O‘ZBEKISTON RESPUBLIKASI OLIY VA O‘RTA MAXSUS
TA’LIM VAZIRLIGI
SAMARQAND IQTISODIYOT VA SERVIS INSTITUTI
SERVIS FAKULTETI
MARKETING KAFEDRASI
KURS ISHI
Mavzu: KLASTER TAHLILINING MOHIYATI VA KONTSEPSIYALAR
Bajardi: MR-120 guruh talabasi Mustafoyev Navro’z
Rahbar: Marketing kafedrasi professor v.b. Sh.A.Musayeva
Kurs ishi himoyaga qabul qilinadi (qabul qilinmaydi). Sana: "____" _______ 2023 yil
Kurs ishini baholash: ___. Kurs ishini himoya qilish sanasi “____” ______ 2023 yil
Samarqand - 2023
1
Reja
Kirish .................................................................................................................... 3
1.
2.
3.
4.
Klasterli tahlilning mohiyati……………………………………………..6
Klasterli tahlilni qo‘llashdagi muammolar………………………………15
Klasterli tahlilni qo‘llash bo‘yicha tavsiyalar ……………………………21
“Biokosmik” MCHJ ning ish faoliyatini klaster tahlil tizimi orqali tahlil
qilish.
Xulosa
Adabiyotlar ro'yxati .............................................................................................. 26
2
KIRISH
Kurs ishining dolzarbligi: Hozirgi kunda yurtimizda tadbirkorlik uchun
juda ham keng imkoniyatlar yaratilmoqda va turli xil yengilliklar yaratilmoqda
shuning uchun ham tadbirkorlar soni yurtimizda bir muncha oshdi. Lekin
tadbirkorlik faoliyatida ba’zi bir muammolarga duch kelishmoqda, shuning uchun
ham mu muammolarni hal qilish uchun tuli xil tahlil usullari va tadqiqot
jarayonlari ishlab chiqilgan, klister tahlili shular jumlasidan.
Misol uchun “O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining 2021-yil 3dekabrdagi “Mahallada tadbirkorlikni rivojlantirish, aholi bandligini ta’minlash va
kambag‘allikni qisqartirish bo‘yicha davlat siyosatining ustuvor yo‘nalishlari
to‘g‘risida”gi
PF-29-son
Farmoni,
2021-yil
3-dekabrdagi
“Mahallada
tadbirkorlikni rivojlantirish, aholi bandligini ta’minlash va kambag‘allikni
qisqartirish masalalari bo‘yicha hokim yordamchilari faoliyatini tashkil etish
chora-tadbirlari to‘g‘risida”gi PQ-31-son va 2021-yil 24-dekabrdagi “Iqtisodiy
taraqqiyot va kambag‘allikni qisqartirish vazirligi huzuridagi Mahallabay ishlash
va tadbirkorlikni rivojlantirish agentligi faoliyatini tashkil etish chora-tadbirlari
to‘g‘risida”
O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining 2019-yil 23-oktabrdagi PF-5853son Farmoni bilan tasdiqlangan O‘zbekiston Respublikasi qishloq xo‘jaligini
rivojlantirishning 2020 — 2030-yillarga mo‘ljallangan strategiyasining 2-bobi “III.
Soha boshqaruvida davlat ishtirokini kamaytirish va investitsiyaviy jozibadorlikni
oshirish” qismining o‘ninchi xatboshisidagi “Kichik biznes va tadbirkorlikni
rivojlantirish agentligi” so‘zlari “Iqtisodiy taraqqiyot va kambag‘allikni qisqartirish
vazirligi” so‘zlari bilan almashtirilsin.
Klaster tahlili, hozirgi kunda iqtisodiy tahlilning o'ziga xos, juda yuqori
darajada foydalaniladigan metodologiyalardan biridir. Bu metodologiya, savdoiqtisodiyot, marketing, sotsial sohalar va boshqa ko'plab sohalarda, ma'lumotlar
to'plamini tahlil qilishda juda yaxshi ishlatiladi. Klaster tahlili, bir tashkilotdagi
3
ko'plab ma'lumotlarni o'z ichiga oladi va ulardan farqli guruhlar yaratadi. Bu
guruhlar, o'zaro bog'liq guruhlar orasidagi farqliliklarni aniqlashga imkon beradi.
Bu esa, tashkilot yoki sohaga oid ma'lumotlarni tahlil qilish va qaror qabul qilish
jarayonini sodda va samarali qilish imkonini beradi.
Bundan tashqari, klaster tahlili, sotsial sohalarda ham juda yaxshi
foydalaniladi, chunki o'zaro bog'liq guruhlar orasidagi farqliliklarni aniqlash va
tahlil qilishda juda yaxshi natijalar olishga imkon beradi. Misol uchun, tadbirkorlik
sohasida, klaster tahlili, bir mahsulot yoki xizmatning xaridorlar tomonidan
qo'llanilish shakllarini aniqlash uchun foydalaniladi va bu, sotilgan mahsulot yoki
xizmatga oid reklama va marketing strategiyalarini yaxshilashda yordam beradi.
Kurs ishining maqsad va vazifalari: Kurs ishining maqsadi klaster
tahlilining metodikasi va qo’llanilishini o’rganish, klaster tahlili asosida turli
sohalardagi ma'lumotlar analiz qilishni o’rganish, ma'lumotlar tahlilining,
masofaviy o'qimning, yoritishning va tahlil tuzilishining shakllanishi va
funksiyalari haqida tushuncha yaratish, shu kabi maqsadlarni o’z ichiga oladi.
Kurs ishining vazifasiga quydagilar kiradi:
 Klaster tahlilini tushunish, klasterlarni yaratish va ulardan tahlil
chiqarish
 Klaster tahlilining maqsadlarini, kontseptsiyalarni va metodikalarini
o'rganish
 Klaster tahlili tizimlari va ularni yaratishning qulay usullarini
o'rganish
 Turli sohalardagi klaster tahlilining qo'llanishini o'rganish
 Ma'lumotlar analizini osonlashtirish, masofaviy o'qimni o'rganish va
ma'lumotlar yoritishining zararlari va foydalarini tushunish
 Turli sohalardagi ma'lumotlar tahlilining qanday qilib klaster tahlili
bilan bog'liqligini tushunish.
4
Bular hammasi kurs maqsad va vazifalari bo'lib, talabalar klaster tahlili
kontseptsiyalari va metodikalari, ma'lumotlar tahlilining asosiy prinsiplari va
masofaviy o'qimning asosiy funksiyalari haqida tushuncha yaratishadi.
Kurs ishining predmeti: "klaster tahlili" deb nomlanuvchi statistik
analizning tushunchasini o'rgatishga yo'naltirilgan. Bu tahlil usullari ma'lumotlarni
qayta ishlashni (tafsilotlarini tahlil qilish, aniq ma'lumotlar, tushunchalar, shakllar
va boshqa muhim o'zgaruvchilar) va ulardan kelib chiqadigan muhim to'xtatuvchi
faktorlarni aniqlashni o'z ichiga oladi.
Kurs ishining obeketi: Tadqiqot ob'ekti "Oila uchun dorixona" MChJ.
Kurs
ishining
nazariy
va
uslubiy
asoslari
boʼlib
Oʼzbekiston
Respublikasining Qonunlari, Oʼzbekiston Respublikasi Prezidentining farmonlari,
asarlari va koʼrsatmalari hisoblanadi. Bundan tashqari kurs ishida Oʼzbekiston
Respublikasi Vazirlar Mahkamasining Qarorlari, Nizomlari va yoʼriqnomalari
hamda Moliya Vazirligi tomondan qabul qilingan Buxgalteriya hisobi va Аudit
milliy
standartlari,
shuningdek,
mamalakatimiz
yetakchi
olimlari
va
mutaxassislarining ushbu muammolarga oid ilmiy-tadqiqot natijalari hisoblanadi.
Kurs ishining tarkibi. Kurs ishi tarkiban kirish, 4 ta bob, xulosa va
takliflar, foydalanilgan adabiyotlar roʼyxati, shuningdek, ilovalardan iborat.
Ishning tarkibi uning maqsadi va yoʼnalishlarini ifodalaydi.
5
1. Klasterli tahlilning mohiyati
Klaster tahlili nima?
Klaster tahlili - bu o'xshash xususiyatlarga ega ob'ektlar to'plamlarini guruhlash
uchun
ishlatiladigan
usul.
Bu
statistikada
keng
tarqalgan.
Investorlar
diversifikatsiyalangan portfelni yaratishga yordam beradigan klaster savdosi
yondashuvini ishlab chiqish uchun klaster tahlilidan foydalanadilar. Har bir aktsiya
toifaga kiritilmaguncha, daromadlilik darajasi yuqori korrelyatsiyani ko'rsatadigan
qimmatli qog'ozlar bitta savatga tushadi, ikkinchisida ozgina korrelyatsiya qilingan
va boshqalar.
Agar to'g'ri bajarilgan bo'lsa, turli guruhlar bir-biridan minimal korrelyatsiyani
namoyish
etadi.
Shu
tarzda
sarmoyadorlar
diversifikatsiyaning
barcha
afzalliklariga ega bo'lishadi: yo'qotishlarning kamayishi, kapitalning saqlanishi va
umumiy tavakkalchilikka qo'shilmasdan tavakkalchilik bilan savdo qilish
imkoniyati. Diversifikatsiya investitsiyalarning asosiy ijarachilaridan biri bo'lib
qolmoqda va klaster tahlili bunga erishish uchun bitta kanaldir.
Klasterli tahlil keng doiradagi vazifalarni hal qilish uchun qoʼllanadi, lekin
koʼpincha gap aynan segmentlash vazifasi haqida boradi. Segmentlash
muammosiga bagʼishlangan barcha tadqiqotlar, qaysi usul foydalanilishidan qatʼi
nazar, ularning har biri oʼxshash tavsifnomali obʼektlarni oʼz ichiga oladigan
barqaror guruhlar (odamlar, bozorlar, tashkilotlar) identifikatsiya qilish maqsadini
koʼzlaydi. Bu jarayonni amalga oshirar ekan, tadqiqotchilar qoidaga koʼra,
quyidagi kabi xatolarga yoʼl qoʼydi: klasterlash ular asosida amalga oshiriladigan
tavsifnomalar «ochiqroq, oddiyroq, arzonroq» tamoyili boʼyicha tanlanadi. Bunday
yondashuv kelgusi tahlil maqsadga muvofiqligini shubha ostiga qoʼydi, chunki
hatto bitta-ikkita muhim boʼlmagan tavsifnomalar kiritilishi ham klasterlarga
notoʼgʼri taqsimlashga olib kelishi mumkin.
