跨境电商运营数据聚类分析法是指将物理对象或抽象对象的集合分组，形成由类似的对象组成的多个类的分析方法。聚类分析的目标是在相似的基础上收集数据并进行分类。聚类技术源于很多领域，包括数学、计算机科学、统计学、生物学和经济学等。在不同的领域，很多聚类技术都得到了很好的应用，这些技术被用于描述数据、衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分到不同的族中。
聚类分析法是一种探索性的分析方法。在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类标准聚类分析法能够从样本数据出发，自动进行分类。不同的研究者对于同一组数据进行聚类分析所得到的结论未必一致。
聚类常常与分类放在一起讨论。聚类与分类的区别在于，聚类所要求划分的类是未知的，聚类是将数据分类到不同的类或者簇的一个过程。所以，同一个簇中的对象有很大的相似性。而不同簇间的对象有很大的相异性。
从统计学的观点看，聚类分析法是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类法、有重叠聚类法和模糊聚类法等。采用 k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被置入许多统计分析软件，如 SPSSSAS 等。
从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类分析能够作为一个独立的工具获取数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，对特定的聚簇集合做进一步分析。聚类分析还可以作为其他算蓓吧菜皑袄傍凳壁袄苯(如分类和定性归纳算法 )的预处理步骤。
（本文内容根据网络资料整理，出于传递更多信息之目的，不代表连连国际赞同其观点和立场）
