비즈니스 분석의 클러스터 분석

기업에는 비정형 데이터가 많습니다. 통계에 따르면 기업 데이터의 거의 80%가 비정형 데이터입니다. 또한 비정형 데이터의 성장률은 연간 55-65%입니다. 이 데이터는 표 형식으로 정리할 수 없기 때문에 기업, 특히 중소기업에서는 비정형 데이터를 사용하기가 어렵습니다. 이것이 비즈니스 분석 도구가 널리 보급되고 있는 이유입니다. 클러스터 분석은 기업이 비정형 데이터를 분류하고 이를 최대한 활용하는 데 도움이 되는 비즈니스 분석 도구입니다.

이 블로그는 비즈니스 분석, 해당 유형 및 응용 프로그램에서 클러스터 분석이 무엇인지 이해하는 데 도움이 됩니다.

클러스터 분석이란 무엇입니까?

클러스터는 유사한 항목을 정렬하거나 그룹화하는 것을 의미합니다. 따라서 이름에서 알 수 있듯이 클러스터 분석은 동일한 개체를 다른 그룹으로 분류하는 통계 도구입니다. 클러스터 내의 개체는 유사한 속성을 갖는 반면 두 개의 개별 클러스터의 개체는 완전히 다릅니다. 클러스터 분석은 비즈니스 분석에서 데이터 마이닝 또는 탐색 데이터 도구 역할을 합니다. 유사한 패턴이나 추세를 식별하고 한 데이터 세트를 다른 세트와 비교하는 데 사용됩니다.

클러스터 분석 도구는 주로 고객을 다양한 범주로 분리하고, 대상 고객과 잠재 고객을 파악하고, 고객 특성을 이해하는 데 사용됩니다. 또한 클러스터 분석은 특성에 따라 데이터를 여러 그룹으로 나누는 자동화된 세분화 기술로 이해할 수 있습니다. 그것은 빅 데이터의 광범위한 범주에 속합니다.

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클러스터링 모델의 다른 유형은 무엇입니까?

클러스터링에는 크게 하드 클러스터링과 소프트 클러스터링의 두 가지 유형이 있습니다. 하드 클러스터링에서 각 데이터 포인트는 명확하며 하나의 클러스터에만 포함됩니다. 반면에 소프트 클러스터링의 데이터 포인트는 확률에 따라 정렬됩니다. 소프트 클러스터링에서 서로 다른 클러스터에 하나의 데이터 포인트를 맞출 수 있습니다. 다음은 비즈니스 분석에서 가장 많이 사용되는 클러스터링 모델 유형입니다.

• 계층적:- 계층적 클러스터링 알고리즘은 클러스터를 계층 구조로 정렬합니다. 클러스터 트리를 생성합니다. 그런 다음 가장 가까운 두 클러스터를 한 쌍으로 정렬합니다. 이 새로운 쌍은 다른 쌍과 더 결합됩니다.

예를 들어 8개의 클러스터가 있는 경우 최대 유사한 특성을 가진 2개의 클러스터가 함께 배열되어 하나의 분기를 형성합니다. 유사하게, 다른 6개의 클러스터는 3개의 클러스터의 쌍으로 배열될 것입니다. 네 쌍의 클러스터가 함께 모여 두 쌍의 클러스터를 형성합니다. 나머지 두 클러스터도 병합되어 헤드 클러스터를 형성합니다. 클러스터는 피라미드 모양으로 나타납니다.

계층적 클러스터링은 응집 클러스터링과 분할 클러스터링의 두 가지 범주로 더 나뉩니다. 응집 클러스터링은 AGNES(Agglomerative Nesting)라고도 하며 두 개의 유사한 클러스터가 하나의 결합된 클러스터가 남을 때까지 모든 단계에서 병합됩니다. 반면에 DIANA(Divise Analysis)라고도 하는 분할 계층적 클러스터링은 AGNES와 모순됩니다. 이 알고리즘은 하나의 클러스터를 두 개의 클러스터로 나눕니다.

• K – Means:- K-means 클러스터 분석 모델은 사전 정의된 클러스터를 사용했습니다. K를 사용한다는 것은 클러스터링 알고리즘이 각 반복에서 로컬 최대값을 찾는 것임을 의미합니다. 이 알고리즘은 정확한 중심을 찾을 때까지 계속해서 중심을 계산합니다.

• Centroid:- Centroid는 반복적인 클러스터링 알고리즘이기도 합니다. 데이터 포인트와 중심 사이의 가장 가까운 거리를 계산하여 두 클러스터 간의 유사성을 찾습니다. 그런 다음 중심 클러스터링 알고리즘을 사용하여 로컬 최적값을 찾습니다. 이 알고리즘의 데이터 포인트는 미리 정의되어 있습니다.

• 분포:- 이 클러스터링 알고리즘은 확률을 기반으로 합니다. 일반 또는 가우스 규칙을 사용하여 한 클러스터의 데이터 포인트 사이의 확률을 찾습니다. 데이터 포인트는 분포 모델의 가설 또는 확률을 기반으로 클러스터로 배열됩니다. 그러나 이것은 과적합 모델입니다. 이는 분포 알고리즘을 사용하는 동안 몇 가지 제한 사항을 적용해야 함을 의미합니다.

