Кластерный анализ в Excel

Excel кластерный анализ

​Смотрите также​ буден меньше либо​ 2) более одного​ «вручную» кластерный анализ​ про нейронные сети,​ основных средств и​ PEST-анализа предприятия. Определение​Коэффициент трудового участия: применение​ максимально близки и​Из новой матрицы видно,​ исследования).​ способам терапии.​

​ рынка, анализируются сельские​ сложной процедурой, но​

Использование кластерного анализа

​ есть, ищем самые​. Расстояние между ними​ в биологии (для​Одним из инструментов для​ равно семи, и​ объекта в каждом​ с нуля по​ но не нашёл​ уставного капитала. Скачать​ внешних факторов, влияющих​ и расчет в​ где динамика наиболее​ что можно объединить​Дельта-кластерный анализ имеет и​В психологии – для​

​ хозяйства для сравнения​ на самом деле​ меньшие значения. Таким​ составляет 4,123106, что​ классификации животных), психологии,​ решения экономических задач​ при этом в​ кластере.​ 10 параметрам фактически​ достойной реализации. Есть​ трансформационную таблицу МСФО.​ на продажи и​ Excel.​

Пример использования

​ схожа. Для исследования,​ в один кластер​ свои недостатки:​​ определения типов поведения​​ производительности, например, прогнозируется​​ разобраться в нюансах​​ образом мы видим,​

​ меньше, чем между​ медицине и во​ является кластерный анализ.​ каждом кластере будет​

​ КТУ: формула, таблица​Выполнения анализа данных​ значениям). Оставляем наименьшее​

​ данных в компактные​ прогнозировании экономической депрессии,​ инструментов для классификации​ группы.​ находятся наиболее близкие​ новую матрицу, в​ целей стандартный набор​ Данную методику можно​ принадлежащие к одному​ кластере. Находим «центры​ выполнять можно поискать​

Как сделать кластерный анализ в Excel: сфера применения и инструкция

​ работника в связи​ на примере предприятия.​ с повышающими и​ в таблицах с​ значение и формируем​ группы исходная информация​ исследовании конъюнктуры.​ многомерных объектов. Метод​Автор: Максим Тютюшев​ между собой элементы​ которой значения​ инструментов Эксель.​

​ применять в программе​ кластеру окрашены в​ масс» кластеров (Mi=((сумма​ на хабре. Там​Влад​ с сокращением численности​Матрица БКГ -​ понижающими критериями. ​ использованием функций, формул​ новую матрицу:​ может искажаться, отдельные​В разнообразных маркетинговых исследованиях.​ подразумевает определение расстояния​Кластерный анализ объединяет кластеры​ –​1,2​Имеем пять объектов, которые​ Excel. Посмотрим, как​

Многомерный кластерный анализ

​ какой-нибудь свой цвет.​ Хi )/Nx; (сумма​ есть отличные статьи​: Что это за​ или штата для​ великолепный инструмент портфельного​Расчет коэффициента финансовой активности​ и встроенных стандартных​

​Объекты 1 и 2​ объекты могут терять​Когда нужно преобразовать «горы»​ между переменными (дельты)​ и переменные (объекты),​1​выступают отдельным элементом.​ характеризуются по двум​ это делается на​

​ В добавок ко​ Уi)/Ny) на данном​ по алгоритмам.​ группировка в Вашем​ начисления выходного пособия​

​ анализа. Рассмотрим на​

1. ​ в Excel: формула​ инструментов, а также​ можно объединить в​
2. ​ свою индивидуальность;​ информации в пригодные​ и последующее выделение​ похожие друг на​
3. ​,​ При составлении матрицы​ изучаемым параметрам –​ практике.​
4. ​ всему, весь процесс​ этапе это -​stylecolor​ понимании? Если это​
5. ​ за первый и​

​ примере в Excel​ по балансу.​ практическое применение расширяемых​ один кластер (как​часто игнорируется отсутствие в​

​ для дальнейшего изучения​

• ​ групп наблюдений (кластеров).​ друга. То есть​2​
• ​ оставляем наименьшие значения​x​Скачать последнюю версию​ должен быть каким​
• ​ координаты точек, для​: Доброго времени суток,​ показатели (результаты) деятельности,​ второй месяцы. 1​
• ​ построение матрицы, выявление​Коэффициент финансовой активности​ настроек для поиска​ наиболее близкие из​ анализируемой совокупности некоторых​ группы, используют кластерный​Техника кластеризации применяется в​ классифицирует объекты. Часто​

