Статистический анализ

Цитата:

Сообщение от Welcome1

У меня есть данные анкеткого опроса (все ответы по шкале Лайкерта), мне нужно, чтобы при добавлении новой анкеты (опросили еще одного клиента) я мог найти среди всех предыдущих анкет наиболее близкую к новой, т.е. что-то типо сегментации или кластерного анализа, но чтобы не перебирать всю огромную базу анкет и распределять абсолютно все анкеты по кластерам, а только найти одну или может несколько анкет, в которых респонденты ответили аналогично новой добавленной в систему анкете.

Не очень понятна задача. В принципе, речь идет о нахождении сходства или различия между объектами по нескольким показателям (предположим, в анкете 10 пунктов). Если требуется просто разбить объекты по группам, то это кластерный анализ. Далее идет задача прогнозирования: зная характеристики некоторого объекта, определить к какой группе он относится. В статистических программах не всегда имеется возможность автоматически выполнить такой анализ. Также зависит от метода.
Вы же говорите не об принадлежности объекта к группе, а о схожести объектов по нескольким характеристикам.
Сдается мне, что эта задача решается с помощью теории меры. Выбрать похожие объекты в принципе можно, только нужно решить, какую меру расстояния использовать. А это зависит от содержания задачи и данных. Наверное, простейший вариант - квадрат евклидова расстояния. Думаю, в Excel реализовать несложно. В статпрограммах для такого дела имеются макросы или возможность написания специальных подпрограмм (скорее всего, это займет всего несколько строчек кода). Вот только смысл задачи как то не до конца понятен. Зачем нужно находить ближайшие анкеты? Что это даст? Ну и вообще нужно поразмыслить над содержательной стороной.