Isteʼmolchilar xulq-atvorini tahlil qilish. Klasterli tahlil apparatidan
foydalanishning ikkinchi, lekin ahamiyatli darajasi bundan past boʼlmagan
6
yoʼnalishi har bir segmentdagi mijozlar oʼzini qanday tutishi, nimalar uning xulqatvorini belgilab berishi haqida maksimal darajada toʼliq tasavvurga ega boʼlish
maqsadida bir xil turdagi isteʼmolchilar guruhini tuzish hisoblanadi.
Joylashtirish.
Klasterli
tahlil
shuningdek,
bozorga
chiqarilayotgan
mahsulotni qaysi «nisha»da joylashtirish maʼqul ekanligini aniqlash uchun ham
qoʼllanadi. Klasterli tahlil har bir tovar maqsadli segmentdan oʼrin olish uchun ega
boʼlishi lozim boʼlgan tavsifnomalar va turli segmentlarda raqobat darajasini uning
asosida aniqlash mumkin boʼlgan karta tuzishga imkon beradi. Bunday karta misol
uchun, oʼz qarorlarini ular uchun ishlab chiqish va ilgari surish mumkin boʼlgan
yangi bozorlarni aniqlashga yordam beradi.
Sinov (test) bozorlarini tanlash. Koʼplab tadqiqotchilar klasterli tahlildan
qaysi bozorlar (magazinlar, mahsulotlar) relevant tavsifnomalar boʼyicha bitta
guruhga birlashtirilishi mumkin ekanligini aniqlash uchun qoʼllaydilar. Gap
shundaki, maʼlum bir qonuniyat mavjudligi haqida taxminni ilgari surib (elita
tovarlar xaridorlari narx oʼsishi bilan talabni ham oshiradi) yangi, tahlilda
foydalanilmagan, amaliyotda qoʼllashdan oldin unda sinab koʼrish mumkin boʼlgan
bozorni taklif qilishi lozim.
Kuzatuvlar sonini qisqartirish. Eng oddiy misol: hammaga maʼlum boʼlgan
АVS tahlil, misol uchun, pozitsiyalarni bitta tavsifnoma (masalan – daromad)
boʼyicha bilashtiradi. Yaʼni klasterlash faqat bitta oʼlchamda amalga oshiriladi.
Natija – uchta guruh va … (qoidaga koʼra) unchalik mos kelmaydigan taqsimlash,
chunki «daromad» pozitsiyasidan tashqari «daromadlilik», «aylanuvchanlik»,
«mavsumiylik» kabi koʼrsatkichlar ham mavjud. Bu koʼrsatkichlarning barchasini
tasniflash jarayonida hisobga olish uchun koʼp oʼlchamli tasniflash usullarini
qoʼllash zarur boʼlib, klasterli tahlil ham ular qatoriga kiradi.
Baʼzida 5000 ta mijozdan 20-30 guruhga oʼtish va ularning har biri uchun
individual xizmat koʼrsatish siyosati ishlab chiqish toʼgʼriroq boʼladi. Bu yerda
tahlil obʼektlarini koʼp marta qisqartirish hisobiga mehnat sigʼimida jiddiy yutuqqa
erishish mumkin.
7
Toʼplangan statistik maʼlumotlar turli tarzda tahlili qilinishi mumkin.
Masalan, koʼp omilli regressiya tahlili, omillar tahlili, klaster tahlili va aloqalar
tahlilidan foydalanish mumkin.
Omillar tahlili taʼsir koʼrsatuvchi omillar sonini eng asosiy omillar
qolguncha qisqartirish maqsadida oʼzgaruvchilar oʼrtasidagi oʼzaro aloqalarni
tadqiq qilishga moʼljallangan.
Klaster
tahlili
obʼektlar
yigʼindisini
nisbatan
bir
xil
guruhlarga
taqsimlashga imkon beradi.
Koʼp omilli shkalalash obʼektlar oʼrtasida mavjud boʼlgan munosabatlarni
aks ettirish uchun imkon olishga xizmat qiladi.
U yoki bu tahlil usulidan foydalanish imkoniyati mustaqil va bogʼliq
boʼlgan oʼzgaruvchilarni shkalalash darajasiga bogʼliq boʼladi. Biron-bir usulni
tanlash oʼzgaruvchilar oʼrtasidagi aloqalar xarakteri va yoʼnalishi hamda
shkalalash darajasigagina emas, balki birinchi navbatda hal etilayotgan muammoga
bogʼliq boʼladi. 1-jadvalda marketing tadqiqoti vazifalarini hal etish uchun
foydalanish mumkin boʼlgan usullar aks ettirilgan.
1 - jadval
Turli tahlil usullarida savollarning qo‘yilishi
Usul
Savolning qo‘yilishi
Regressiya
tahlili
Reklama xarajatlari 10% qisqartirilsa, sotuv hajmi qanday
o‘zgaradi?
Kelasi yil mahsulot narxi qanday bo‘ladi?
Avtomobil sanoatiga investitsiyalar hajmi po‘latga bo‘lgan
talabga qanday taʼsir ko‘rsatadi?
Variatsiya
tahlili
Mahsulot o‘rovi sotuvga taʼsir qiladimi?
Reklama eʼloni xabari rangi reklamani eslab qolgan kishilar
soniga taʼsir ko‘rsatadimi?
Sotuv yo‘lini tanlash sotuv hajmiga taʼsir ko‘rsatadimi?
Diskriminant tahlili
Chekuvchilar chekmaydiganlardan qaysi xislatlar bo‘yicha farq
qiladi?
Diskriminant
tahlili
8
Sotuv bo‘limi xodimlarining qaysi xislatlari ularni
muvaffaqiyatli va omadsizlarga taqsimlashda katta ahamiyatga
ega?
Maʼlum bir shaxsni uning yoshi, daromadi, maʼlumotini hisobga
olgan holda kredit berish uchun yetarli darajada ishonchi deb
hisoblash mumkinmi?
Omillar tahlili Avtomobil xaridorlari muhim deb hisoblovchi ko‘p sonli
omillarni birlashtirish mumkinmi?
Ushbu omillar nuqtai nazaridan turli markadagi avtomobillarni
qanday taʼriflash mumkin?
Klasterlar
Mijozlarni ularning ehtiyojlari bo‘yicha guruhlarga bo‘lish
tahlili
mumkinmi?
Gazeta turli o‘quvchilar tipiga egami?
Saylovchilarni ularning siyosat bilan qiziqishiga qarab qanday
tavsiflash mumkin?
Ko‘p omilli
Mahsulot isteʼmolchilar «ideal”iga qanchalik mos keladi?
shkalalash
Tadbirkor qanday imijga ega?
Isteʼmolchilarning mahsulotga munosabati yillar davomida
qanchalik o‘zgardi?
Klaster tahlilida bir guruh isteʼmolchilari boshqa guruhdan keskin farq
qiluvchi omillar izlanadi va shu tariqa bitta klaster boshqalardan «ichki bog‘lanish”
natijasida ajratiladi. Buni grafik yordamida quyidagicha tasvirlash mumkin (14.2rasm)
2-rasm. Klaster tahlil natijalari
9
Nuqtalar zichligi katta bo‘lgan klasterlar koordinatalar o‘qi ikkita bo‘lgan
tekislikda keltirilgan. Shu tariqa ayrim umumiy tavsifnomalarga ega guruhlar va
segmentlar identifikatsiya qilinadi.
Quyidagi jadvalda klasterli tahlil apparatidan foydalangan ayrim marketing
tadqiqotlari qisqacha tavsifnomasi berilgan.
2.Klasterli tahlilni qo‘llashdagi muammolar
Ko‘p o‘lchamli tahlilning boshqa aksariyat usullaridan farqli ravishda,
klasterli tahlil parallel ravishda bir nechta fanda (psixologiya, biologiya, iqtisodiyot
…) rivojlangan, shu sababli aksariyat usullarning ikki va undan ortiq nomi mavjud,
bu esa tadqiqotchilarning bir-birini tushunishini jiddiy tarzda qiyinlashtiradi,
ayniqsa, gap turli bilimlar sohalari haqida ketadigan bo‘lsa.
Boshqa bir muammo klasterlash usuli va metrikani tanlashda variantlar
ko‘pligi, shuningdek, ular o‘rtasida muvofiqlashtirish muammosi bilan bog‘liq.
Gap shundaki, ko‘pincha, u yoki bu metrikadan foydalanish shart-sharoitlaridagi
farqlar unchalik katta emas, bundan tashqari, metrika tanlovi doim ham yo‘l
qo‘yish mumkin bo‘lgan klasterlash usulini uzil-kesil belgilab bermaydi. Bunday
vaziyatda
«metrika-usul”
muayyan
kombinatsiyasini
tanlash
uchun
turli
manbalardan donalab to‘plashga to‘g‘ri keladigan «tavsiyalar”ga tayanish lozim.
Buni tushunish har bir muyyan usul va metrikaning nozik jihatlarini tushunib
olishdan keyin ro‘y beradi.
Shunga ham eʼtibor qaratish kerakki, «klaster” tushunchasining o‘ziga uzilkesil taʼrif berilmagan. Uzil-kesil taʼrfilashga zarurat ham yo‘q – har bir muayyan
tadqiqotda «klasterlar” o‘ziniki bo‘ladi. Qoidaga ko‘ra, quyidagi tavsiyaga amal
qilinadi: ichki bir xillik va tashqi ajratliganlik.
Klasterli tahlil usullarining ikki xil guruhi ajratib ko‘rsatiladi: iyerarxik va
noiyerarxik usullar.
Ierarxik klasterli tahlilning asosiy usullari yaqin qo‘shni usuli, to‘liq aloqa
usuli, o‘rtacha aloqa usuli va Vard usuli hisoblanadi. Vard usuli eng universal
hisoblanadi. Shuningdek, sentroid usullar va medianadan foydalanadigan usular
10
ham mavjud, lekin Sniat va Sokal 1973 yil shuni ko‘rsatdiki, ularni qo‘llash ayrim
ko‘ngilsiz oqibatlarga olib keladi.
Garchi ular bir xil tamoyillarda ishlasada, noiyerarxik usullar ko‘proq.