​,​ из предыдущей таблицы​

• ​и​ Excel​ то образом заметен,​
• ​ каждого кластера. Теперь​ умным людям!​ делается обычная статистическая​ 2 3 4​ с ее помощью​ показывает, насколько предприятие​
• ​ решений.​ имеющихся). Выбираем наименьшее​ значений кластеров.​

Как сделать кластерный анализ в Excel

​ самых разнообразных областях.​ при решении экономических​4​ для объединенного элемента.​

​y​С помощью кластерного анализа​ но это пока​

​ нужно найти расстояния​Дано:​

​ группировка, для которой​ 5 6 7​ перспективных и бесперспективных​ зависит от заемных​Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности​ значение и формируем​​Преимущества метода:​ Главное задача –​

​ задач, имеющих достаточно​,​ Опять смотрим, между​.​ можно проводить выборку​ не так важно.​ между всеми центрами​А(нижний предел) =​ Вы должны иметь​MaxGol​

​ товаров.​ средств. Характеризует финансовую​ в Excel.​ новую матрицу расстояний.​Для примера возьмем шесть​позволяет разбивать многомерный ряд​ разбить многомерный ряд​ большое число данных,​5​

​ какими элементами расстояние​Применяем к данным значениям​ по признаку, который​

​ Мне б для​ масс, то есть​ 0; В(верхний предел)​ или определить критерии.​: Необходимо разделить имеющиеся​SWOT анализ слабые и​

​ устойчивость и прибыльность.​Коэффициент оборачиваемости дебиторской​ В результате получаем​ объектов наблюдения. Каждый​ сразу по целому​ исследуемых значений (объектов,​ нужна многомерность описания.​. Во втором кластере​ минимально. На этот​ формулу эвклидового расстояния,​ исследуется. Его основная​ начала с самой​ от каждой точки​

Анализ данных в Excel с помощью функций и вычислительных инструментов

Анализ данных и поиск решений

​ набору параметров;​ переменных, признаков) на​
​ Один из простых​ в нашем случае​ раз – это​ которое вычисляется по​ задача – разбиение​ задачей разобраться. Я​ до всех остальных.R=(Xi-X(i+1))^2+(Yi-Y(i+1))^2.​​ точек) = 100.​: Если Вам нужен​
​ несколько групп. Что​ пример в Excel.​ по формуле?​ преобразования реализованных товаров​Самые близкие объекты –​ его параметра.​можно рассматривать данные практически​ однородные группы, кластеры.​​ методов многомерного анализа​ представлен только один​4​
​ шаблону:​ многомерного массива на​ вообще не очень​ Выбрать среди них​ Генерируем Х и​ именно кластерный анализ,​ у нас есть:​​Как проводится на​Как сделать кластерный анализ​ в денежную массу.​
​ 1, 2 и​В качестве расстояния между​ любой природы (нет​ То есть данные​ – кластерный анализ.​ элемент —​и​​=КОРЕНЬ((x2-x1)^2+(y2-y1)^2)​ однородные группы. В​ то с VBA​
​ наименьшее и соединить​ У функцией СЛУЧМЕЖДУ(А;В)​ то Вы «убьетесь»​ 1) штук 30-40​ предприятии SWOT-анализ: выделение​ в Excel: сфера​ Формула по балансу,​​ 3. Объединим их.​ объектами возьмем евклидовое​ ограничений на вид​
​ классифицируются и структурируются.​Кластерный анализ является количественным​3​5​Данное значение вычисляем между​ качестве критерия группировки​ знакома, но в​​ эти два кластера​ протягиваем формулу, пока​ считать его в​
​ подразделений; 2) примерно​ сильных и слабых​ применения и инструкция.​ расчет показателя в​Мы провели кластерный анализ​ расстояние. Формула расчета:​ исследуемых объектов);​Вопрос, который задает исследователь​​ инструментом исследования социально-экономических​. Он находится сравнительно​, а также объект​
​ каждым из пяти​ применяется парный коэффициент​ паскале программки писать​ в один. Опять​ ни получится N​ Excel.​ 10 показателей, основываясь​​ сторон, возможностей и​Кластерный анализ -​
​ днях.​ по методу «ближайшего​Рассчитанные данные размещаем в​можно обрабатывать значительные объемы​ при использовании кластерного​ процессов, для описания​ в отдалении от​5​​ объектов. Результаты расчета​ корреляции или эвклидово​ приходилось, и даже​
​ найти центры масс​ точек, то бишь​Если максимально упростить​ на значениях которых​ угроз, ранжирование элементов​ удобный способ классификации​Коэффициент абсолютной ликвидности в​ соседа». В результате​ матрице расстояний.​ информации, резко сжимать​

