Analisis Cluster dalam Analisis Bisnis

Bisnis memiliki banyak data tidak terstruktur. Menurut statistik, hampir 80% data perusahaan tidak terstruktur. Juga, tingkat pertumbuhan data tidak terstruktur adalah 55-65% per tahun. Karena data ini tidak dapat diatur ke dalam bentuk tabel, sulit bagi perusahaan, terutama usaha kecil, untuk menggunakan data yang tidak terstruktur. Inilah sebabnya mengapa alat analisis bisnis menjadi sangat populer. Analisis klaster adalah alat analisis bisnis yang membantu perusahaan menyortir data tidak terstruktur dan menggunakannya untuk keuntungan maksimal mereka.

Blog ini membantu Anda memahami apa itu analisis klaster dalam analisis bisnis, jenisnya, dan aplikasinya.

Apa itu Analisis Cluster?

Cluster berarti menyusun atau mengelompokkan barang-barang yang sejenis. Oleh karena itu, seperti namanya, analisis klaster adalah alat statistik yang mengklasifikasikan objek yang identik dalam kelompok yang berbeda. Objek dalam sebuah cluster memiliki sifat yang sama, sedangkan objek dari dua cluster yang terpisah sama sekali berbeda. Analisis klaster berfungsi sebagai penambangan data atau alat data eksplorasi dalam analisis bisnis. Ini digunakan untuk mengidentifikasi pola atau tren yang serupa dan membandingkan satu set data dengan yang lain.

Alat analisis klaster terutama digunakan untuk memisahkan pelanggan ke dalam kategori yang berbeda, mencari tahu audiens target dan prospek potensial, dan memahami ciri-ciri pelanggan. Kita juga dapat memahami analisis klaster sebagai teknik segmentasi otomatis yang membagi data ke dalam kelompok yang berbeda berdasarkan karakteristiknya. Itu datang di bawah kategori besar data besar.

Lihat kursus analitik bisnis kami untuk meningkatkan keterampilan Anda sendiri

Apa saja Jenis Model Clustering yang Berbeda?

Secara umum ada dua jenis pengelompokan: pengelompokan keras dan pengelompokan lunak. Pada hard clustering, setiap titik data bersifat pasti dan hanya termasuk dalam satu cluster. Di sisi lain, titik-titik data dalam soft clustering disusun berdasarkan probabilitas. Kita dapat memasukkan satu titik data ke dalam cluster yang berbeda dalam soft clustering. Berikut ini adalah jenis model pengelompokan yang paling populer dalam analitik bisnis:

• Hirarki: - Algoritma pengelompokan hierarkis mengatur cluster dalam hierarki. Ini menciptakan pohon cluster. Kemudian, dua cluster terdekat disusun menjadi satu pasangan. Pasangan baru ini selanjutnya digabungkan dengan pasangan lain.

Misalnya, jika ada delapan cluster, dua cluster dengan karakteristik maksimum yang sama akan disusun bersama dan membentuk satu cabang. Demikian pula enam klaster lainnya akan disusun menjadi sepasang tiga klaster. Keempat pasang klaster tersebut akan disatukan untuk membentuk dua pasang klaster. Dua cluster yang tersisa juga akan digabung untuk membentuk head cluster. Cluster muncul dalam bentuk piramida.

Pengelompokan hierarkis selanjutnya dibagi menjadi dua kategori berbeda - pengelompokan aglomerat dan divisif. Pengelompokan aglomeratif juga disebut AGNES (Agglomerative Nesting) di mana dua klaster serupa digabungkan pada setiap langkah hingga tersisa satu klaster gabungan. Di sisi lain, pengelompokan hierarkis yang memecah belah, juga disebut DIANA (Analisis Divisi), bertentangan dengan AGNES. Algoritma ini membagi satu cluster menjadi dua cluster.

• K – Means:- Model analisis cluster K-means menggunakan cluster yang telah ditentukan sebelumnya. Menggunakan K – berarti algoritma clustering adalah mencari maxima lokal pada setiap iterasi. Algoritma ini terus menghitung centroid sampai menemukan centroid yang benar.

• Centroid: - Centroid juga merupakan algoritma pengelompokan berulang. Ini menemukan kesamaan antara dua cluster dengan menghitung jarak terdekat antara titik data dan centroid. Kemudian, algoritma centroid clustering digunakan untuk mencari local optima. Titik data dalam algoritma ini telah ditentukan sebelumnya.

• Distribusi:- Algoritma pengelompokan ini didasarkan pada probabilitas. Ini menggunakan aturan normal atau Gaussian untuk menemukan probabilitas antara titik data dari satu cluster. Titik-titik data disusun dalam sebuah cluster berdasarkan hipotesis atau probabilitas dalam model distribusi. Namun, ini adalah model yang berlebihan. Ini berarti bahwa kita perlu menempatkan beberapa batasan saat menggunakan algoritma distribusi.

• Kepadatan: - Algoritma cluster kepadatan mencari ruang data untuk mengatur titik-titik data dengan kepadatan yang bervariasi. Algoritma ini menciptakan daerah kepadatan terpisah berdasarkan kepadatan yang berbeda.

