Analyse de cluster dans Business Analytics

Les entreprises ont beaucoup de données non structurées. Selon les statistiques, près de 80 % des données des entreprises ne sont pas structurées. De plus, le taux de croissance des données non structurées est de 55 à 65 % par an. Étant donné que ces données ne peuvent pas être organisées sous forme de tableau, il est difficile pour les entreprises, en particulier les petites entreprises, d'utiliser des données non structurées. C'est pourquoi les outils d'analyse commerciale deviennent très populaires. L'analyse de cluster est un outil d'analyse commerciale qui aide les entreprises à trier les données non structurées et à les utiliser pour leur avantage maximum.

Ce blog vous aide à comprendre ce qu'est l'analyse de cluster dans l'analyse commerciale, ses types et ses applications.

Qu'est-ce que l'analyse de cluster ?

Cluster signifie organiser ou regrouper des éléments similaires. Par conséquent, comme son nom l'indique, l'analyse de cluster est un outil statistique qui classe des objets identiques dans différents groupes. Les objets d'un cluster ont des propriétés similaires, alors que les objets de deux clusters distincts sont entièrement différents. L'analyse de cluster sert d'outil d'exploration de données ou d'exploration de données dans l'analyse commerciale. Il est utilisé pour identifier des modèles ou des tendances similaires et comparer un ensemble de données avec un autre.

L'outil d'analyse de cluster est principalement utilisé pour séparer les clients en différentes catégories, déterminer le public cible et les prospects potentiels, et comprendre les caractéristiques des clients. Nous pouvons également comprendre l'analyse par grappes comme une technique de segmentation automatisée qui divise les données en différents groupes en fonction de leurs caractéristiques. Il relève de la vaste catégorie des mégadonnées.

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Quels sont les différents types de modèles de clustering ?

Il existe globalement deux types de clustering : le clustering dur et le clustering souple. Dans le clustering dur, chaque point de données est défini et inclus dans un seul cluster. D'autre part, les points de données dans le regroupement souple sont organisés en fonction de la probabilité. Nous pouvons ajuster un point de données dans différents clusters dans le clustering souple. Voici les types de modèles de clustering les plus populaires dans l'analyse commerciale :

• Hiérarchique : - L'algorithme de clustering hiérarchique organise les clusters dans une hiérarchie. Il crée un arbre de clusters. Ensuite, les deux clusters les plus proches sont disposés en une paire. Cette nouvelle paire est encore combinée avec une autre paire.

Par exemple, s'il y a huit clusters, les deux clusters avec un maximum de caractéristiques similaires seront disposés ensemble et formeront une branche. De même, les six autres clusters seront organisés en une paire de trois clusters. Les quatre paires de clusters seront réunies pour former deux paires de clusters. Les deux clusters restants seront également fusionnés pour former un cluster principal. Les grappes apparaissent sous la forme d'une pyramide.

Le clustering hiérarchique est en outre divisé en deux catégories différentes - le clustering agglomératif et le clustering diviseur. Le clustering agglomératif est également appelé AGNES (Agglomerative Nesting) dans lequel deux clusters similaires sont fusionnés à chaque étape jusqu'à ce qu'il reste un cluster combiné. D'autre part, le clustering hiérarchique diviseur, également appelé DIANA (Divise Analysis), contredit AGNES. Cet algorithme divise un cluster en deux clusters.

• K - Means : - Le modèle d'analyse de clusters K-means utilisait des clusters prédéfinis. L'utilisation de l'algorithme de clustering K-signifie consiste à trouver des maxima locaux à chaque itération. Cet algorithme continue de calculer le centroïde jusqu'à ce qu'il trouve le bon centroïde.

• Centroid : - Centroid est également un algorithme de clustering itératif. Il trouve des similitudes entre deux clusters en calculant la distance la plus proche entre le point de données et le centroïde. Ensuite, l'algorithme de clustering centroïde est utilisé pour trouver les optima locaux. Les points de données de cet algorithme sont prédéfinis.

• Distribution : - Cet algorithme de clustering est basé sur la probabilité. Il utilise des règles normales ou gaussiennes pour trouver la probabilité entre les points de données d'un cluster. Les points de données sont disposés dans un cluster en fonction d'une hypothèse ou d'une probabilité dans le modèle de distribution. Cependant, il s'agit d'un modèle surajustable. Cela signifie que nous devons imposer certaines limitations lors de l'utilisation de l'algorithme de distribution.

• Densité : - L'algorithme de cluster de densité recherche l'espace de données pour organiser les points de données avec des densités variables. Cet algorithme crée des régions de densité séparées basées sur différentes densités.