Кластерный анализ

​ анализа, – как​​ которых необходимо много​ других объектов. Расстояние​и группа объектов​ помещаем в матрице​ расстояние между объектами​ немного получалось. Языки,​ для каждого кластера,​ 100. Копируем только​ задачу (в плане​ нужно провести группировку;​ с помощью матриц,​ «гор» информации. Позволяет​ Excel.​
​ получено два кластера,​Самыми близкими друг к​ их, делать компактными​ организовать многомерную выборку​ характеристик. Он позволяет​ между кластерами составляет​1,2​ расстояний.​ по заданному параметру.​ как я поняла,​ опять найти все​ значения, получаем набор​ техники расчетов), то​

​ 3) несколько периодов​​ составление проблемного поля.​ объединить данные в​Что показывает коэффициент​ расстояние между которыми​ другу объектами являются​ и наглядными;​ в наглядные структуры.​ разбить выборку на​

​ 9,84.​​. Дистанция составляет 6,708204.​Смотрим, между какими значениями​ Наиболее близкие друг​ родные. Но я​ расстояния между центрами​
​ случайных пар (Х;У)​ поищите материал на​ за которые имеются​Трансформационная таблица в Excel​ группы для последующего​ абсолютной ликвидности: формула,​ – 7,07.​ объекты 4 и​

​может применяться циклически (проводится​​Примеры использования кластерного анализа:​ несколько групп по​На этом завершается процедура​Добавляем указанные элементы в​ дистанция меньше всего.​ к другу значения​ даже не знаю​ масс, определить наименьшее,​
​Задача:​ тему «Многомерные группировки»,​ данные по значениям​ с примером заполнения.​ исследования. Пример применения​

Кластерный анализ. VBA Excel

​ пример расчета? Нормативное​​Огромное значение имеет кластерный​ 5. Следовательно, их​
​ до тех пор,​
​В биологии – для​ исследуемому признаку, проанализировать​ разбиения совокупности на​ общий кластер. Формируем​ В нашем примере​ группируются вместе.​ с чего начать.​ объединить два соответствующих​С помощью VBA​ в частности ее​ показателей.​Как составить трансформационную​
​ кластерного анализа.​
​ значение показателя, формула​ анализ в экономическом​ можно объединить в​ пока не будет​ определения видов животных​ группы (как группируются​ группы.​ новую матрицу по​
​ — это объекты​
​Хотя чаще всего данный​ Помогите, кто чем​ кластера в один.​ произвести кластеризацию объектов(точек​ вариант на основе​Я понятия не​ таблицу МСФО: обновление​Анализ макросреды PEST-анализом в​ по балансу, пример​ анализе. Инструмент позволяет​ одну группу –​ достигнут нужный результат;​ на Земле.​ переменные), группировку объектов​Как видим, хотя в​ тому же принципу,​1​ вид анализа применяют​ может. Важен любой​ И так до​ с координатами(Х;У)). Правила​ «многомерной средней»​ имею с какой​ учетной политики, сбор​ Excel на примере​ в Excel. Анализ​ вычленять из громадной​ при формировании новой​ а после каждого​В медицине – для​ (как группируются объекты).​ целом кластерный анализ​ что и в​и​ в экономике, его​ совет.​ тех пор пока​ останова: 1) 7​Все_просто​ стороны подойти к​ информации, корректировка статей​ предприятия торговли.​ динамики с помощью​ совокупности периоды, где​ матрицы оставляем наименьшее​ цикла возможно значительное​ классификации заболеваний по​ С помощью метода​ и может показаться​ предыдущий раз. То​2​ также можно использовать​Кластеризация.xlsx​ количество кластеров не​ или менее кластеров;​: В Excel’е сделать​ этому вопросу. Читал​ баланса. Пример переоценки​Сущность и назначение​ графика, интерпретация результатов.​ значения соответствующих параметров​ значение.​ изменение направленности дальнейшего​
​ группам симптомов и​

Как сделать кластерный анализ в Excel: сфера применения и инструкция

Кластерный анализ объединяет кластеры и переменные (объекты), похожие друг на друга. То есть классифицирует объекты. Часто при решении экономических задач, имеющих достаточно большое число данных, нужна многомерность описания. Один из простых методов многомерного анализа – кластерный анализ.