Mohiyatan, ular boshlang‘ich to‘plamni maydalashning iteraktiv usullarini
ifodalaydi. Bo‘lish jarayonida yangi klasterlar shakllanadi va to‘xtatish qoidasi
bajarilmagunga qadar davom etadi. Usullar o‘zaro boshlang‘ich nuqtani tanlash,
yangi klasterlar shakllantirish va to‘xtash qoidasi bilan farq qiladi. K-o‘rtacha
algoritm i eng ko‘p foydalaniladi. Unga ko‘ra, tahlilchi natijalovchi taqsimlashda
klasterlar sonini oldindan qayd qilishi ko‘zda tutiladi.
Muayyan klasterlash usulini tanlash haqida gapirganda yana bir bor
taʼkidlash joizki, bu jarayon tahlilchidan usullar sharoitlari va tabiati bilan yaxshi
tanish bo‘lishni talab qiladi, aks holda olingan natijalar «kasalxona bo‘yicha
o‘rtacha harorat”ga o‘xshab ketadi. Tanlab olingan usul haqiqatda ushbu sohada
samarali ekanligiga ishonch hosil qilish uchun, qoidaga ko‘ra, quyidagi jarayon
qo‘llanadi.
Apriori o‘zaro farq qiladigan bir nechta guruh ko‘rib chiqiladi va ularning
vakillari o‘zaro tasodifiy tarzda aralashtirib yuboriladi. So‘ngra guruhlarga
boshlang‘ich taqsimlashni tiklash maqsadida klasterlash jarayoni amalga oshiriladi.
Aniqlangan va boshlang‘ich guruhlardagi obʼektlarning mos tushish ulushi
usulning ish samaradorligi ko‘rsatkichi bo‘ladi.
Ierarxik va noiyerarxik usullardan birini tanlashda quyidagi jihatlarga eʼtibor
qaratish lozim.
Noiyerarxik usullar metrikani noto‘g‘ri tanlash, muhim bo‘lmagan mustaqil
o‘zgaruvchilarni klasterlash bazasiga kiritish va h.k.ga nisbatan yuqoriroq
barqarorlik namoyish etadi. Lekin buning uchun to‘lov «apriori” so‘zi hisoblanadi.
Tadqiqotchi klasterlar natijalovchi sonini, to‘xtatish qoidasini va agar bunga
asoslar bo‘lsa, klasterning boshlang‘ich markazini oldindan qayd qilishi lozim.
So‘nggi jihat algoritmning ish samaradorligida jiddiy aks etadi. Agar bu shartni
sunʼiy ravishda belgilarga asos bo‘lmasa, umuman olganda, iyerarxik usullardan
foydalanish tavsiya etiladi. Algoritmlarning ikkala guruhi uchun muhim bo‘lgan
11
yana bir fursatni aytib o‘tamiz: barcha kuzatuvlarni klasterlash doim ham to‘g‘ri
yechim bo‘lavermaydi. Ehtimol, dastlab tanlama to‘plamni tozalab olish, so‘ngra
tahlilni davom ettirish to‘g‘ri bo‘ladi. Shuningdek, to‘xtatish mezonini juda yuqori
belgilamaslik lozim (misol uchun, kuzatuvlarning 90%dan ortig‘i klasterlangan
paytda to‘xtatish qilinishi mumkin).
Klaster tahlili, bir nechta obyektlarning belgilangan tomonlari bo'yicha
guruhlarni aniqlash va ularga qo'shimcha tahlil bajarishda foydalaniladigan
ma'lumot olish va statistik analiz usullaridan biridir. Klaster tahlili iqtisodiy tahlil,
maishiyot, marketing, genetika va boshqa sohalarda keng qo'llaniladi.
Klaster tahlili, iqtisodiy tahlilning bir qancha muammolarni hal qilishda
foydalaniladi. Misol uchun:
 Moliyaviy to'lovlar: Klaster tahlili, to'lovlar bo'yicha guruhlarni aniqlash
uchun ishlatiladi. Bu guruhlar, bir vaqtda bir nechta xil to'lovlarni amalga
oshirgan korxonalarni yig'ish mumkin. Klaster tahlili bu guruhlar ustida
tahlil bajarib, to'lov jarayonlarini va mustahkamlashlarni aniqlashda yordam
beradi.
 Marketing: Klaster tahlili, mahsulotlar va xizmatlar bo'yicha mijozlar
guruhlarini aniqlashda foydalaniladi. Bu usul orqali, korxonalarga, bir xil
talabga ega bo'lgan mijozlar guruhini aniqlash va ularning talablarini
tushuntirish mumkin. Shuningdek, korxonalarning mijozlar tomonidan
istalgan xizmat yoki mahsulotni sotish jarayonlarini tahlil qilishda ham
klaster tahlili foydalanilishi mumkin.
 Risk tahlili: Klaster tahlili, yirik ma'lumotlar bazasida xavfli guruhlar tashkil
etish va ularning to'g'risida tahlil qilishda ham ishlatiladi. Misol uchun,
moliyaviy tahlil muammolarida, klaster tahlili, qarzdorlar guruhini
aniqlashda va ularning xavflarini baholashda yordam beradi.
Klaster tahlili, yuqorida keltirilgan muammolarga qo'shimcha ko'mak
ko'rsatadi va iqtisodiy tahlil, marketing, risk tahlili va boshqa sohalarda keng
qo'llaniladi.
Muammoni hal qilish usullari:
12
1) Klaster tahlili moliyaviy to'lovlar bo'yicha guruhlarni aniqlashda yordam
beradi. Bu guruhlar, bir vaqtda bir nechta xil to'lovlarni amalga oshirgan
korxonalarni yig'ish mumkin. Klaster tahlili bu guruhlar ustida tahlil bajarib, to'lov
jarayonlarini va mustahkamlashlarni aniqlashda yordam beradi. Bu muammolarni
hal qilishda, klaster tahlili yordamida xususiy korxonalarning to'lovlarini yig'ish va
to'lov usullarini tahlil qilish orqali, to'lov jarayonlarini aniqlash mumkin. Bu,
korxonalarning moliyaviy ko'rsatkichlarini o'rganishda va katta korxonalarning
to'lovlari bilan taqqoslashda yordam beradi. Bundan tashqari, klaster tahlili katta
korxonalarning xalqaro tarmoqlarda to'lov jarayonlarini tahlil qilishda ham yordam
beradi. Bu usul, xalqaro moliyaviy tizimlar va kredit tizimlarini o'rganishda
yordam beradi va korxonalarning xalqaro bozorlarda faoliyatini tahlil qilishda ham
muhim rol o'ynaydi.
Klaster tahlili, moliyaviy to'lovlar bo'yicha guruhlar ustida tahlil bajaradi va
ularning turli xususiyatlarini aniqlaydi. Bu tahlil korxonalarning pul o'tkazish
jarayonlari va mustahkamlashlarini aniqlashda yordam beradi. Klaster tahlili
natijalariga ko'ra, korxonalarga yoki boshqa tashkilotlarga ularning to'lov
jarayonlarini mustahkamlash uchun tavsiyalar berish mumkin.
Masalan, bir nechta korxonal xamkorlikda ishlagan bo'lishi mumkin va
ularning bitta xil ishchilariga to'lov amalga oshirishda moliyaviy muammolar
yuzaga kelishi mumkin. Klaster tahlili, bunday guruhlarni aniqlab, ularning turli
muammolarini hal qilish uchun ushbu korxonalarga xizmat ko'rsatishi mumkin.
Bunday holatda, klaster tahlili korxonalarga qulaylik va daromadni oshirish uchun
yaxshi strategiyalarni taqdim etishi mumkin.
2) Marketing sohasida klaster tahlili, bir korxona yoki tijorat markazi uchun
mahsulotlar va xizmatlarni talab qiluvchi mijozlar guruhlarini aniqlash va ularning
talablari va xohishlarini tushuntirishga yordam beradi. Bu usul, korxonalarga, turli
talablarga ega bo'lgan mijozlar guruhlarini aniqlash va ularning xohish va talablari
haqida ma'lumotlar to'plash imkoniyatini beradi. Bunda klaster tahlili, mijozlar
guruhlari ustida tahlil bajarib, ularning talablari va xohishlarini tushuntiradi va
bundan
foydalanib,
korxonalarning
13
o'zlarining
sotish
jarayonlarini
mustahkamlashga yordam beradi. Bunday qilib, korxonalarning sotish jarayonlari
va xizmatlarini mijozlar guruhlari talablari asosida o'zgartirish imkoniyatiga ega
bo'ladi.
Klaster tahlili, marketing sohasida foydalanishning boshqa yollariga
nisbatan bir necha cheklovlar va kamchiliklarga ega bo'lishi mumkin. Ba'zi
kamchiliklardan biri, klaster tahlili uchun zarur bo'lgan ma'lumotlarning
to'plamining yig'ilishini talab qilishi, bu esa shunchaki o'z ichiga ko'plab vaqt va
mablag'lar talab qilishi mumkin. Boshqa cheklovlar esa klaster tahlilining aniq va
to'g'ri natijalarni olishda boshqa faktorlar tomonidan ta'sir qilinayotgan holatlar,
masalan, siyosiy, ijtimoiy va iqtisodiy muammolar ko'rsatilishi mumkin.
Shuningdek, klasterlarning aniqlashida yolg'izlik yuzaga kelishi ham mumkin,
shunda esa aniqlangan klasterning rivojlanishiga qarshi ta'sir ko'rsatishi mumkin.
Bular hammasi klaster tahlili qo'llanishining cheklovlaridan ba'zilari.
3) Xatarlarni boshqarishda klaster tahlilidan foydalanishning afzalliklaridan
biri shundaki, u bitta o'zgaruvchan tahlildan ko'rinmaydigan naqsh va
munosabatlarni ochib berishi mumkin. Misol uchun, bir xil kredit baliga ega
bo'lgan ikkita qarzdor boshqa omillar, masalan, ularning ish holati yoki ulardagi
qarz turi tufayli turli darajadagi risklarga ega bo'lishi mumkin. Klaster tahlilini
qo'llash orqali o'xshash risk profiliga ega bo'lgan qarzdorlar guruhlarini aniqlash va
shunga mos ravishda risklarni boshqarish strategiyasini moslashtirish mumkin.
Moliya sohasida klaster tahlilining yana bir qo'llanilishi portfelni
boshqarishdir. Shu nuqtai nazardan, klaster tahlili daromad va xavf kabi o'xshash
xususiyatlarga ega qimmatli qog'ozlar yoki aktivlar guruhlarini aniqlash uchun
ishlatilishi mumkin. Shunday qilib, investorlar o'z portfellarini diversifikatsiya
qilishlari va individual risklarga duchor bo'lishlarini minimallashtirishlari mumkin.
