비즈니스 분석의 클러스터 분석: 알아야 할 모든 것

비즈니스 분석 분야는 사용자 상호 작용 및 고객 행동을 통해 생성되는 일관된 데이터 흐름에 따라 확장되고 있습니다. 정보의 양이 증가함에 따라 이를 활용해야 하는 과제도 증가합니다. 클러스터 분석이 효과적인 도구로 작동하는 방식인 Business Analytics에서 구현하기 위해 이러한 광범위하고 구조화되지 않은 데이터베이스를 세분화해야 합니다.

클러스터 분석은 운영 엔터티의 중단 없이 패턴을 식별하고 작업하기 위해 정보 클러스터를 생성하는 강력한 머신 러닝 방법을 통해 비즈니스 분석의 중요한 측면입니다. 클러스터 분석에서 생성된 메트릭 기반 통계는 검색된 결과에 대해 작업하고 회사에서 요구하는 가능한 개선을 진행하기 위한 정보를 얻음으로써 비즈니스 확장을 효과적으로 도울 수 있습니다. 정확하고 사실에 근거한 보고를 통한 통일된 관리는 기업과 조직에 큰 도움이 될 수 있습니다.

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클러스터 분석과 비즈니스 분석에서의 역할에 대해 자세히 알아보겠습니다.

클러스터 분석이란 무엇입니까?

클러스터 분석은 데이터 마이닝 기술을 사용하여 유사한 특성 및 기능을 포함하는 다양한 소규모 그룹을 분류하는 Business Analytics의 광범위한 도구입니다. 이 방법은 많은 데이터 세트를 통해 작동하고 가장 일반적인 측면의 기능을 분석하여 더 쉽게 액세스할 수 있도록 더 작은 그룹으로 함께 선별합니다. 고객 그룹, 구매 습관, 제품 선호도 등이 무엇이든 클러스터 분석은 이를 기록하고 향후 개체를 같은 그룹에 추가로 유지하는 추세를 따릅니다.

Business Analysis는 얻은 데이터 보고서의 정확한 구현을 위한 귀중한 통찰력을 얻기 위해 대규모 데이터 세트를 사용합니다. 반면에 클러스터 분석은 관련 개체를 그룹화하고 분석가가 올바른 추세와 패턴을 읽어 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 도와주는 클러스터링 방법으로 전체 프로세스를 가능하게 합니다. 또한 이러한 동종 그룹을 생성하면 분석가가 클러스터 분석만큼 유능하지 않은 다른 형태의 데이터 마이닝에 대한 시간, 노력 및 비용을 절약할 수 있습니다.

클러스터 분석의 특징

클러스터 분석의 여러 기능은 다른 분석 도구와 다릅니다. 다음은 클러스터 분석의 몇 가지 기능입니다.

• 군집 분석은 무방향성입니다. 즉, 분석 후 결과 하위 그룹이 특정 매개변수를 기반으로 하지 않습니다. 이러한 그룹은 균질하지만 이러한 그룹을 형성하는 특정 공식은 없습니다.
• 클러스터링은 유사한 기능과 극명하게 다른 변수에서 따를 수 없는 특정 동작을 나타내는 데이터 세트를 분석하는 것과 함께 작동합니다. 예를 들어, 마케팅 캠페인의 성공은 마케팅 이메일을 여는 사람들의 수를 사용하여 측정할 수 있으며 클러스터링 중에 이 특성을 나타내는 변수만 고려됩니다.
• 클러스터링은 데이터베이스를 통해 프로세스를 실행하는 동안 숨겨진 패턴과 데이터를 찾을 수 있습니다. 클러스터는 변수를 대상으로 하지 않지만 숨겨진 패턴을 찾고 그에 따라 세그먼트를 구분합니다.

클러스터 분석 유형

기계 학습 알고리즘은 비즈니스 분석에서 정확한 프로세스를 수행하기 위해 다양한 유형을 더 따릅니다. 다음은 다양한 데이터 구조를 구성하는 데 사용되는 다양한 유형의 클러스터 분석 예입니다.

하드 클러스터링

하드 클러스터 그룹화 방법은 각 데이터 변수가 하나의 클러스터에만 포함되도록 합니다. 즉, 하드 코어 데이터 세트 분류를 유지하여 그에 따라 데이터 항목을 분류해야 합니다. 클러스터 분석의 하드 클러스터링 유형에서 사용되는 유명한 알고리즘 중 하나는 K-평균입니다.