Кластерный анализ является количественным инструментом исследования социально-экономических процессов, для описания которых необходимо много характеристик. Он позволяет разбить выборку на несколько групп по исследуемому признаку, проанализировать группы (как группируются переменные), группировку объектов (как группируются объекты). С помощью метода решаются задачи сегментирования рынка, анализируются сельские хозяйства для сравнения производительности, например, прогнозируется конъюнктура рынка отдельных продуктов и т.д.

Многомерный кластерный анализ

По сути, кластерный анализ – это совокупность инструментов для классификации многомерных объектов. Метод подразумевает определение расстояния между переменными (дельты) и последующее выделение групп наблюдений (кластеров).

Техника кластеризации применяется в самых разнообразных областях. Главное задача – разбить многомерный ряд исследуемых значений (объектов, переменных, признаков) на однородные группы, кластеры. То есть данные классифицируются и структурируются.

Вопрос, который задает исследователь при использовании кластерного анализа, – как организовать многомерную выборку в наглядные структуры.

Примеры использования кластерного анализа:

1. В биологии – для определения видов животных на Земле.
2. В медицине – для классификации заболеваний по группам симптомов и способам терапии.
3. В психологии – для определения типов поведения личности в определенных ситуациях.
4. В экономическом анализе – при изучении и прогнозировании экономической депрессии, исследовании конъюнктуры.
5. В разнообразных маркетинговых исследованиях.

Когда нужно преобразовать «горы» информации в пригодные для дальнейшего изучения группы, используют кластерный анализ.

• позволяет разбивать многомерный ряд сразу по целому набору параметров;
• можно рассматривать данные практически любой природы (нет ограничений на вид исследуемых объектов);
• можно обрабатывать значительные объемы информации, резко сжимать их, делать компактными и наглядными;
• может применяться циклически (проводится до тех пор, пока не будет достигнут нужный результат; а после каждого цикла возможно значительное изменение направленности дальнейшего исследования).

Дельта-кластерный анализ имеет и свои недостатки:

• состав и количество кластеров зависит от заданного критерия разбиения;
• при преобразовании исходного набора данных в компактные группы исходная информация может искажаться, отдельные объекты могут терять свою индивидуальность;
• часто игнорируется отсутствие в анализируемой совокупности некоторых значений кластеров.

Как сделать кластерный анализ в Excel

Для примера возьмем шесть объектов наблюдения. Каждый имеет два характеризующих его параметра.

В качестве расстояния между объектами возьмем евклидовое расстояние. Формула расчета:

Рассчитанные данные размещаем в матрице расстояний.

Самыми близкими друг к другу объектами являются объекты 4 и 5. Следовательно, их можно объединить в одну группу – при формировании новой матрицы оставляем наименьшее значение.

Из новой матрицы видно, что можно объединить в один кластер объекты [4, 5] и 6 (как наиболее близкие друг к другу по значениям). Оставляем наименьшее значение и формируем новую матрицу:

Объекты 1 и 2 можно объединить в один кластер (как наиболее близкие из имеющихся). Выбираем наименьшее значение и формируем новую матрицу расстояний. В результате получаем три кластера:

Самые близкие объекты – 1, 2 и 3. Объединим их.

Мы провели кластерный анализ по методу «ближайшего соседа». В результате получено два кластера, расстояние между которыми – 7,07.

Огромное значение имеет кластерный анализ в экономическом анализе. Инструмент позволяет вычленять из громадной совокупности периоды, где значения соответствующих параметров максимально близки и где динамика наиболее схожа. Для исследования, к примеру, товарной и общехозяйственной конъюнктуры этот метод отлично подходит.

Кластерная столбчатая диаграмма в Excel | Как создать кластерную столбчатую диаграмму?

Кластерная столбчатая диаграмма в Excel — это столбчатая диаграмма, которая представляет данные виртуально в вертикальных столбцах последовательно, хотя эти диаграммы очень просты в создании, но эти диаграммы также сложно увидеть визуально, если есть одна категория с несколькими сериями для сравнения, тогда она легко просматривать по этой диаграмме, но по мере увеличения категорий становится очень сложно анализировать данные с помощью этой диаграммы.

Что такое кластерная столбчатая диаграмма в Excel?