Misol uchun, investor klaster tahlilidan aktsiyalarni o'z sanoati, bozor
kapitallashuvi va o'zgaruvchanligiga qarab guruhlash uchun foydalanishi mumkin,
so'ngra diversifikatsiyalangan portfelni yaratish uchun har bir guruhdan
aktsiyalarning bir qismini tanlashi mumkin.
14
Yana bir qiyinchilik - klaster tahlilining sifati va aniqligiga ta'sir qilishi
mumkin bo'lgan etishmayotgan yoki to'liq bo'lmagan ma'lumotlar bilan
shug'ullanish.
Ba'zi
hollarda,
etishmayotgan
ma'lumotlarni
kiritish
yoki
ma'lumotlarning o'lchovliligini kamaytirish va klasterlash natijalarini yaxshilash
uchun asosiy komponentlar tahlili yoki omil tahlili kabi boshqa usullardan
foydalanish kerak bo'lishi mumkin.
Nihoyat,
klaster
tahliliga
ishlatiladigan
ma'lumotlarning
sifati
va
ishonchliligi ta'sir qilishi mumkin. Moliyaviy tahlilda, masalan, kredit tarixi
ma'lumotlarining to'g'riligi va to'liqligi ma'lumotlarning manbasi va sifatiga qarab
farq qilishi mumkin. Shu sababli, klaster tahlilini o'tkazishdan oldin ma'lumotlarni
sinchkovlik bilan tasdiqlash va qayta ishlash, natijalarning barqarorligi va
haqiqiyligini baholash uchun sezgirlik tahlili va mustahkamlik tekshiruvlarini
o'tkazish muhimdir.
Xulosa qilib aytganda, klaster tahlili moliya, sog'liqni saqlash va sug'urta
kabi ta'limning turli sohalarida xavf guruhlarini tahlil qilish va aniqlash uchun
ishlatilishi mumkin bo'lgan kuchli vositadir. Klaster tahlilidan foydalanib, bitta
o'zgaruvchan tahlilda ko'rinmaydigan naqsh va munosabatlarni aniqlash va shunga
mos ravishda risklarni boshqarish strategiyasini moslashtirish mumkin. Shu bilan
birga, tegishli klaster algoritmini va klasterlar sonini tanlash, etishmayotgan yoki
to'liq bo'lmagan ma'lumotlar bilan shug'ullanish va ma'lumotlarni tekshirish va
qayta ishlash muhim ahamiyatga ega.
2. Klasterli tahlilni qo‘llashdagi muammolar
Klaster tahlili - bu ma'lumotlar nuqtalarini ularning o'xshashligi yoki birbiridan uzoqligi asosida klasterlarga guruhlash uchun foydalaniladigan nazoratsiz
mashinani o'rganish texnikasining bir turi. Klaster tahlilini amalga oshirish
jarayoni quyidagi bosqichlarni o'z ichiga oladi:
Ma'lumotlarni tayyorlash: Birinchi qadam ma'lumotlarni to'plash va tahlil
qilish uchun tayyorlashdir. Bu ma'lumotlarni klasterlash uchun mos formatda
15
bo'lishini ta'minlash uchun tozalash va o'zgartirishni o'z ichiga oladi. Ma'lumotlarni
tayyorlash, bir nechta turdagi ma'lumotlarni to'plash, tahlil qilish, tahrir qilish va
ulardan foydalanish jarayonidir. Ma'lumotlar o'zaro bog'liq, tuzatish uchun yig'iladi
va ularni muvaffaqiyatli tayyorlash uchun ko'plab yo'nalishlarni o'z ichiga oladi.
Ma'lumotlarni tayyorlashning bir qancha yo'nalishlari, shular jumlasidan, kerakli
ma'lumotlarni topish, ularni tahlil qilish, sintezlash va to'plangan ma'lumotlarni
tashqi
foydalanuvchilar
uchun
tez-tez
tarjima
qilishdir.
Ma'lumotlarni
tayyorlashning muhim qismlaridan biri, ma'lumotlarni to'plash uchun mos usullarni
tanlash va ularni keng doirada qo'llashdir.
Klasterlash algoritmini tanlash: k-o'rtacha, ierarxik klaster va DBSCAN kabi
ko'plab turli klasterlash algoritmlari mavjud. Algoritmni tanlash ma'lumotlarning
tabiatiga va tahlil maqsadlariga bog'liq. Klasterlash algoritmlari - bu o'xshash
xususiyatlarga ega ma'lumotlar nuqtalarini guruhlash uchun ishlatiladigan
tasniflash usuli. Ushbu algoritmlar ma'lumotlar to'plamidagi o'xshashlikni o'lchash
va guruhlash qarorlarini qabul qilish uchun turli xil yondashuvlarga ega.
Ma'lumotlar to'plamining hajmi va xususiyatlariga qarab, turli xil klasterlash
algoritmlaridan foydalanish mumkin. Quyida ba'zi umumiy klasterlash algoritmlari
keltirilgan:
 K-means: Ushbu algoritm har bir ma'lumot nuqtasini eng yaqin markazga
belgilash orqali qayta ishlaydi va keyin bu markazlarni qayta hisoblaydi.
Klasterlar markazlarni qayta hisoblash yo'li bilan qayta tartibga solinadi.
 Ierarxik klasterlash: Bu algoritm kombinator yoki bo'linuvchi yondashuvdan
foydalangan
holda
klaster
ierarxiyasini
yaratadi.
Birlashtiruvchi
yondashuvda har bir ma'lumot nuqtasi to'plamdir va shunga o'xshash
ma'lumotlar nuqtalari birlashtiriladi. Diskriminant yondashuvda butun
ma'lumotlar to'plami klaster bo'lib, klasterlar qismlarga bo'linadi.
 DBSCAN: Ushbu algoritm zichlikka asoslangan klasterlash usuli bo'lib,
ma'lumotlar nuqtalarini bir-biriga yaqin guruhlaydi. Ma'lumotlar nuqtalari
zich hududlarda to'plangan, ammo past zichlikli joylarda emas.
16
 O'rtacha siljish: Bu algoritm ma'lumotlar nuqtalarining zichligini hisoblab
chiqadi va eng yuqori zichlikka ega bo'lgan hududlarga yo'naltiradi. Eng
yuqori zichlikka ega bo'lgan hududlar ma'lumotlar nuqtalari to'plangan
hududlardir va bu hududlar klasterlarni hosil qiladi.
Bu klasterlash algoritmlarining bir nechta namunasidir. Qaysi algoritmdan
foydalanish
ma'lumotlar
to'plamining
hajmiga,
ma'lumotlar
nuqtalarining
xususiyatlariga va ularning maqsadiga qarab farq qilishi mumkin.

Klasterlar sonini tanlash: Ko'pgina klaster algoritmlari foydalanuvchidan
yaratiladigan klasterlar sonini ko'rsatishni talab qiladi. Buni tirsak usuli,
siluet balli yoki dendrogramma kabi turli usullar yordamida aniqlash
mumkin.

Klasterlash algoritmini ishga tushirish: Algoritm va klasterlar soni
tanlangandan so'ng, ma'lumotlar nuqtalarini klasterlarga guruhlash uchun
klasterlash algoritmi ma'lumotlarda ishga tushiriladi.

Natijalarni baholash: Yakuniy bosqich klasterlash algoritmi natijalarini
baholashni o'z ichiga oladi. Buni har bir klasterning o‘lchami, zichligi va
boshqa klasterlardan uzoqligi kabi xususiyatlarini o‘rganish orqali amalga
oshirish mumkin.
Klaster tahlili marketing, biologiya, moliya va ijtimoiy fanlar kabi turli
sohalarda keng qo'llanilishiga ega. Quyida uning qo'llanilishiga misollar
keltirilgan:
Bozor segmentatsiyasi: Klaster tahlili odatda marketingda o'xshash
xususiyatlar, ehtiyojlar va xatti-harakatlarga ega bo'lgan mijozlar guruhlarini
aniqlash
uchun
ishlatiladi.
Ushbu
ma'lumotlardan
maqsadli
marketing
kampaniyalarini yaratish va moslashtirilgan mahsulot va xizmatlarni ishlab chiqish
uchun foydalanish mumkin.
Tasvirni segmentatsiyalash: Klaster tahlili tasvirni o'xshash ranglar,
teksturalar yoki shakllarga ega bo'lgan hududlarga ajratish uchun tasvirni qayta
17
ishlashda qo'llaniladi. Bu ob'ektni aniqlash, yuzni aniqlash va tibbiy tasvirni tahlil
qilish kabi vazifalar uchun foydalidir.
Anomaliyalarni aniqlash: Klaster tahlili ma'lumotlardagi chet yoki
anomaliyalarni aniqlash uchun ishlatilishi mumkin. Bu firibgarlikni aniqlash,
tarmoqqa kirishni aniqlash va tibbiy diagnostikada foydalidir.
Mijozlarni segmentatsiyalash: Klaster tahlili korxonalarga o'z mijozlarini o'xshash
xususiyatlarga va ehtiyojlarga ega bo'lgan guruhlarga ajratishga yordam beradi, bu
esa ko'proq maqsadli marketing va mijozlarga xizmat ko'rsatishni yaxshilash
imkonini beradi.
Genomik tahlil: Klaster tahlili genomik tahlilda genlar yoki namunalarni
ularning ifodalanish naqshlari asosida guruhlash uchun qo'llaniladi, bu
tadqiqotchilarga kasalliklar uchun biomarkerlarni aniqlash va shaxsiylashtirilgan
tibbiyotni ishlab chiqish imkonini beradi.
Ko‘p o‘lchamli tahlilning boshqa aksariyat usullaridan farqli ravishda,
klasterli tahlil parallel ravishda bir nechta fanda (psixologiya, biologiya, iqtisodiyot
…) rivojlangan, shu sababli aksariyat usullarning ikki va undan ortiq nomi mavjud,
bu esa tadqiqotchilarning bir-birini tushunishini jiddiy tarzda qiyinlashtiradi,
ayniqsa, gap turli bilimlar sohalari haqida ketadigan bo‘lsa.
Boshqa bir muammo klasterlash usuli va metrikani tanlashda variantlar
ko‘pligi, shuningdek, ular o‘rtasida muvofiqlashtirish muammosi bilan bog‘liq.