소프트 클러스터링

소프트 클러스터링은 하드 클러스터링만큼 엄격하지 않으며 항목이 여러 클러스터에 동시에 존재할 수 있는 방식으로 데이터 변수를 그룹화할 수 있습니다. 퍼지 클러스터링 알고리즘은 소프트 클러스터링 그룹에 속하는 자주 사용되는 알고리즘입니다.

클러스터 분석의 적용

클러스터 분석은 비즈니스 분석의 중요한 부분으로, 데이터 마이닝, 식별 및 정보에 입각한 비즈니스 의사 결정을 위한 통계 모델 생성을 완료하는 데 도움이 됩니다. 이 데이터 마이닝 기술은 다양한 도메인을 탐색하고 수많은 비정형 데이터에서 귀중한 통찰력을 검색하는 데 도움이 됩니다. 몇 가지 응용 프로그램을 알아보겠습니다.

• 데이터 과학은 클러스터 분석의 가장 중요한 사용자 중 하나이며 프로세스가 방대한 규모로 사용되고 있습니다. 데이터 마이닝 도구는 데이터베이스의 정성적 및 정량적 측면을 분석하여 그에 따라 세분화함으로써 정확성을 제공합니다.

• 마케팅 섹션을 다루는 비즈니스는 시장 세분화를 위해 클러스터 분석을 광범위하게 사용하여 소비자 섹션을 기반으로 더 나은 전략과 마케팅 전술을 만듭니다. 클러스터링은 향상된 도달 범위 및 성능을 위해 동일한 고객 속성 및 세그먼트와 함께 작동합니다.

• 또한 클러스터 분석은 소셜 미디어 개념, 도달 범위, 전환율 및 광고 방법을 통해 홍보하는 수익성 수준을 이해합니다. 또한 이러한 플랫폼에서 실행되는 사회 구조도 데이터 마이닝 기술에서 클러스터 분석을 사용하여 연구되고 있습니다.

• Image Segmentation은 이미지를 분할하고 균질한 특성을 가진 이미지의 유사한 지점을 분리하는 Cluster Analysis의 도움으로 성장하는 새로운 방법입니다.

• 협업 필터링 프로세스는 클러스터 분석을 사용하여 수행됩니다. 클러스터 분석은 고객의 과거 데이터를 사용하여 동일한 데이터를 기반으로 권장 사항 및 제안을 확장하는 방법입니다. 이 개념은 클러스터링에 의존하여 모든 장치에 대한 과거 검색을 기반으로 동종 항목 그룹을 선별합니다. 프로세스는 관련 애플리케이션이 실행될 때마다 추천 시스템으로 실행됩니다.

클러스터 분석은 언제 사용합니까?

클러스터 분석은 주로 데이터 세분화에 사용되지만 시스템의 불일치를 매핑하고 사기를 감지하는 것을 목표로 하는 이상 항목을 찾는 데 사용하는 것이 일반적입니다. 동종 클러스터 그룹에서 나가는 모든 트랜잭션이 의심됩니다. 큰 데이터베이스를 작고 소비 가능한 데이터 세트로 단순화하려는 분석가는 클러스터 분석을 사용하여 프로세스를 구현하고 사용자가 다양한 다른 기술을 사용하여 더 작은 데이터 세트에서 작업할 수 있도록 할 수 있습니다. 클러스터 분석은 비즈니스 분석가가 정확하고 정밀하게 데이터 분석을 수행하는 데 도움이 되는 다목적 옵션입니다.

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결론

클러스터 분석은 다른 분석가를 위한 구조화 프로세스를 단순화하기 위해 클러스터에서 동일한 포인트와 세그먼트를 식별합니다. 기술 세계를 위한 강력한 도구로서 시스템의 패턴을 캡처하고 원활한 비즈니스 분석을 위해 배포합니다. 시간 관리, 의사 결정 및 수익성을 정확하게 개선하고 번창할 수 있는 수많은 비즈니스 기회를 끌어들입니다.

비교적 모든 도메인의 작업이 클러스터 분석의 이점을 얻을 수 있습니다. 따라서 비즈니스 분석가는 클러스터 알고리즘 사례를 학습 및 유지하고 실제 비즈니스 시나리오에 적용하는 것이 좋습니다.