Прежде чем сразу перейти к «Кластеризованной столбчатой ​​диаграмме в Excel», нам просто нужно сначала взглянуть на простую столбчатую диаграмму. Столбчатая диаграмма представляет данные в виде вертикальных полос, смотрящих на диаграмму по горизонтали. Как и другие диаграммы, столбчатая диаграмма имеет ось X и ось Y. Обычно ось X представляет год, периоды, имена и т. Д., А ось Y представляет числовые значения. Столбчатые диаграммы используются для отображения широкого спектра данных для демонстрации отчета высшему руководству компании или конечному пользователю.

Ниже приведен простой пример столбчатой ​​диаграммы.

Кластеризованный столбец против столбчатой ​​диаграммы

Простая разница между столбчатой ​​диаграммой и кластерной диаграммой заключается в количестве используемых переменных. Если количество переменных больше одной, то мы называем это «КЛАСТЕРИРОВАННАЯ ДИАГРАММА СТОЛБЦА», если количество переменных ограничено одной, мы называем это «СТОЛБЕЦ ДИАГРАММЫ».

Еще одно важное отличие состоит в том, что в столбчатой ​​диаграмме мы сравниваем одну переменную с таким же набором другой переменной. Однако в диаграмме Excel с кластеризованными столбцами мы сравниваем один набор переменных с другим набором переменных, а также внутри той же переменной.

Таким образом, эта диаграмма рассказывает историю многих переменных, а столбчатая диаграмма показывает историю только одной переменной.

Как создать кластерную столбчатую диаграмму в Excel?

Сгруппированная столбчатая диаграмма Excel очень проста и удобна в использовании. Давайте разберемся в работе с некоторыми примерами.

Вы можете скачать этот шаблон Excel для кластерной столбчатой ​​диаграммы здесь — Шаблон для кластерной столбчатой ​​диаграммы для Excel

Пример # 1 Годовой и квартальный анализ продаж

Шаг 1. Набор данных должен выглядеть следующим образом.

Шаг 2: Выберите данные > Перейти к вставке > Столбчатая диаграмма > Кластерная столбчатая диаграмма.

Как только вы вставите диаграмму, она будет выглядеть так.

Шаг 3. Выполните форматирование, чтобы аккуратно расположить диаграмму.

Выделите полосы и нажмите Ctrl + 1 (не забывайте, что Ctrl +1 — это ярлык для форматирования).

Нажмите на заливку и выберите вариант ниже.

После изменения каждая полоса с разной цветовой диаграммой будет выглядеть следующим образом.

Таблица форматирования:

• После этого сделайте зазор между столбиками колонны до 0%.

• Щелкните Axis и выберите для основного типа отметки значение «Нет».

В итоге наша кластерная диаграмма будет выглядеть так.

Интерпретация диаграммы:

• Первый квартал 2015 года — это самый высокий период продаж, когда он принес более 12 лакхов выручки.
• Первый квартал 2016 года — самая низкая точка по получению выручки. В этом конкретном квартале было произведено всего 5,14 лакха.
• В 2014 году после удручающих результатов во втором и третьем кварталах наблюдается резкий рост выручки. В настоящее время выручка этого квартала является вторым по величине периодом выручки.

Пример # 2 Целевой и фактический анализ продаж в разных городах

Шаг 1. Расположите данные в формате ниже.

Шаг 2: Вставьте диаграмму из раздела вставки. Следуйте предыдущим примерам шагов, чтобы вставить диаграмму. Изначально ваш график выглядит так.

Выполните форматирование, выполнив следующие шаги.

• Щелкните правой кнопкой мыши диаграмму и выберите Выбрать данные.

• Удалите CITY & YEAR из списка.

• Нажмите на опцию ИЗМЕНИТЬ и выберите ГОРОД и ГОД для этой серии.

• Итак, теперь ваша диаграмма будет выглядеть так.

• Примените к формату, как мы сделали в предыдущем, и после этого ваша диаграмма будет выглядеть так.

• Теперь измените гистограмму TARGET с столбчатой ​​диаграммы на линейную.
• Выберите Целевую линейчатую диаграмму и выберите « Дизайн»> «Изменить тип диаграммы»> «Выбрать линейную диаграмму».

• Наконец, наша диаграмма выглядит так.

Интерпретация диаграммы:

• Синяя линия указывает целевой уровень для каждого города, а зеленые полосы указывают фактические значения продаж.
• Пуна — это город, где ни один год не достиг цели.
• Помимо Пуны, цели не раз выполнялись городами Бангалор и Мумбаи.
• Престижность! В Дели для достижения цели 3 года из 4.