Gap shundaki, ko‘pincha, u yoki bu metrikadan foydalanish shart-sharoitlaridagi
farqlar unchalik katta emas, bundan tashqari, metrika tanlovi doim ham yo‘l
qo‘yish mumkin bo‘lgan klasterlash usulini uzil-kesil belgilab bermaydi. Bunday
vaziyatda
«metrika-usul»
muayyan
kombinatsiyasini
tanlash
uchun
turli
manbalardan donalab to‘plashga to‘g‘ri keladigan «tavsiyalar»ga tayanish lozim.
Buni tushunish har bir muyyan usul va metrikaning nozik jihatlarini tushunib
olishdan keyin ro‘y beradi.
Shunga ham e’tibor qaratish kerakki, «klaster» tushunchasining o‘ziga uzilkesil ta’rif berilmagan. Uzil-kesil ta’rfilashga zarurat ham yo‘q – har bir muayyan
18
tadqiqotda «klasterlar» o‘ziniki bo‘ladi. Qoidaga ko‘ra, quyidagi tavsiyaga amal
qilinadi: ichki bir xillik va tashqi ajratliganlik.
Klasterli tahlil usullarining ikki xil guruhi ajratib ko‘rsatiladi: iyerarxik va
noiyerarxik usullar.
Iyerarxik klasterli tahlilning asosiy usullari yaqin qo‘shni usuli, to‘liq aloqa
usuli, o‘rtacha aloqa usuli va Vard usuli hisoblanadi. Vard usuli eng universal
hisoblanadi. Shuningdek, sentroid usullar va medianadan foydalanadigan usular
ham mavjud, lekin Sniat va Sokal 1973 yil shuni ko‘rsatdiki, ularni qo‘llash ayrim
ko‘ngilsiz oqibatlarga olib keladi.
Garchi ular bir xil tamoyillarda ishlasada, noiyerarxik usullar ko‘proq.
Mohiyatan, ular boshlang‘ich to‘plamni maydalashning iteraktiv usullarini
ifodalaydi. Bo‘lish jarayonida yangi klasterlar shakllanadi va to‘xtatish qoidasi
bajarilmagunga qadar davom etadi. Usullar o‘zaro boshlang‘ich nuqtani tanlash,
yangi klasterlar shakllantirish va to‘xtash qoidasi bilan farq qiladi. K-o‘rtacha
algoritm i eng ko‘p foydalaniladi. Unga ko‘ra, tahlilchi natijalovchi taqsimlashda
klasterlar sonini oldindan qayd qilishi ko‘zda tutiladi.
Muayyan klasterlash usulini tanlash haqida gapirganda yana bir bor
ta’kidlash joizki, bu jarayon tahlilchidan usullar sharoitlari va tabiati bilan yaxshi
tanish bo‘lishni talab qiladi, aks holda olingan natijalar «kasalxona bo‘yicha
o‘rtacha harorat»ga o‘xshab ketadi. Tanlab olingan usul haqiqatda ushbu sohada
samarali ekanligiga ishonch hosil qilish uchun, qoidaga ko‘ra, quyidagi jarayon
qo‘llanadi.
Apriori o‘zaro farq qiladigan bir nechta guruh ko‘rib chiqiladi va ularning
vakillari o‘zaro tasodifiy tarzda aralashtirib yuboriladi. So‘ngra guruhlarga
boshlang‘ich taqsimlashni tiklash maqsadida klasterlash jarayoni amalga oshiriladi.
Aniqlangan va boshlang‘ich guruhlardagi obyektlarning mos tushish ulushi
usulning ish samaradorligi ko‘rsatkichi bo‘ladi.
Iyerarxik va noiyerarxik usullardan birini tanlashda quyidagi jihatlarga
e’tibor qaratish lozim.
19
Noiyerarxik usullar metrikani noto‘g‘ri tanlash, muhim bo‘lmagan mustaqil
o‘zgaruvchilarni klasterlash bazasiga kiritish va h.k.ga nisbatan yuqoriroq
barqarorlik namoyish etadi. Lekin buning uchun to‘lov «apriori» so‘zi hisoblanadi.
Tadqiqotchi klasterlar natijalovchi sonini, to‘xtatish qoidasini va agar bunga
asoslar bo‘lsa, klasterning boshlang‘ich markazini oldindan qayd qilishi lozim.
So‘nggi jihat algoritmning ish samaradorligida jiddiy aks etadi. Agar bu shartni
sun’iy ravishda belgilarga asos bo‘lmasa, umuman olganda, iyerarxik usullardan
foydalanish tavsiya etiladi. Algoritmlarning ikkala guruhi uchun muhim bo‘lgan
yana bir fursatni aytib o‘tamiz: barcha kuzatuvlarni klasterlash doim ham to‘g‘ri
yechim bo‘lavermaydi. Ehtimol, dastlab tanlama to‘plamni tozalab olish, so‘ngra
tahlilni davom ettirish to‘g‘ri bo‘ladi. Shuningdek, to‘xtatish mezonini juda yuqori
belgilamaslik lozim (misol uchun, kuzatuvlarning 90% dan ortig‘i klasterlangan
paytda to‘xtatish qilinishi mumkin).
Klaster tahlili - ma'lumotlarni tahlil qilish usuli bo'lib, u o'xshash
ob'ektlarning guruhlari yoki klasterlarini ularning xususiyatlariga ko'ra aniqlashga
qaratilgan. U marketing, biologiya va ijtimoiy fanlar kabi ko'plab sohalarda keng
qo'llaniladi. Klaster tahlilini amalga oshirish jarayoni odatda quyidagi bosqichlarni
o'z ichiga oladi:
Ma'lumot to'plash: qiziqtirgan o'zgaruvchilar bo'yicha ma'lumotlarni
to'plang. O'zgaruvchilar uzluksiz, toifali yoki ikkalasining kombinatsiyasi bo'lishi
mumkin.
Ma'lumotni oldindan qayta ishlash: Ma'lumotlarni tozalash va qayta ishlash,
shu jumladan etishmayotgan qiymatlar, chegaralar va masshtablarni qayta ishlash.
Klasterlash usulini tanlash: Ma'lumotlar turi, kerakli klasterlar soni va
hisoblash talablari asosida mos klasterlash usulini tanlang. Ommabop klasterlash
usullariga K-o'rtacha, ierarxik klasterlash va zichlikka asoslangan klasterlash
kiradi.
Masofa/o'xshashlik o'lchovlarini tanlash: Ma'lumotlar turiga va klasterlash
usuliga qarab foydalanish uchun mos masofa yoki o'xshashlik o'lchovini aniqlang.
20
Klasterlar sonini tanlash: Foydalanish uchun klasterlar sonini belgilang.
Buni tirsak usuli, siluet tahlili yoki dendrogramma kabi turli usullar yordamida
amalga oshirish mumkin.
Klasterlash algoritmini ishga tushirish: Tanlangan masofa/o‘xshashlik
o‘lchovi va klasterlar soni yordamida oldindan ishlangan ma’lumotlarda tanlangan
klasterlash algoritmini ishga tushiring.
Klasterni tekshirish: Klasterlash algoritmi natijalari mazmunli va foydali
ekanligiga ishonch hosil qilish uchun ularni tasdiqlang. Bu siluet tahlili yoki
ichki/tashqi tekshirish indekslari kabi turli tekshirish usullari yordamida amalga
oshirilishi mumkin.
Sharhlash va qo'llash: Klasterlash algoritmi natijalarini sharhlang va ularni
muammoni hal qilish uchun qo'llang.
Klaster tahlili mijozlarni segmentatsiyalash, tasvirlarni segmentatsiyalash,
naqshni aniqlash va anomaliyalarni aniqlash kabi keng ko'lamli muammolarga
qo'llanilishi mumkin. Marketingda klaster tahlili xaridorlarning har xil
segmentlarini ularning xarid qilish xatti-harakati yoki demografiyasiga qarab
aniqlash uchun ishlatilishi mumkin. Biologiyada u turli turlarni genetik yoki
morfologik xususiyatlariga qarab tasniflash uchun ishlatilishi mumkin. Ijtimoiy
fanlarda u odamlarni munosabatlari yoki xatti-harakatlariga qarab guruhlash uchun
ishlatilishi mumkin. Umuman olganda, klaster tahlili ma'lumotlardagi yashirin
naqsh va tuzilmalarni aniqlash uchun kuchli vosita bo'lib, yangi tushunchalar va
kashfiyotlar olib kelishi mumkin.
21
3. Klasterli tahlilni qo‘llash bo‘yicha tavsiyalar
Yuqorida keltirilgan fikr-mulohazalardan ko‘rinib turibdiki, klasterli tahlilni
qo‘llash jarayonida tahlilchidan bir qator vazifalarni bajarish talab etiladi. Ularni
quyidagi tarzda guruhlarga ajratish mumkin:
1. Boshlang‘ich ma’lumotlarni o‘zgartirish:
 metrika tanlash
 standartlashtirish usulini tanlash
 bog‘langan tanlama to‘plamlar bilan qanday ishlash
2. Qarorlar qabul qilish:
 qancha klaster shakllantirish zarur
 qaysi klasterlash usulidan foydalanish kerak
 barcha kuzatuvladan foydalanish kerakmi yoki ayrim kichik tanlama
to‘plamlarni chiqarish tashlash zarurmi?
3. Olingan natijalarni tahlil qilish:
olingan bo‘linish tasodifidan qanchalik farq qilishi
uning kichik tanalama to‘plamlarda ishonchli va barqaror hisoblanishi
klasterlash natijalari va klasterlash jarayonida ishtirok etmagan
o‘zgaruvchilar o‘rtasida qanday aloqa borligi
olingan natijalarni talqin qilish mumkinligi
4. Klasterlashni qaysi o‘zgaruvchilar to‘plami bo‘yicha amalga oshirish eng
samarali bo‘ladi.
Shunga e’tibor qaratish kerakki, umumiy holatda bu bosqichlarning barcha
o‘zaro bog‘liq bo‘ladi va ularning har birida qabul qilingan qarorlar bir-birini
asoslab beradi. Endi dastlabki uchta muammoga batafsilroq to‘xtalib o‘tamiz.
Boshlang‘ich ma’lumotlarni o‘zgartirish. Ayrim mualliflar shunday xulosaga
keladiki, standartlashtirish jarayonlari va metrika tanlash klasterli tahlilda asosiy
jihat emas. Bunday fikr ham o‘ringa ega, lekin ayrim qo‘shimcha shartlar bilan.
