Cluster Analysis in Business Analytics

Le aziende hanno molti dati non strutturati. Secondo le statistiche, quasi l'80% dei dati delle aziende non è strutturato. Inoltre, il tasso di crescita dei dati non strutturati è del 55-65% all'anno. Poiché questi dati non possono essere organizzati in forma tabellare, è difficile per le imprese, in particolare le piccole imprese, utilizzare dati non strutturati. Questo è il motivo per cui gli strumenti di analisi aziendale stanno diventando molto popolari. L'analisi dei cluster è uno strumento di analisi aziendale che aiuta le aziende a ordinare i dati non strutturati e utilizzarli per il massimo vantaggio.

Questo blog ti aiuta a capire cos'è l'analisi dei cluster nell'analisi aziendale, i suoi tipi e le applicazioni.

Che cos'è l'analisi dei cluster?

Cluster significa disporre o raggruppare elementi simili. Pertanto, come suggerisce il nome, l'analisi dei cluster è uno strumento statistico che classifica oggetti identici in gruppi diversi. Gli oggetti all'interno di un cluster hanno proprietà simili, mentre gli oggetti di due cluster separati sono completamente diversi. L'analisi dei cluster funge da strumento di data mining o esplorativo nell'analisi aziendale. Viene utilizzato per identificare modelli o tendenze simili e confrontare un insieme di dati con un altro.

Lo strumento di analisi del cluster viene utilizzato principalmente per separare i clienti in diverse categorie, capire il pubblico di destinazione e potenziali lead e comprendere le caratteristiche dei clienti. Possiamo anche comprendere l'analisi dei cluster come una tecnica di segmentazione automatizzata che divide i dati in diversi gruppi in base alle loro caratteristiche. Rientra nell'ampia categoria dei big data.

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Quali sono i diversi tipi di modelli di clustering?

Esistono sostanzialmente due tipi di clustering: hard e soft clustering. Nel clustering rigido, ogni punto dati è definito e incluso solo in un cluster. D'altra parte, i punti dati nel soft clustering sono organizzati in base alla probabilità. Possiamo adattare un punto dati in diversi cluster nel soft clustering. Di seguito sono riportati i tipi più popolari di modelli di clustering nell'analisi aziendale:

• Gerarchico: - L'algoritmo di clustering gerarchico dispone i cluster in una gerarchia. Crea un albero di grappoli. Quindi, i due cluster più vicini sono disposti in una coppia. Questa nuova coppia è ulteriormente combinata con un'altra coppia.

Ad esempio, se i cluster sono otto, i due cluster con caratteristiche al massimo simili saranno disposti insieme e formeranno un ramo. Allo stesso modo, gli altri sei cluster saranno organizzati in una coppia di tre cluster. Le quattro coppie di grappoli verranno riunite per formare due coppie di grappoli. Anche i restanti due cluster verranno uniti per formare un cluster principale. I grappoli appaiono a forma di piramide.

Il clustering gerarchico è ulteriormente suddiviso in due diverse categorie: clustering agglomerato e divisivo. Il clustering agglomerato è anche chiamato AGNES (Agglomerative Nesting) in cui due cluster simili vengono uniti ad ogni passaggio fino a quando non viene lasciato un cluster combinato. D'altra parte, il clustering gerarchico divisivo, chiamato anche DIANA (Divise Analysis), contraddice AGNES. Questo algoritmo divide un cluster in due cluster.

• K – Mezzi:- Il modello di analisi dei cluster K-medie utilizzava cluster predefiniti. L'uso di K - significa che l'algoritmo di clustering consiste nel trovare i massimi locali in ogni iterazione. Questo algoritmo continua a calcolare il baricentro finché non trova il baricentro corretto.

• Centroide: - Centroide è anche un algoritmo di clustering iterativo. Trova somiglianze tra due cluster calcolando la distanza più vicina tra il punto dati e il baricentro. Quindi, l'algoritmo di clustering del centroide viene utilizzato per trovare l'ottima locale. I punti dati in questo algoritmo sono predefiniti.

• Distribuzione: - Questo algoritmo di raggruppamento si basa sulla probabilità. Utilizza regole normali o gaussiane per trovare la probabilità tra punti dati di un cluster. I punti dati sono organizzati in un cluster basato su un'ipotesi o una probabilità nel modello di distribuzione. Tuttavia, questo è un modello overfitting. Significa che dobbiamo porre alcune limitazioni durante l'utilizzo dell'algoritmo di distribuzione.