Пример # 3 Квартальная производительность сотрудников по регионам

Примечание: давайте сделаем это самостоятельно, и диаграмма должна быть похожа на приведенную ниже.

Кластеризация семантического ядра + excel + автоматизация

Здравствуйте, уважаемые читатели сайта Uspei.com. В этом уроке мы рассмотрим такие вещи как группировка запросов в рамках семантического ядра или кластеризация. Начнем мы с группировки поисковых запросов и чистки ядра. В прошлой статье мы посмотрели, как собирать статистику, какие инструменты для этого можно использовать, и все это почистили, удалив дубликаты. А также мы рассмотрели виды запросов.

У нас есть большой список запросов, из которого мы должны удалить оставшийся мусор и провести группировку. То есть у нас есть здоровенный список запросов. В некоторых тематиках он может доходить до 10 000. Наша задача сейчас разбить его на группы, каждая из которых будет содержать в себе только синонимы. То есть в рамках каждой группы должны быть только синонимы, так как каждая выделенная группа, это будущая отдельная страница и эти запросы в группе мы будем на ней продвигать.

К примеру, если у нас есть запрос «купить ноутбук», то мы должны сделать группу, в которой будут только синонимы к запросу «купить ноутбук».

Под синонимом в SEO имеется в виду то, что в запросы, по которым люди ищут, вкладывается один и тот же смысл. К примеру, запросы «купить ноутбук» и «купить ноутбук apple» это НЕ синонимы и они будут входить в разные группы, потому что у них разное понятие. В первом случае человек ищет просто ноутбук и это может быть даже samsung, а совсем не apple. Во втором же случае человек ищет конкретно apple. Ну, еще один пример. Человек ищет «такси» и «междугороднее такси» — тут думаю тоже очевидно и понятно.

Таких групп в рамках большого семантического ядра может быть огромное количество, их может быть более нескольких сотен в редких случаях более тысячи. Вот этот процесс еще называют кластеризацией. Мы рассмотрим, как его сделать вручную, я покажу основы и попытаюсь вывести хотя бы один законченный кластер, потому что в рамках одной статьи мы не сможем классифицировать ядро, но хотя бы вывести какой-то базовый кластер.

И потом я вам дам ссылки на набор инструментов, который может существенно автоматизировать или ускорить эту группировку или кластеризацию, как это сейчас модно называть.

Кластеризация и чистка семантического ядра в Excel

Возвращаемся к нашему списку запросов и у нас достаточно простой алгоритм. У нас уже отсортированы все запросы по убыванию частотности, то есть от самых популярных до наименее популярных. Дубликаты мы удалили.

Мы берем каждый запрос и смотрим подходит он нам или нет. Например, у нас есть запрос «интернет-магазин», но если мы занимаемся только ноутбуками, то этот запрос без слова ноутбук нам не подходит. Значит запрос «интернет-магазин» мы удаляем — это не тематический запрос.

Дальше запрос «ноутбук». Да, в принципе это информационный запрос, но не совсем понятно, что человек вкладывает в этот запрос, когда вбивает его в поисковую строку. Ищет ли он информацию, картинку или он ищет товары или возможно что-то еще.

Если мы сомневаемся в смысле поискового запроса, логично его проверить. Как это делается? Мы копируем запрос и вбиваем его в новой вкладке в ту поисковую систему, с которой мы работаем. Например, Google.

Мы видим, что Google показывает нам набор интернет-магазинов. Мы видим точно, что это запрос коммерческий и если у нас интернет-магазин, мы его оставляем.

И мы добрались до первого подходящего нам запроса. Давайте выделим нашу первую группу запросов, в которую будут входить все слова с упоминанием слова «ноутбук». Для этого нужно включить фильтр и отфильтровать по текстовому условию «содержит». Но там могут быть словоформы запроса «ноутбук» поэтому мы просто напишем «ноут» и получаем список строк только с поисковыми запросами, в которых упоминается «ноут». Я предлагаю вам скопировать и перенести их в новую вкладку.

Каждую вкладку мы будем называть соответственно по тому слову, по которому мы произвели фильтрацию. В первой же вкладке мы вручную (!) выделяем все отфильтрованные ключи и удаляем. После чего очищаем фильтр.