Birinchidan, u faqat qo‘polroq – noiyerarxik – usullarga taalluqli. Ikkinchidan, nisa
22
bo‘lganda ham metrikani shunday tanlash kerakki, u klsaterlarni birlashtirishning
tanlangan usuliga zid kelmasin. O‘zgaruvchilar bog‘langan bo‘lgan hollarda
ayniqsa matrikaga alohida e’tibor qaratish lozim. Mos keladigan metrika ushbu
muammoning yechimi ham bo‘lishi mumkin.
Qarorlar qabul qilish
Bundan oldingi masaladan farqli ravishda, bu yerda barcha mualliflar yakdil
fikr bildiradi – klasterlash usulini tanlash muvaffaqiyatli klasterlash uchn muhim
ahamiyat kasb etadi. ko‘p jihatdan, usulnit anlash bo‘lg‘usi klasterlarning o‘ziga
xosliklari (bo‘rtiq yoki sharsimon shakl ko‘zda tutilishi, o‘xshash yoki jiddiy farq
qiladigan hajmda bo‘lishi …) bilan belgilanadi, lekin shunga qaramay, bir qancha
umumiy tavsiyalar berish mumkin.
Biz shunga e’tibor qaratib o‘tgandikki, noiyerarxik usullar klasterlar
markazlari va soni haqida apriori axborot mavjud bo‘lgan hollarda samarali
bo‘ladi. Uni, o‘z navbatida, iyerarxik jarayonlar (masalan, Vard usuli) qo‘llagan
holda olish mumkin. Iyerarxik klasterli tahlil noiyerarxik usul uning asosida ishlay
boshlaydigan material sifatini oshirish maqsadida «chiqarilish»larni identifikatsiya
qilish va ko‘rib chiqishdan olb tashlashga imkon beradi. Bu g‘oya ikki qadamli
klasterlash deb ataladigan g‘oyaning asosida yotadi.
Olingan natijalarni tahlil qilish. Hattoki sifatli amalga oshirilgan klasterli
tahlildan keyin to‘xtatish qoidasi keyingi hisob-kitoblarni to‘xtatishni tavsiya
qilgan bo‘lsa ham, olinga yechimni mos keladigan deb hisobla uchun asoslar yo‘q.
Klasterli tahlil jarayoni natijalari rasmiy va norasmiy testlar yordamida tekshirishni
talab qiladi.
Rasmiy statistika haqida gapirganda Arnold tomonidan 1979 yilda taklif
etilgan «S» statistika qiymatini hisoblab chiqish tavsiya etiladi. Bu asarda turli
miqdordagi kuzatuvlar va o‘zgaruvchilar uchun «S» taqsimlash jadvali mavjud.
Biroq rasman hisoblab chiqilgan ko‘rsatkichlar ahamiyatiga ortiqcha baho
bermaslik lozim: ko‘plab mualliflar shu nuqtai nazardan «yaxshi» bo‘lgan natijalar
amalda chuqur ma’noga ega bo‘lmasligiga misollar keltirib o‘tgan.
23
Klasterli tahlil natijalarini norasmiy tekshirish kichik tanlama to‘plamlarda
olingan natijalarni tahlil qilish, «tashqi» ma’lumotlarda kross-tekshiruv, kuzatuvlar
tartibini o‘zgartirish, kam sonli kuzatuvlarni chiqarib tashlash va klsaterli tahlilni
qisqa tanlama to‘plamlarda takrorlash kabi jarayonlarni o‘z ichiga oladi.
Klaster tahlili bu o'xshash ob'ektlar yoki kuzatuvlarni ularning xususiyatlari
yoki atributlari asosida guruhlashning kuchli usuli. Klaster tahlilidan samarali
foydalanish bo'yicha ba'zi tavsiyalar:
Muammo va maqsadlarni aniqlang: Tahlilni boshlashdan oldin muammo va
maqsadlarni aniq belgilash kerak. Tahlil bilan nimaga erishmoqchisiz? Qaysi
turdagi ma'lumotlardan foydalanasiz? Tegishli o'zgaruvchilar yoki atributlar
qanday? Ushbu savollarga javob berish sizga tegishli klasterlash texnikasini
tanlashga va natijalarni sharhlashga yordam beradi.
Tegishli klasterlash texnikasini tanlang: Ierarxik klasterlash, k-means
klasterlash va DBSCAN kabi bir nechta klasterlash usullari mavjud. Har bir
texnikaning kuchli va zaif tomonlari bor va tegishli texnikani tanlash
ma'lumotlarning tabiatiga, kuzatishlar soniga va tadqiqot savoliga bog'liq.
Ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash: Ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash
klaster tahlilining muhim bosqichidir. Klasterlashdan oldin o'zgaruvchilarni
standartlashtirish, o'zgaruvchan qiymatlarni olib tashlash yoki etishmayotgan
qiymatlarni qayta ishlash kerak bo'lishi mumkin. Oldindan ishlov berish natijalar
sifatini yaxshilaydi va xatolarni oldini oladi.
Klasterlar sonini tanlang: Klasterlarning optimal sonini aniqlash klaster
tahlilining muhim bosqichidir. Ma'lumotlarga eng mos keladigan klasterlar sonini
tanlash uchun tirsak usuli, siluet usuli yoki bo'shliq statistikasi kabi turli usullardan
foydalanishingiz mumkin.
Natijalarni sharhlang: Klasterlarni aniqlaganingizdan so'ng, natijalarni
sharhlashingiz kerak. Har bir klasterning xususiyatlari qanday? Klasterlar
o'rtasidagi o'xshashlik va farqlar qanday? Har qanday mazmunli naqsh yoki
tendentsiyalar bormi? Natijalarni talqin qilish qimmatli tushunchalarni berishi va
oqilona qarorlar qabul qilishga yordam beradi.
24
Natijalarni tasdiqlash: Validatsiya klaster tahlilining muhim bosqichidir.
Klasterlarning sifatini baholash uchun siz siluet koeffitsienti yoki Dunn indeksi
kabi ichki tekshirish ko'rsatkichlaridan foydalanishingiz mumkin. Natijalarni
tasdiqlash uchun ekspert xulosasi yoki ma'lum tasniflarga nisbatan taqqoslash kabi
tashqi tekshirish usullaridan ham foydalanishingiz mumkin.
Natijalarni e'lon qiling: Nihoyat, natijalarni samarali etkazish juda
muhimdir. Klasterlarni va ularning xususiyatlarini ko'rsatish uchun siz tarqalish
chizmalari yoki issiqlik xaritalari kabi vizualizatsiyadan foydalanishingiz mumkin.
Natijalarni umumlashtirish uchun vositalar yoki chastotalar kabi tavsiflovchi
statistikadan ham foydalanishingiz mumkin. Aniq va aniq muloqot manfaatdor
tomonlarga natijalarni tushunish va ulardan foydalanishga yordam beradi.
25
4. “Biokosmik” MCHJ ning ish faoliyatini klaster tahlil tizimi
orqali tahlil qilish.
“BIOCOSMIC” mas’uliyati cheklangan jamiyati 2019 yil 15 aprelda
Samarqand shaxar xokimligi xuzurida ro‘yxatdan o‘tkazilgan bo‘lib
Samarqand shaxri Kimyogarlar qo‘rgoni Ziyolilar ko‘chasi 24/29 manzili
bo‘yicha joylashgan.
“BIOCOSMIC” MCHJsining asosiy faoliyat turi dori vositalarini
chakana va ulgurji savjdosini amalga oshirishdan iborat.
“BIOCOSMIC” MCHJning Ustavida bir qator faolyat turlari bilan
shug‘ullanish ham ko‘zda tutilgan.
Litsenziya asasida O‘zbekiston Respublikasida, MDX va chet el
davlatlarida ishlab chiqarilgan dori darmonlar, dezinfeksiya vositlari,
rekttivlar, tibbiyot asbob uskunalari apparatlarini sotib bolish, sotish va
almashtirish bilan ham shug‘ullanadi.
“BIOCOSMIC”
MCHJ
ta’sischisi
bir
jismoniy
shaxs,
ya’ni
Samarqand viloyati Nurobod tumanida tug‘ilgan Buriev Elyor Toxirovich
hisoblanadi.
“BIOCOSMIC” MCHJ o‘z faoliyatini 2020 yilda boshlagan bo‘lib
o‘tgan bir yil ichida katta yutuqlarga erishgan. Korxonaning iqtisodiy
faoliyatini quyidagi jadvaldan ko‘rish mumkin. (2-jadval)
2-jadval
“BIOCOSMIC” MCHJning 2020 – 2021 yildagi faoliyatning taxlili
t/r Ko‘rsatkich
Yillar
O‘zgarish
2021
1
Mahsulot (tovar, ish va
2020
summa
marta
1 548,245 119,886 1428,359
12,9
1 442,383 106,928 1335,455
13,5
xizmat) larni sotishdan sof
tushum
2
Sotilgan mahsulot (tovar,
26
ish va xizmat) larning
tannarxi
3
Mahsulot (tovar, ish va
105,862
12,957
92,505
8,1
xizmat) larni sotishning
yalpi foydasi (zarari)
4
Davr xarajatlari, jami
89,726
11,526
77,6466
7,7
5
Asosiy faoliyatning
16,136
1,431
14,705
11,3
13,716
0,406
13,31
33,8
foydasi (zarari)
6
Hisobot davrining sof
foydasi (zarari)
Ma’lumotlar shuni ko‘rsatadiki, “BIOCOSMIC” MCHJsi
maxalliy
farmatsevtika bozoriga faol kirib kelgan. Dori maxsulotlaridan sotish xajmi
o‘tgan yilga nisbatan 12,9 barobarga o‘sgan va 2021 yilda 1528 mln.so‘mdan
oshgan. Bunga asosan dori maxsulotlarini ishlab chiqarish korxonalari bilan
aloqalarni o‘rnatish asos bo‘lgan. Vositachi sifatida xarid qilgan dori
vositalarining jami tannarxi 1442 mln.so‘mga teng bo‘lgan yoki yalpi
tushumning 93,1 foizini tashkil qilgan. Natijada, 2021 yilda “BIOCOSMIC”
MCHJ asosiy faoliyatining yalpi daromadi 2020 yioga nisbatan 8,1 barobar
oshgan va 105 mln-so‘mga etgan. 2021 yilda olingan balans foyda 16,1
mln.so‘mni, sof foydasi esa 13,7 mln.so‘mni tashkil qilgan. Olingan
moliyaviy natijalar o‘zgarishini quyidagi diagrammada ko‘rish mumkin. (2rasm)
27
2-rasm. “BIOCOSMIC” MCHJning 2020-2021 yilda erishgan
moliyaviy natijalari.