• Densità: - L'algoritmo del cluster di densità ricerca lo spazio dati per disporre i punti dati con densità variabili. Questo algoritmo crea regioni di densità separate basate su densità diverse.

Vantaggi dell'analisi dei cluster

Ecco i due vantaggi più significativi dell'analisi dei cluster!

• Tecnica di data mining non orientata: - L'analisi dei cluster è una tecnica di data mining non orientata o esplorativa. Significa che non è possibile formulare un'ipotesi o prevedere il risultato dell'analisi dei cluster. Invece, produce modelli e strutture nascosti da dati non strutturati. In parole povere, mentre si esegue l'analisi dei cluster, non si ha in mente una variabile target. Produce risultati inaspettati.

• Dati organizzati per altri algoritmi: - Le aziende utilizzano vari strumenti di analisi e apprendimento automatico. Tuttavia, alcuni strumenti di analisi possono funzionare solo se forniamo dati strutturati. Possiamo utilizzare strumenti di analisi dei cluster per organizzare i dati in una forma significativa per l'analisi da parte di software di apprendimento automatico.

Applicazioni di analisi dei cluster

Le aziende possono utilizzare l'analisi dei cluster per i seguenti scopi:

• Segmentazione del mercato: - L'analisi dei cluster aiuta le aziende nella segmentazione del mercato creando gruppi di clienti omogenei con gli stessi comportamenti. È vantaggioso per le aziende con un'ampia gamma di prodotti e servizi e si rivolge a un vasto pubblico. L'analisi dei cluster aiuta le aziende a determinare la risposta dei clienti ai propri prodotti e servizi disponendo i clienti con gli stessi attributi in un unico cluster. Ciò consente alle aziende di organizzare i propri servizi e offrire prodotti specifici a gruppi diversi.

• Comprensione del comportamento del consumatore: - L' analisi del cluster è utile per le aziende per comprendere il comportamento dei consumatori come le loro preferenze, la risposta a prodotti o servizi e i modelli di acquisto. Questo aiuta le aziende a decidere le proprie strategie di marketing e vendita.

• Capire nuove opportunità di mercato: - Le aziende possono anche utilizzare l'analisi dei cluster per comprendere le tendenze delle notizie nel mercato analizzando il comportamento dei consumatori. Può aiutarli a espandere la loro attività ed esplorare nuovi prodotti e servizi. L'analisi dei cluster può anche aiutare le aziende a capire i punti di forza e di debolezza e i loro concorrenti.

• Riduzione dei dati: - È difficile per le aziende gestire e archiviare tonnellate di dati. L'analisi dei cluster aiuta le aziende a separare informazioni preziose in diversi cluster, rendendo più facile per le aziende distinguere tra dati preziosi e ridondanti che possono essere scartati.

Come eseguire l'analisi dei cluster?

Ogni modello di analisi dei cluster richiede una strategia diversa. Tuttavia, i seguenti passaggi possono essere utilizzati per tutte le tecniche di analisi dei cluster.

• Raccogli dati non strutturati: - Puoi eseguire analisi del cluster sui dati dei clienti esistenti. Tuttavia, dovrai raccogliere nuove informazioni se desideri comprendere le tendenze recenti o le caratteristiche dei consumatori. Puoi condurre un sondaggio per conoscere i nuovi sviluppi del mercato.

• Selezione della variabile giusta:- Iniziamo l'analisi del cluster scegliendo una variabile o una proprietà in base alla quale possiamo separare un punto dati da un altro. Aiuta a restringere la proprietà in base a quali cluster verranno formati.

• Ridimensionamento dei dati: - Il passaggio successivo consiste nel ridimensionare i dati in diverse categorie. Significa classificare i dati in base alle variabili selezionate.

• Calcolo della distanza: - L'ultimo passaggio dell'analisi del cluster è il calcolo della distanza tra le variabili. Poiché i punti dati sono organizzati in cluster con diversi fattori, è necessario preparare un'equazione che consideri tutte le variabili. Uno dei modi più semplici è calcolare la distanza tra i centri di due cluster.

Conclusione

L'analisi dei cluster è un popolare strumento di analisi aziendale che aiuta a convertire i dati non strutturati in formati utilizzabili. Poiché le aziende raccolgono quantità crescenti di dati ogni anno, diventa necessario che utilizzino i dati per scopi significativi. Pertanto, si prevede che i lavori di analisi dei cluster cresceranno di più volte nei prossimi anni. Secondo le statistiche, lo stipendio medio di un cluster manager negli Stati Uniti è di $ 79.109. D'altra parte, lo stipendio medio di un analista di dati negli Stati Uniti è di $ 65.217.

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