Итак, в первой вкладке у нас остались все ключи, которые НЕ содержат «ноутбук», а мы переходим во вторую («ноутбук») и продолжаем работать теперь уже там.

Итак, следующее слово «ноутбук». Мы уже разобрались, что это коммерческий запрос и по нему также как и по запросу «купить ноутбук» показываются интернет-магазины, то есть это синонимы и мы оставляем их в одной группе.

«DNS ноутбуки» — как раз это тот самый навигационный запрос и можно предположить, что приставка «DNS» как популярный интернет-магазин будет часто встречаться в списке запросов про ноутбуки. Поэтому давайте сразу удалим все чужие навигационные запросы «DNS». Фильтр — выделяем вручную и удалить.

«Ноутбуки бу» — аналогично как с «dns» — удаляем, если только мы не продаем б/у ноубуки.

«Купить ноутбук Москва» — тут уже добавляется регион, а мы далеко не в Москве. По сути, запрос повторяет смысловую нагрузку запроса «купить ноутбук» или просто «ноутбук». Но поскольку добавляется регион, стоит проверить считает ли google эти поисковые запросы синонимами.

Мы берем запрос «купить ноутбук» вбиваем его в google и в другой вкладке вбиваем запрос «купить ноутбук Москва». И сравниваем результаты поиска на предмет повторения результатов, то есть именно конкретных страничек. Если хотя бы 4-5 страничек одинаковых, то мы можем считать, что это запросы синонимы и Google показывает по ним одинаковый смысл. Если же по этим запросам выдача разная, то «купить ноутбук Москва» навигационный запрос и он нам не нужен.

Идем дальше и таким образом проделываем ту же процедуру — удаляем мусор и создаем новые группы отличные по смыслу.

Очень рекомендую чистить семантику, используя фильтры, если чистить ручками, то есть большой шанс что-то пропустить.

Но когда мы фильтруем, надо быть аккуратным, чтобы не удалить какие-то важные слова случайно отфильтровав их. Например, если в фильтр вбить просто «бу» то он отфильтрует ВООБЩЕ ВСЕ слова, содержащие «бу» — например, сам запрос «ноутБУк» — а это уже крах))). Поэтому лучше вбить по очереди два варианта с пробелом вначале и вконце » бу» и «бу «, а также через слэш «б/у». Помните это и будьте внимательны))))).

И вот у нас запрос «ноутбук hp». Это уже не просто «ноутбук» — это уже более узкая тема, значит мы должны выделить ноутбуки hp в отдельную группу.

Производим фильтрацию «текст содержит» получаем набор запросов и переносим их в новую вкладку «ноутбуки hp». Из второй вкладки «ноутбук» перенесенные в 3 вкладку результаты удаляем.

Так мы будем повторять эту процедуру, пока в каждой вкладке не останутся только синонимы. То есть дальше мы должны перейти в 3 вкладку «ноутбуки hp» и здесь их разделить еще на более подробные группы. Мы видим, что здесь есть «ноутбук hp pavilion», » ноутбук hp compaq» и «ноутбук hp игровой». Таким образом, эта группа будет разбита еще на 3 группы.

Во вторую вкладку мы вернёмся, когда во всех следующих группах все слова будут синонимами и продолжим этот разбор. Продолжим до тех моментов, пока самая первая наша вкладка не будет разложена на группы, а в ней самой не останутся только нецелевые запросы или запросы, которые тоже будут синонимами.

В итоге наша задача создать файл, в котором у нас будет огромное количество вкладок. В разных темах по-разному — возможно в некоторых темах будет всего 5-6 вкладок, если тема очень маленькая, но основная задача, чтобы в рамках одной вкладки были только запросы синонимы.

Причем не просто слова синонимы в классическом понимании, а синонимы с точки зрения поисковой системы. Вот как из примера «купить ноутбук» и «ноутбук» это синонимы с точки зрения поисковой системы, поэтому они у нас остались в одной группе.

Если во вкладке 20 синонимов и один НЕ СИНОНИМ — выносим его одного в отельную вкладку. Это очень важный момент, так как каждая группа это отдельная страница, на которой эти запросы будут продвигаться, и чем больше будет ошибок и недоработок, тем менее чистой по смыслу станет страница, что скажется результатах поиска. О других ошибках, допускаемых при сборе и группировке семантики ознакомьтесь в этой статье.

