Análisis de clúster en Business Analytics

Las empresas tienen una gran cantidad de datos no estructurados. Según las estadísticas, casi el 80% de los datos de las empresas no están estructurados. Además, la tasa de crecimiento de los datos no estructurados es del 55-65 % anual. Dado que estos datos no se pueden organizar en forma tabular, es difícil para las empresas, especialmente las pequeñas empresas, utilizar datos no estructurados. Esta es la razón por la que las herramientas de análisis empresarial se están volviendo muy populares. El análisis de conglomerados es una herramienta de análisis empresarial que ayuda a las empresas a clasificar los datos no estructurados y utilizarlos para su máxima ventaja.

Este blog lo ayuda a comprender qué es el análisis de conglomerados en el análisis empresarial, sus tipos y aplicaciones.

¿Qué es el análisis de conglomerados?

Cluster significa arreglar o agrupar artículos similares. Por lo tanto, como sugiere su nombre, el análisis de conglomerados es una herramienta estadística que clasifica objetos idénticos en diferentes grupos. Los objetos dentro de un grupo tienen propiedades similares, mientras que los objetos de dos grupos separados son completamente diferentes. El análisis de conglomerados sirve como una herramienta de extracción de datos o datos exploratorios en el análisis empresarial. Se utiliza para identificar patrones o tendencias similares y comparar un conjunto de datos con otro.

La herramienta de análisis de conglomerados se utiliza principalmente para segregar a los clientes en diferentes categorías, determinar el público objetivo y los posibles clientes potenciales, y comprender las características de los clientes. También podemos entender el análisis de conglomerados como una técnica de segmentación automatizada que divide los datos en diferentes grupos en función de sus características. Se incluye en la amplia categoría de big data.

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¿Cuáles son los diferentes tipos de modelos de agrupamiento?

En términos generales, hay dos tipos de agrupamiento: agrupamiento duro y agrupamiento suave. En el agrupamiento duro, cada punto de datos es definido y se incluye solo en un grupo. Por otro lado, los puntos de datos en el agrupamiento suave se organizan en función de la probabilidad. Podemos ajustar un punto de datos en diferentes grupos en el agrupamiento suave. Los siguientes son los tipos más populares de modelos de agrupamiento en análisis de negocios:

• Jerárquico: el algoritmo de agrupación jerárquica organiza los grupos en una jerarquía. Crea un árbol de clusters. Luego, los dos grupos más cercanos se organizan en un par. Este nuevo par se combina además con otro par.

Por ejemplo, si hay ocho conglomerados, los dos con un máximo de características similares se organizarán juntos y formarán una rama. De manera similar, los otros seis grupos se organizarán en un par de tres grupos. Los cuatro pares de grupos se unirán para formar dos pares de grupos. Los dos grupos restantes también se fusionarán para formar un grupo principal. Los racimos aparecen en forma de pirámide.

El agrupamiento jerárquico se divide además en dos categorías diferentes: agrupamiento aglomerativo y divisivo. El agrupamiento aglomerativo también se denomina AGNES (Anidamiento aglomerativo) en el que dos grupos similares se fusionan en cada paso hasta que queda un grupo combinado. Por otro lado, el agrupamiento jerárquico divisivo, también llamado DIANA (Divise Analysis), contradice a AGNES. Este algoritmo divide un grupo en dos grupos.

• K – Medias: el modelo de análisis de conglomerados de K-medias utilizaba conglomerados predefinidos. El uso del algoritmo de agrupamiento de medios K es para encontrar máximos locales en cada iteración. Este algoritmo continúa calculando el centroide hasta que encuentra el centroide correcto.

• Centroide: - Centroide es también un algoritmo de agrupamiento iterativo. Encuentra similitudes entre dos grupos al calcular la distancia más cercana entre el punto de datos y el centroide. Luego, el algoritmo de agrupamiento de centroides se usa para encontrar los óptimos locales. Los puntos de datos en este algoritmo están predefinidos.

• Distribución: - Este algoritmo de agrupamiento se basa en la probabilidad. Utiliza reglas normales o gaussianas para encontrar la probabilidad entre los puntos de datos de un grupo. Los puntos de datos se organizan en un grupo en función de una hipótesis o una probabilidad en el modelo de distribución. Sin embargo, este es un modelo de sobreajuste. Significa que debemos poner algunas limitaciones al usar el algoritmo de distribución.