Manfaat Analisis Cluster

Berikut adalah dua manfaat paling signifikan dari analisis klaster!

• Teknik Data Mining Tidak Langsung: - Analisis klaster adalah teknik penambangan data yang tidak terarah atau eksplorasi. Artinya, seseorang tidak dapat membentuk hipotesis atau memprediksi hasil analisis klaster. Sebaliknya, ia menghasilkan pola dan struktur tersembunyi dari data yang tidak terstruktur. Secara sederhana, saat melakukan analisis klaster, seseorang tidak memiliki variabel target dalam pikiran. Ini menghasilkan hasil yang tidak terduga.

• Data yang Disusun untuk Algoritma Lain:- Bisnis menggunakan berbagai alat analitik dan pembelajaran mesin. Namun, beberapa alat analitik hanya dapat berfungsi jika kami menyediakan data terstruktur. Kita dapat menggunakan alat analisis klaster untuk mengatur data ke dalam bentuk yang bermakna untuk dianalisis oleh perangkat lunak pembelajaran mesin.

Aplikasi Analisis Cluster

Bisnis dapat menggunakan analisis klaster untuk tujuan berikut:

• Segmentasi Pasar: - Analisis klaster membantu bisnis dalam segmentasi pasar dengan menciptakan kelompok pelanggan homogen dengan perilaku yang sama. Ini bermanfaat untuk bisnis dengan berbagai produk dan layanan dan melayani audiens yang besar. Analisis klaster membantu bisnis menentukan respons pelanggan terhadap produk dan layanan mereka dengan mengatur pelanggan dengan atribut yang sama dalam satu klaster. Hal ini memungkinkan bisnis untuk mengatur layanan mereka dan menawarkan produk tertentu ke kelompok yang berbeda.

• Memahami Perilaku Konsumen:- Analisis klaster bermanfaat bagi perusahaan untuk memahami perilaku konsumen seperti preferensi mereka, tanggapan terhadap produk atau layanan, dan pola pembelian. Ini membantu bisnis untuk memutuskan strategi pemasaran dan penjualan mereka.

• Mencari Peluang Pasar Baru: Bisnis juga dapat menggunakan analisis klaster untuk memahami tren berita di pasar dengan menganalisis perilaku konsumen. Ini dapat membantu mereka mengembangkan bisnis mereka dan mengeksplorasi produk dan layanan baru. Analisis klaster juga dapat membantu bisnis mengetahui kekuatan dan kelemahan serta pesaing mereka.

• Pengurangan Data:- Sulit bagi bisnis untuk mengelola dan menyimpan banyak data. Analisis klaster membantu bisnis memisahkan informasi berharga ke dalam klaster yang berbeda, sehingga memudahkan perusahaan untuk membedakan antara data berharga dan berlebihan yang dapat dibuang.

Bagaimana cara melakukan Analisis Cluster?

Setiap model analisis klaster membutuhkan strategi yang berbeda. Namun, langkah-langkah berikut dapat digunakan untuk semua teknik analisis klaster.

• Kumpulkan Data Tidak Terstruktur: - Anda dapat melakukan analisis klaster pada data pelanggan yang ada. Namun, Anda perlu mengumpulkan informasi baru jika Anda ingin memahami tren atau ciri konsumen terkini. Anda dapat melakukan survei untuk mengetahui perkembangan pasar baru.

• Memilih variabel yang tepat:- Kami memulai analisis klaster dengan memilih variabel atau properti berdasarkan mana kami dapat memisahkan satu titik data dari yang lain. Ini membantu mempersempit properti berdasarkan cluster mana yang akan dibentuk.

• Penskalaan data: - Langkah selanjutnya adalah menskalakan data ke dalam kategori yang berbeda. Ini berarti mengkategorikan data berdasarkan variabel yang dipilih.

• Perhitungan Jarak:- Langkah terakhir dari analisis klaster adalah menghitung jarak antar variabel. Karena titik-titik data disusun ke dalam kelompok dengan faktor yang berbeda, kita perlu menyiapkan persamaan dengan mempertimbangkan semua variabel. Salah satu cara yang paling sederhana adalah dengan menghitung jarak antara pusat dua cluster.

Kesimpulan

Analisis klaster adalah alat analisis bisnis populer yang membantu mengubah data tidak terstruktur menjadi format yang dapat digunakan. Karena perusahaan mengumpulkan jumlah data yang meningkat setiap tahun, menjadi penting bagi mereka untuk menggunakan data untuk tujuan yang berarti. Oleh karena itu, pekerjaan analisis klaster diharapkan tumbuh berlipat ganda di tahun-tahun mendatang. Menurut statistik, gaji rata-rata manajer cluster di AS adalah $79.109. Di sisi lain, gaji rata-rata seorang analis data di AS adalah $65.217.

Jika Anda tertarik dengan analisis data dan memiliki ketajaman bisnis, Anda dapat bergabung dengan Program Sertifikasi Analisis Bisnis yang ditawarkan oleh upGrad.