“BIOCOSMIC” MCHJning faoliyati asosan dori vositalari va tibbiy
buyumlarning ulgurji savdo bilan shuug‘ullanishdir. O‘zbekistonda doridarmon vositalari savdosi O‘zbekiston Respublikasi sog‘likni saqlash
vazirligining qat’iy nazorati ostida amalga oshiriladi, ya’ni ulgurji
sotuvchilarining qoidalarga rioya qilishi shart deb qabul qilinadi. SHunga
asosan “BIOCOSMIC” MCHJsining ham dori vositalarni xarid qilishning
manbalari belgiab berilgan. Umuman olganda “BIOCOSMIC” MCHJsida
dori-darmon maxsulotlari harakati sxemasini quyidagicha ifodalash mumkin.
(3-rasm)
Ushbu sxemad ko‘rinib turibdiki, mamlakatimizda dori-darmonlar
ulgurji savdosida vositachilarning bir necha bo‘g‘inlari (darajalari) mavjud.
Ushbu bo‘g‘inlar dori vositalarning boshlang‘ich manbasiga borish
28
imkoniyatlarini aks ettiradi. “BIOCOSMIC” MCHJsi tovar manbalari
quyidagi jadvalda keltirilgan (3-jadval)
Махаллий ишлаб
чиқарувчилар
Импорт
компаниялари
Биринчи
босқич
улгуржи
воситачилари
(товар
манбалари)
“BIOCOSMIC” МЧЖси
Туман тиббиёт
бирлашмалари
3-jadval
2021 yilda “BIOCOSMIC” MCHJ ning tovar manbalari
t/r
Etkazib beruvchilar nomi
Xarid xajmi
Ulushi, %
Guruhlar
bo‘yicha
ulushi
1
Meros farm
333,3
23,11
2
Grand farm treyd
282,6
19,59
3
Farm lyuks invest
270,6
18,76
4
Bek baraka
78,3
5,43
5
Jurabek
74,7
5,18
6
Viza gold
71,5
4,96
7
Asklepiy
70,4
4,88
8
Biotek
66,5
4,61
9
YUmaks
66,2
4,59
10
Garmoniya
62,7
4,35
11
Farma choys
22,2
1,54
12
Astor allians
17,7
1,23
13
Akmal farm
13,6
0,94
14
Kuratio farm
8,1
0,56
15
Bionik
3,9
0,27
Jami
1442,4
29
100
61,0
34,0
5,0
30
Tovar manbalarini uchta guruhga ajratish mumkin, ya’ni birinchi guruh
bu o‘ta yirik ta’minotchilar, ya’ni dori vositalarining mahlalliy ishlab
chiqaruvchilari va import maxsulotlari bilan bevosita savdo qiladigan
kompaniyalar. Ikkinchi guruhga ma’lum assortiment dori vositalarini
mustaqil ishlab chiqaruvchi, tovar manbalariga cheklangan miqdorda ega
bo‘lish imkoniyatiga ega o‘rtacha firmalar. Uchinchi guruh ta’minotchilariga
asosan kichik firmalar bo‘lib maxaliy maxsulotlarni ishlab chiqaradigan va
savdosi bilan shug‘ullanadigan firmalar kiradi. 4-va 5-ramalarda keltirigan
diagrammalarda aloxida ta’minotchi va guruxlarning o‘rni ko‘rsatilgan. (4va
5-rasmlar.
4-rasm. “BIOCOSMIC” MCHJsining savdo fvolyatida aloxida
ta’minotchilarining o‘rni.
Rasmdan ko‘rinib turibdiki dori-darmon maxsulotlarini asosiy qismi
uchta firmadan, Meros farm, Grand farm treyd va Farm lyuks investdan xarid
qilinmoqda.
Ikkinchi guruh ta’minotchilariga Bek baraka, Jurabek, Viza gold,
Asklepiy, Biotek, YUmaks, Garmoniya kabi firmalar va korxrnalar kirgan.
31
Va uchinchi guruxga Farma choys, Astor allians, Akmal farm, Kuratio farm,
Bionik kabi kichik firmalar kiritilgan.
5-rasm. “BIOCOSMIC” MCHJ si tovar aylanmasida yirik, o‘rta va
kichik ta’minotchi firmalarining o‘rni.
“BIOCOSMIC” MCHJ marketing faoliyati sexmasini taxlil qilar
ekanmiz, ushbu firmaning chakana tarmoqlari bilan aloqa qilmasligini
ko‘rishimiz mumkin, ya’ni biz o‘rgangan korxona vositachilarning ikkincha
bo‘g‘ini, ya’ni yuridik shaxslar bilan savdo qiladigan firmalar qatoriga kiradi.
Uchinchi bo‘g‘in vositachilariga o‘zining dorixonlar tarmog‘iga yoki
shartnoma asosida dorixonalar chakana savdosiga xizmat ko‘rsatuvchi
vositachilar kiradi.
SHunga asosan “BIOCOSMIC” MCHJsining xaridorlari soni
cheklangan bo‘lib, asosan tuman tibbiyot boshqarmalari va yirik tibbiyot
muassasalaridan iboratdir. (6-jadval)
32
6-jadval
2021 yilda “BIOCOSMIC” MCHJ ning xaridorlarining tarkibi
t/r
Xaridor nomi
Sotish
Ulushi,
Guruhlar
xajmi
%
bo‘yicha
ulushi
1
Navoiy TTKD
164,11
10,6
2
Navoiy qon quyish markazi
157,15
10,15
3
Samarqand shoshilinch tez
tibbiy yordam
156,37
10,1
4
Kattaqo‘rgon TTB
120,76
7,8
5
Ishtixon TTB
120,76
7,8
6
Jomboy TTB
119,21
7,7
7
KK Leprozoriya
109,92
7,1
8
NUKUS SHTYOM
108,38
7
9
Kungirot TTB
106,83
6,9
10
Xujayli TTB
105,28
6,8
11
Nukus qon quyish markazi
99,09
6,4
12
Nukus reabilitatsiya markazi
92,89
6
13
NUKUS TTKD
85,15
5,5
14
Auksion savdo
1,39
0,09
15
Elektron do‘kon
0,93
0,06
1548,24
100
Jami
30,85
69,0
0,15
100
Ushbu jadvaldan ko‘rinib turibdiki, umuman olganda “BIOCOSMIC”
MCHJsining 13ta yirik xaridori mavjud va ularning dori vositalariga bo‘lgan
ehtiyojlarini
qondirishga
qaratilgan
ma’lum
tizim
shakllangan.
Xaridorlarning savdo xajmidag ulushini quyidagi 7-rasmda ko‘rish mumkin.
33
7-rasm. “BIOCOSMIC” MCHJ xaridorlarining savdo xjmidagi aloxida
ulushi.
“BIOCOSMIC” MCHJning bozordagi asosiy raqobatchilariga Sitoara
Farm, Kolibri, Bibixonim Nur Baraka, Great farm lyuks, Spase Med,
Tolmamed, Viza gold, Farzona Farm, Samfarm firmalari kiradi. Ushbu
firmalarning asosiy qismi “BIOCOSMIC” MCHJ kabi ikkinchi bo‘g‘in
vositachilar qatoriga kiradi, lekin ularda shaxsiy dorixonalar tarmog‘i ham
mavjud.
Taxlillar shuni ko‘rsatadiki, “BIOCOSMIC” MCHJsining marketing
xarakatlari bir qancha mummolar bilan bog‘liq. Ularning asosiylariga
quyidagilarni kiritish mumkin:
1. “BIOCOSMIC” MCHJrahbariyati va xodimlarining market ing
savodxonligining pastligi. Korxonaning xodimlari asosan tibbiy
34
ma’lumotga ega bo‘lganligi sababli bozorda faol kurashish
ko‘nikmalariga ega emas;
2. Dori-darmon va tibbiy maxsulotlar bozorining xaddan tashqari
tartiblashtirilganligi. Bir tomondan Sog‘likni saqlash vazirligining
Farmatsevtika sanoatini rivojlantirish agentligi bo‘lsa, ikkinchi
tomondan ”Dori Darmon” aksiyadorlik kompaniyasining xududiy
boshqarmalari o‘z shartlarini va qoidalarini nazorat qiladilar. Dori
maxsulotlarining aylanmasiga boshqa organlar ham qattq naxorat
qiladilaar;
3. Dori maxsulotlari ishlab chiqaruvchilarining tor ixtisoslashganligi.
Dorixonalarda tovar assortimenti kengligi va chuqurligi bo‘yicha
talab qo‘yilsada, ko‘pchilik ishlab chiqaruvchilar assortiment juda
tor, demak vositachi ko‘plab ishlab chiqarish korxonalar bilan aloqa
qilishi yoki yirik ulgurji bazalarga murojaat qilishga majbur bo‘ldi.
4. “BIOCOSMIC” MCHJsida elektron tijorat masalalari etarli darajada
yo‘lga qo‘yilmagan.
Ushbu muammolarni xal qilish uchun “BIOCOSMIC” MCHJsida toar
xarakatlari
kanallarini
takomillpshtirish
va
ularning
oshirishga qaratilgan ilmiy yondashuvlar qo‘llanishi lozim.
35
samaradorligini
Xulosa va takliflar
Avvalo, “BIOCOSMIC” MCHJ korxonasida marketing tadqiqotlarini
olib borish va tashkil etish bo‘yicha ma’lumotlarni tahlil qilib, biz ushbu jarayonni
tashkil qilishni tahlil qilamiz.
Shuni ta'kidlash kerakki, marketing bo'limi bir kishidan iborat bo'lib,
olingan ma'lumotlar tegishli bo'lmagan vaqtdan keyin marketing tadqiqotlari va
olingan ma'lumotlarni tahlil qilish bilan shug'ullana oladi.
Shunga ko'ra, marketing bo'limi xodimlarini ko'paytirish yoki bunday ma
uchun taklif etiladiqisqa vaqt ichida natijalarni beradigan konsalting firmasini
yollash uchun keng ko'lamli tadqiqotlar.
Shuningdek, u bosh direktor va marketolog o'rtasidagi axborot oqimini
soddalashtirishi kerak, ehtimol tijorat direktorini ma'lumotlarni uzatish zanjiridan
chiqarib tashlash.
