফেং, জেড, ফ্লাওয়ারডিউ, আর।, 1999। ভূ-জনতাত্ত্বিক লক্ষ্যমাত্রা উন্নত করতে অস্পষ্ট শ্রেণিবিন্যাসের ব্যবহার। B.Gittings (এড। ), ইনোভেশনস ইন জিআইএস 6 লন্ডনঃ টেলর অ্যান্ড ফ্রান্সিস, (পিপি। 133-144)। জনসংখ্যা ভূগোল ভূতাত্ত্বিক বাজার গবেষণা বাজার বিভাজন জনসংখ্যা ভূগোল পরিসংখ্যানগত শ্রেণিবিন্যাস