Avantages de l'analyse de cluster

Voici les deux avantages les plus significatifs de l'analyse de cluster !

• Technique d'exploration de données non dirigée : - L'analyse par grappes est une technique d'exploration de données non dirigée ou exploratoire. Cela signifie qu'il est impossible de formuler une hypothèse ou de prédire le résultat d'une analyse par grappes. Au lieu de cela, il produit des modèles et des structures cachés à partir de données non structurées. En termes simples, lors de l'exécution d'une analyse par grappes, on n'a pas de variable cible à l'esprit. Il produit des résultats inattendus.

• Données arrangées pour d'autres algorithmes : - Les entreprises utilisent divers outils d'analyse et d'apprentissage automatique. Cependant, certains outils d'analyse ne peuvent fonctionner que si nous fournissons des données structurées. Nous pouvons utiliser des outils d'analyse de cluster pour organiser les données sous une forme significative pour l'analyse par un logiciel d'apprentissage automatique.

Applications d'analyse de cluster

Les entreprises peuvent utiliser l'analyse de cluster aux fins suivantes :

• Segmentation du marché : - L'analyse de cluster aide les entreprises à segmenter le marché en créant des groupes de clients homogènes ayant les mêmes comportements. Il est avantageux pour les entreprises proposant une large gamme de produits et services et s'adressant à un large public. L'analyse de cluster aide les entreprises à déterminer la réponse des clients à leurs produits et services en organisant les clients avec les mêmes attributs dans un cluster. Cela permet aux entreprises d'organiser leurs services et d'offrir des produits spécifiques à différents groupes.

• Comprendre le comportement du consommateur : - L'analyse de cluster est bénéfique pour les entreprises afin de comprendre le comportement du consommateur, comme ses préférences, sa réponse aux produits ou services et ses habitudes d'achat. Cela aide les entreprises à décider de leurs stratégies de marketing et de vente.

• Déterminer de nouvelles opportunités de marché : - Les entreprises peuvent également utiliser l'analyse par grappes pour comprendre les nouvelles tendances du marché en analysant le comportement des consommateurs. Cela peut les aider à développer leur activité et à explorer de nouveaux produits et services. L'analyse de cluster peut également aider les entreprises à déterminer les forces et les faiblesses de leurs concurrents.

• Réduction des données : - Il est difficile pour les entreprises de gérer et de stocker des tonnes de données. L'analyse de cluster aide les entreprises à séparer les informations précieuses en différents clusters, ce qui leur permet de différencier plus facilement les données précieuses et redondantes qui peuvent être supprimées.

Comment effectuer une analyse de cluster ?

Chaque modèle d'analyse de cluster nécessite une stratégie différente. Cependant, les étapes suivantes peuvent être utilisées pour toutes les techniques d'analyse de cluster.

• Collecter des données non structurées : - Vous pouvez effectuer une analyse de cluster sur les données client existantes. Cependant, vous devrez collecter des informations fraîches si vous souhaitez comprendre les tendances récentes ou les caractéristiques des consommateurs. Vous pouvez mener une enquête pour en savoir plus sur les nouveaux développements du marché.

• Sélection de la bonne variable : - Nous commençons l'analyse de cluster en choisissant une variable ou une propriété sur la base de laquelle nous pouvons séparer un point de données d'un autre. Cela aide à affiner la propriété en fonction des clusters qui seront formés.

• Mise à l'échelle des données : - L'étape suivante consiste à mettre à l'échelle les données dans différentes catégories. Cela signifie catégoriser les données en fonction des variables sélectionnées.

• Calcul de la distance : - La dernière étape de l'analyse par grappes consiste à calculer la distance entre les variables. Étant donné que les points de données sont organisés en groupes avec différents facteurs, nous devons préparer une équation prenant en compte toutes les variables. L'un des moyens les plus simples consiste à calculer la distance entre les centres de deux clusters.

Conclusion

L'analyse de cluster est un outil d'analyse commerciale populaire qui permet de convertir des données non structurées en formats utilisables. Comme les entreprises collectent chaque année des quantités croissantes de données, il devient nécessaire pour elles d'utiliser les données à des fins significatives. Par conséquent, les emplois d'analyse de grappes devraient se multiplier par plusieurs fois dans les années à venir. Selon les statistiques, le salaire moyen d'un cluster manager aux États-Unis est de 79 109 $. D'autre part, le salaire moyen d'un analyste de données aux États-Unis est de 65 217 $.

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