• Densidad: el algoritmo de clúster de densidad busca en el espacio de datos para organizar los puntos de datos con diferentes densidades. Este algoritmo crea regiones de densidad separadas basadas en diferentes densidades.

Beneficios del análisis de conglomerados

¡Aquí están los dos beneficios más significativos del análisis de conglomerados!

• Técnica de minería de datos no dirigida: el análisis de conglomerados es una técnica de minería de datos no dirigida o exploratoria. Significa que uno no puede formular una hipótesis o predecir el resultado del análisis de conglomerados. En cambio, produce patrones y estructuras ocultos a partir de datos no estructurados. En términos simples, al realizar un análisis de conglomerados, no se tiene en mente una variable objetivo. Produce resultados inesperados.

• Datos organizados para otros algoritmos: las empresas utilizan varias herramientas de análisis y aprendizaje automático. Sin embargo, algunas herramientas de análisis solo pueden funcionar si proporcionamos datos estructurados. Podemos usar herramientas de análisis de conglomerados para organizar los datos en una forma significativa para el análisis mediante software de aprendizaje automático.

Aplicaciones de análisis de conglomerados

Las empresas pueden utilizar el análisis de conglomerados para los siguientes propósitos:

• Segmentación del mercado: el análisis de conglomerados ayuda a las empresas en la segmentación del mercado al crear grupos de clientes homogéneos con los mismos comportamientos. Es beneficioso para las empresas con una amplia gama de productos y servicios y atiende a una gran audiencia. El análisis de conglomerados ayuda a las empresas a determinar la respuesta de los clientes a sus productos y servicios organizando a los clientes con los mismos atributos en un conglomerado. Esto permite a las empresas organizar sus servicios y ofrecer productos específicos a diferentes grupos.

• Comprender el comportamiento del consumidor: el análisis de conglomerados es beneficioso para que las empresas comprendan el comportamiento del consumidor, como sus preferencias, la respuesta a los productos o servicios y los patrones de compra. Esto ayuda a las empresas a decidir sus estrategias de marketing y ventas.

• Averiguar nuevas oportunidades de mercado: las empresas también pueden utilizar el análisis de conglomerados para comprender las tendencias de las noticias en el mercado mediante el análisis del comportamiento del consumidor. Puede ayudarlos a expandir su negocio y explorar nuevos productos y servicios. El análisis de conglomerados también puede ayudar a las empresas a descubrir las fortalezas y debilidades de sus competidores.

• Reducción de datos: es difícil para las empresas administrar y almacenar toneladas de datos. El análisis de conglomerados ayuda a las empresas a segregar información valiosa en diferentes conglomerados, lo que facilita que las empresas diferencien entre datos valiosos y redundantes que se pueden descartar.

¿Cómo realizar el análisis de conglomerados?

Cada modelo de análisis de conglomerados requiere una estrategia diferente. Sin embargo, los siguientes pasos se pueden utilizar para todas las técnicas de análisis de conglomerados.

• Recopilar datos no estructurados: puede realizar análisis de conglomerados en datos de clientes existentes. Sin embargo, deberá recopilar información actualizada si desea comprender las tendencias recientes o los rasgos de los consumidores. Puede realizar una encuesta para conocer los nuevos desarrollos del mercado.

• Selección de la variable correcta: comenzamos el análisis de conglomerados eligiendo una variable o una propiedad en función de la cual podemos segregar un punto de datos de otro. Ayuda a reducir la propiedad en función de los grupos que se formarán.

• Escalado de datos: el siguiente paso es escalar los datos en diferentes categorías. Significa clasificar los datos en función de las variables seleccionadas.

• Cálculo de distancia: el último paso del análisis de conglomerados es calcular la distancia entre las variables. Dado que los puntos de datos están organizados en grupos con diferentes factores, debemos preparar una ecuación que considere todas las variables. Una de las formas más sencillas es calcular la distancia entre los centros de dos cúmulos.

Conclusión

El análisis de conglomerados es una herramienta de análisis empresarial popular que ayuda a convertir datos no estructurados en formatos utilizables. Dado que las empresas recopilan cantidades cada vez mayores de datos cada año que pasa, se hace necesario que utilicen los datos para fines significativos. Por lo tanto, se espera que los trabajos de análisis de conglomerados crezcan en múltiples pliegues en los próximos años. Según las estadísticas, el salario promedio de un administrador de clústeres en los EE. UU. es de $ 79,109. Por otro lado, el salario promedio de un analista de datos en los EE. UU. es de $ 65,217.

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