前面我们分别从“为什么产生？”与“思路是什么？”两个角度，探讨了九型人格与数据分析的关系。
在接下来的系列中，我们将共同探讨两者在挖掘事物关系上的异同。
总的来看，九型人格和数据分析都会挖掘四种关系。这里分析第一种：分类关系。
1.为什么需要分类？
人们的性格与市场的需求都具有多样性和复杂性，需要分类来简化研究工作。
2．为什么可以分类？
物以类聚、人以群分，不论是性格还是市场需求，同种类型会有很多相似点。
3．如何分类？
关键是如何选择分类的维度。在选择时要考虑两点：
(1) 该维度对总体特征的度量是否全面？
(2) 按该维度划分，不同类之间是否存在显著的差异？
在九型人格中，区分性格的维度有三个：
精神智慧：在社会关系中的“愤怒”情绪
情感智慧：在情爱关系中的情感“感受”
本能智慧：在自我保护关系中的“害怕”心理
之所以选择这三个维度，是因为它们能全面刻画各类性格特征。同时，以这三个维度进行划分，各类性格之间存在显著差异。
例如，按照精神智慧的维度划分，会有三类完全不同的性格：
核心的性格：面对愤怒，被动的进攻（9号调停者）
内化的性格：让生气合理化（1号完美主义者）
外化的性格：易发火（8号保护者）
同理，按照情感智慧和本能智慧的划分，也各自对应着三种差异显著的性格。这样，三个维度，每种维度下又有三种具体的性格表现，由此，性格最终被分成9种类型。
图片来源：Lonely Fish麦穗 计划中的《九型人格》
在数据分析中，研究分类关系，最典型的就是市场细分。由于企业营销对象往往较复杂，单一维度无法反映总体的全面特征，因此，企业也常需从多个维度考虑市场细分的问题。
例如，企业要针对不同的地区采取相应的营销策略，就需要对各个地区进行细分。如何细分呢？单一维度显然不行，因为地区策略的制定，往往需要同时考虑各地区在经济特点、产业结构、生产总值、人口规模、人均收入、消费特点、自然资源等多个维度的综合表现。
维度的“综合”是数据分析与九型人格的差异所在：九型人格所选择的三个维度之间是相互独立的；而在数据分析中，市场细分所选择的多个维度之间往往并不独立的，需要综合考虑。
如何综合考虑？在多元统计分析中，多个维度可看成是多维空间，于是，每个个体便可刻画为多维空间中的各个点。这样，个体之间的亲疏关系就转化为他们之间的距离的远近。
在选择维度时，还要考虑用这个维度，划分出来的市场是否具有显著的差异。
例如，食品在地域上的差异很明显，那就按地域来划分食品市场；而服装在年龄和性别上的差异很明显，那就按照年龄和性别来划分服装市场。
各类市场差异显著的要求，在数据分析中，就表现为各类市场的类内距离最小化、类间距离最大化。
那么是计算谁和谁之间的距离呢？
如果是计算两个个体之间的距离，然后逐层合并，就是层次聚类法。
如果是计算个体与类中心点之间的距离，然后再调整类中心点和类别，就是K-均值聚类法。
除了聚类分析，市场细分的常用方法还有判别分析、因子分析等。下表是它们之间的区别。