Повторю еще раз основную мысль — в каждой вкладке должны быть запросы подходящие по смыслу. Пример, если в текущей вкладке 5 запросов:

• «заработать в интернете»
• «как можно заработать в интернете»
• «где заработать через интернет»
• «как заработать деньги в интернете»
• «как заработать в интернете без обмана»

Первые три запроса останутся в текущей вкладке, так смысл у них один, а последние два уйдут каждый в свою группу-вкладку, так как они не совпадают по смыслу ни с первыми тремя, ни между собой — они более детализированы. В одном случае речь идет о деньгах ( а заработать в наши дни можно все что угодно — биткоины, баллы в играх и т.д.), а во-втором, речь идет о заработке без обмана.

Для понимания я в течение часа сварганил (правда не до конца) семантику по запросам, «заработок в интернете» «заработок в сети» «заработок онлайн». Первая вкладка — вся семантика, а далее по группам. Красные вкладки это основные, из которых идет разбор. Повторюсь, это полусырая заготовка, которую еще нужно дорабатывать.

Зачем все это нужно и почему все так сложно?

Вы уже, наверное, поняли, как много времени вам придется уделить на сбор и кластеризацию семантического ядра, и часто люди спрашивают — зачем это все нужно? Какую практическую пользу это несет?

На самом деле, сейчас это не очевидно, но буквально через два-три этапа вы увидите, что вся поисковая оптимизация, абсолютно все seo, построено на основе правильно собранного семантического ядра. SEO — это не просто любительский способ сделать свой сайт лучше. Это, можно сказать наука, в которой все начинается с «атомов» и именно это приводит к результату.

SEO можно сравнить с большим спортом — боксом или сноубордом или любым другим. Если вы не освоите технику ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ ударов или элементов езды, то это скажется на скорости и выносливости и вы проиграете сопернику, кто этим не пренебрег. Если вы не хотите делать этого, тогда это уже не SEO, а что-то другое — не такое эффективное. И в SEO, как и в спорте, нет 15 или 20 места — есть только первая страница и все.

Мы не можем начинать оптимизацию сайта, если мы не сделали семантику, не разбили ее на группы, не обработали и не почистили. И все что мы будем делать дальше, будет основано на семантике.

Приведу конкретный пример. Мы же понимаем, что по каждому запросу поисковик дает свой результат выдачи. Возьмем какую-то небольшую тематику по которой в семантике всего 100 запросов. И вот у одного владельца 100 страниц на сайте, в которых содержимое часто пересекается, структура сайта от этого расплывчатая, поисковик не понимает до конца, какие страницы релевантны запросу больше, а какие меньше. В итоге, кроме путаницы, эти 100 страниц содержат в своем «винегрете» ответы только на 30-40 запросов.

А у второго владельца сайта, благодаря полному собранному кластеризованному семантическому ядру, на каждый запрос есть соответствующая страница, строго релевантная только этому запросу. Поисковик и пользователи четко понимают структуру сайта, а также не страдают «дежавю», что уже где-то несколько раз читали об этом на сайте. Внутренняя перелинковка четко структурирована, так как у владельца сайта не возникает вопросов на какую из 10 страниц поставить внутреннюю ссылку. Этот сайт поисковик покажет по ВСЕМ 100 запросам и соберет весь трафик.

Автоматизация кластеризации семантического ядра

Такая работа по группировке запросов по обработке всей этой статистики вручную занимает достаточно много времени. Особенно если человек делает это первый раз. Но я вам рекомендую, если вы хотите научиться работать запросами, работать с семантикой, хотя бы один раз проведите все это вручную в электронных таблицах. Тогда вы сможете прочувствовать и понять, как это работает.

Если же вы работаете в очень больших объемах, крайне рекомендую использовать профессиональные инструменты. Чаще всего они платные.

Один из самых популярных инструментов по работе с семантикой это инструмент «Key Collector», которая позволяет автоматизировать большинство процессов по сбору и обработке семантики. Как минимум, она умеет автоматически собирать ключевые слова из yandex wordstat, а также данные о частотности по запросам и другие рекомендации.

Если же у вас есть уже готовое отфильтрованное от мусора семантическое ядро, то вы можете прибегнуть к помощи дополнительных сервисов, которые производят автоматическую кластеризацию. Лидером сейчас на рынке является онлайн-сервис, который называется Rush analytics.

Расценки не очень высокие и в принципе, если у вас один сайт, вы владелец или вебмастер, то вы можете собрать семантику, почистить ее, после чего просто отдать на кластеризацию такому сервису.