Tadqiqotning maqsadi noto'g'ri tuzilgan, assortimentni hal qilish va o'z
dorixonalariga ko'proq mijozlarni jalb qilish shaklida taqdim etilgan.
Ushbu muammoni hal qilish, aksincha, marketing tadqiqotlari natijasida
bosh direktor qanday aniq natijalar, ma'lumotlar, raqamlarni olishni xohlashini
aniqlashdan
iborat.
Masalan,
qaysi
markadagi
dori
vositalari
ko‘proq
ommalashgan, o‘z xususiyatlariga ko‘ra bir-birining o‘rnini bosuvchi qaysi dori
vositalari xaridor tomonidan ma’qullanadi.
Keyinchalik, sotuvchi yakuniy iste'molchi bo'lgan tadqiqot ob'ektini
aniqladi.
Ma'lumot to'plash bo'yicha aniq ko'rsatmalardan foydalangan holda,
sotuvchi so'rovning qaysi usulini va bu qanday sodir bo'lishini aniqladi.
Shuni ta'kidlash kerakki, marketing tadqiqotlari bo'yicha mutaxassis vaqt
oralig'ini aniqlamadi, bu esa tahlil va qayta ishlashdan keyin taqdim etilgan
yakuniy ma'lumotni ahamiyatsiz qildi.
Bu masalani hal qilish, aksincha, ma'lum bir vaqtda ushbu ma'lumotga
muhtoj bo'lgan bosh direktorning vazifasini belgilashda. Shunga ko'ra, agar
36
sotuvchining o'zi ma'lum vaqt oralig'ida o'rganish bilan shug'ullana olmasa, u bu
haqda bosh direktorga xabar beradi, muammo hal qilinadi.
Albatta, marketing tadqiqotlari kompaniyaning strategiyasini, umuman
olganda, tovarlar narxini belgilash va boshqa siyosatlarni belgilashda asosiy
moment hisoblanadi. Marketing tadqiqotlari - bu korxonaning operatsion va
strategik boshqaruvi uchun zarur bo'lgan ma'lumotlar to'plami, ularni sharhlash,
taxminiy va prognozli hisob-kitoblar. Rejalashtirish ham marketing tadqiqoti
jarayonining o‘zi kabi 5 bosqichga bo‘linadi: maqsadni aniqlash, tadqiqot ob’ektini
konkretlashtirish, tadqiqot o‘tkazishda aniq parametrlarni aniqlash, algoritmlar,
jadvallarni ishlab chiqish, beshinchisi, tahlil usullarini aniqlash. Ushbu korxonani
muddatlarda cheklash, byudjetni belgilash majburiydir.
Marketing tadqiqotlarini tashkil etish birinchi navbatda marketing
bo'limining tuzilishiga bog'liq. Tashkilot matritsa va funktsional tamoyillarga
asoslanishi mumkin.
“BIOCOSMIC” MCHJ da tadqiqot o'tkazishda rejalashtirishda ham bir
nechta kamchiliklar aniqlandi: aniq maqsadni belgilamaslik, vaqt chegaralarining
yo'qligi; jarayonni tashkil etishda esa: vaqtni kechiktirish, marketing tadqiqotining
o'zini ham rejalashtirish, ham o'tkazish.
Ushbu kamchiliklarni bartaraf etish uchun yuqoridagi jarayonlarning
samaradorligini optimallashtirish va olingan ma'lumotlarni qisqa vaqt ichida olish
bilan bog'liq holda saqlash uchun “BIOCOSMIC” MCHJ marketing bo'limi
xodimlarini kengaytirish tavsiya etiladi. Agar marketing bo'limini kengaytirishning
yuqori xarajatlari tufayli ushbu variant mos kelmasa, uchinchi tomon konsalting
tashkilotidan tadqiqotga buyurtma berish tavsiya etiladi.
Shuningdek,
tadqiqot
maqsadini
aniqroq,
aniqroq
belgilash,
uni
rejalashtirishda marketing tadqiqotining vaqt chegarasi haqida eslash tavsiya eti
Ma’lum bo‘ldiki, farmatsevtika bozori davlat tomonidan qat’iy
nazorat ostiga olingan tarmolardan biri hisoblanadi. SHunda marketing
vositalari va usullarining qo‘llanilishi bugungi kun uchun aloxida ahamiyatga
37
ega. Marketingda tvarlarni tarqatish va sotuvni rag‘batlantirish bo‘yicha
nazariy yutuqlarni soxaning korxonalaridan qo‘llash zarur.
“BIOCOSMIC” MCHJ bozorga 2020 yilda kirib kelgan bo‘lib asosan
Navoiy viloyati va Samarqand viloyatining g‘arbiy tumanlariga xizmat
ko‘rsatadi. Korxona dori-darmonlarning ulgurji savdosi bilan shug‘ullanib bir
yil mchida katta yutuqlarga erishdi. Korxona o‘z faoliyatida yirik doridarmon bazaalari va mahalliy ishlab chiqaruvchilardan zarur doridarmonlarni tumanlarga etkazib beradi. Asosiy ta’minotchila uchta guruhga
bo‘ligan, ya’ni yirik, o‘rta va qichik korxonalar. Xaridorlar tarkibi asosan
tuman tibbiyot birlashmalari va boshqa tibbiyot mussasalar hisoblanadi.
Amalga oshirilgan izlanishlar natijasida bizlar “BIOCOSMIC”
MCHJsida tovart tarqatish va sotuvni rag‘batlantirish bo‘yicha bir qancha
tavsiyalarni ishlab chiqdik va ularning mazmuni quyidagilardan iborat:
-“BIOCOSMIC” MCHJsining bozordagi mavqeini oshirish uchun
xaridorlar
ehtiyojlarini
tezkor
va
ob’ektiv
aniqlash
usullarini
rivojlantirish lozim, chunki xozirgi tizimda oyiga bir marotaba
buyurtma olish zamon talabiga javob bermaydi.
-Raqobatchilardan ustun bo‘lish uchun dori vositalariga buyurtmalarni
differensiatsiyalash, ya’ni tasniflar bo‘yicha ajratishni joriy qilish
maqsadga muvofiq. Ayniksa, dori maxsulotlarini buyurtmalar xajmi va
buyurtmalar takrorlanishi bo‘yicha guruhlarga ajratish xaridorlar
ehtiyojlarini qonidirish yo‘llaridan biri hisoblanadi.
-Dori
maxsulotlariga
bo‘lgan
talabni
prognozlash
va
talab
monitoringini yuritishni xam “BIOCOSMIC” MCHJsida sotuvni
takomillashtirish yo‘llaridan biri sifatida taklif qilamiz.
-
Xaridorlarni
rag‘batlantirish
tizimin
korxonala
yanada
takomillashtirish lozim. Buning uchun tlg‘or xorijiy va mahalliy
tajribani o‘rganish tiavsiya etiladi. “BIOCOSMIC” MCHJni yana bir
38
iuammaosi – bu kadrlarni marketing usullariga o‘itish va malakasini
oshirishdir.
-Butsgungi kunda “BIOCOSMIC” MCHJ tovar aylanmasida elektron
tijorat juda kam xissasi bo‘lganilik uchun tavsiyalarimizdan biri
tarmoqli (setevoy) marketing
va elektron tijoratni rivojlantirishdan
iborat.
-“BIOCOSMIC” MCHJ yosh, endi shakllangan korxona bo‘lganligi
sababli marketing strategiyasini ishlab chiqishga e’tiborni kuchaytirish
zarur.
Ushbu tavsiyalarni amalga oshirilishi “BIOCOSMIC” MCHJsida dori
vositalarini tarqatish tizimini takomillashtirishga xizmat qiladi.
39
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR RO‘YXATI
1.O‘zbekiston Respublikasi Konstitutsiyasi. – Toshkent, “O‘zbekiston”,
2018 yil. – 56 b.
2.O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining 2022 yil 28 yanvardagi “2022
— 2026 yillarga mo‘ljallangan YAngi O‘zbekistonning Taraqqiyot
Strategiyasi to‘g‘risida”gi PF-60-son Farmoni
3.Mirziyoev SH.M. Erkin va farovon, demokratik O‘zbekiston davlatini
birgalikda barpo etamiz.- T.: O‘zbekiston, 2016.- 56 b.
4.Mirziyoev SH.M. Tanqidiy taxlil, qat’iy tartib-intizom va shaxsiy
javobgarlik – har bir rahbar faoliyatining kundalik qoidasi bo‘lishi kerak.
- T.: O‘zbekiston, 2017.- 104 b.
5.Mirziyoev SH.M. Qonun ustuvorligi va inson manfaatlarini ta’minlash
– yurt tarqqiyoti va xalq farovonligining garovi. - T.: O‘zbekiston, 2017.48 b.
6.Mirziyoev SH.M. Buyuk kelajakni mard va oliyjanob xalqimiz bilan
quramiz. - T.: O‘zbekiston, 2017.- 488 b.
7.O‘zbekiston Respublikasi Prezidenti SHavkat Mirziyoevning Oliy
majlisga Murojaatnomasi. 24 yanvar 2020 yil. - Xalq so‘zi, 2020 yil 26
yanvar.
8.O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining 2017 yil 7 fevraldagi
“O‘zbekiston Respublikasini yanada rivojlantirish bo‘yicha Harakatlar
strategiyasi to‘g‘risida”gi PF-4947-sonli Farmoni.
9. (3-moddaning uchinchi xatboshisi O‘zbekiston Respublikasining 1993-yil 7maydagi 853-XII-son Qonuni bilan chiqarib tashlangan — Oliy Kengash
Axborotnomasi, 1993-y., 6-son, 237-modda)
40
2. Adabiyotlar
1. Musaeva Sh.A. Marketing tadqiqotlari: Darslik - Samarqand iqtisodiyot
va servis instituti / Samarqand.: “STEP-SEL” MChJ. Nashryot-matbaa
bo‘limi, 2023 - 442 bet.
2. Ergashxodjayeva Sh.Dj., Abduxalilova L.T. Marketing tadqiqotlari.
Darslik.. - T.:Iqtisodiot, 2019 y. 378 bet.
3. Котлер Ф. Маркетинг менеджмент Пер. с англ. (Серия «Теория и
практика менеджмента»). – СПб.: Питер, 2003.
4. Соколова М.И., Гречков В.Ю. Маркетинговые исследования. – М.:
5. Тимофеев М.И. Маркетинг. Учебное пособие. – М.: Инфра-М,
РИОР, 2005.
3. Internet saytlar
1. https://lex.uz/acts/-75878
2. https://www.wikipedia.org/
41