• 밀도:- 밀도 클러스터 알고리즘은 데이터 공간을 검색하여 다양한 밀도로 데이터 포인트를 정렬합니다. 이 알고리즘은 다른 밀도를 기반으로 별도의 밀도 영역을 만듭니다.

클러스터 분석의 이점

다음은 클러스터 분석의 가장 중요한 두 가지 이점입니다!

• 무향 데이터 마이닝 기술:- 클러스터 분석은 무향 또는 탐색적 데이터 마이닝 기술입니다. 즉, 클러스터 분석의 결과를 예측하거나 가설을 세울 수 없습니다. 대신 비정형 데이터에서 숨겨진 패턴과 구조를 생성합니다. 간단히 말해서 클러스터 분석을 수행하는 동안 목표 변수를 염두에 두지 않습니다. 예상치 못한 결과가 발생합니다.

• 다른 알고리즘을 위한 정렬된 데이터:- 기업은 다양한 분석 및 기계 학습 도구를 사용합니다. 그러나 일부 분석 도구는 구조화된 데이터를 제공하는 경우에만 작동할 수 있습니다. 우리는 클러스터 분석 도구를 사용하여 머신 러닝 소프트웨어에 의한 분석을 위해 데이터를 의미 있는 형태로 배열할 수 있습니다.

클러스터 분석 애플리케이션

기업은 다음과 같은 목적으로 클러스터 분석을 사용할 수 있습니다.

• 시장 세분화:- 클러스터 분석은 동일한 행동을 가진 동종 고객 그룹을 생성하여 시장 세분화 기업을 돕습니다. 광범위한 제품과 서비스를 제공하고 많은 청중을 수용하는 기업에 유용합니다. 클러스터 분석은 동일한 속성을 가진 고객을 하나의 클러스터에 배치하여 기업이 제품 및 서비스에 대한 고객 반응을 판단하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 기업은 서비스를 구성하고 특정 제품을 다른 그룹에 제공할 수 있습니다.

• 소비자 행동 이해:- 클러스터 분석은 기업이 선호도, 제품 또는 서비스에 대한 반응, 구매 패턴과 같은 소비자 행동을 이해하는 데 유용합니다. 이는 기업이 마케팅 및 판매 전략을 결정하는 데 도움이 됩니다.

• 새로운 시장 기회 파악:- 기업은 클러스터 분석을 사용하여 소비자 행동을 분석하여 시장의 뉴스 동향을 이해할 수도 있습니다. 비즈니스를 확장하고 새로운 제품과 서비스를 탐색하는 데 도움이 될 수 있습니다. 클러스터 분석은 또한 기업이 강점과 약점, 경쟁자를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 데이터 감소: 기업이 수많은 데이터를 관리하고 저장하는 것은 어렵습니다. 클러스터 분석은 기업에서 중요한 정보를 서로 다른 클러스터로 분리하는 데 도움이 되므로 기업은 가치 있는 데이터와 폐기할 수 있는 중복 데이터를 쉽게 구분할 수 있습니다.

클러스터 분석을 수행하는 방법은 무엇입니까?

각 클러스터 분석 모델에는 다른 전략이 필요합니다. 그러나 다음 단계는 모든 클러스터 분석 기술에 사용할 수 있습니다.

• 비정형 데이터 수집:- 기존 고객 데이터에 대한 클러스터 분석을 수행할 수 있습니다. 그러나 최근 동향이나 소비자 특성을 이해하려면 새로운 정보를 수집해야 합니다. 새로운 시장 개발에 대해 알아보기 위해 설문 조사를 수행할 수 있습니다.

• 올바른 변수 선택:- 하나의 데이터 요소를 다른 데이터 요소에서 분리할 수 있는 변수 또는 속성을 선택하여 클러스터 분석을 시작합니다. 형성될 클러스터를 기반으로 속성 범위를 좁히는 데 도움이 됩니다.

• 데이터 크기 조정:- 다음 단계는 데이터를 다른 범주로 확장하는 것입니다. 선택한 변수를 기준으로 데이터를 분류하는 것을 의미합니다.

• 거리 계산:- 군집 분석의 마지막 단계는 변수 간의 거리를 계산하는 것입니다. 데이터 포인트는 요인이 다른 클러스터로 배열되므로 모든 변수를 고려한 방정식을 준비해야 합니다. 가장 간단한 방법 중 하나는 두 클러스터의 중심 사이의 거리를 계산하는 것입니다.

결론

클러스터 분석은 비정형 데이터를 사용 가능한 형식으로 변환하는 데 도움이 되는 널리 사용되는 비즈니스 분석 도구입니다. 기업이 해마다 수집하는 데이터의 양이 증가함에 따라 의미 있는 목적을 위해 데이터를 사용해야 하는 필요성이 대두되고 있습니다. 따라서 클러스터 분석 작업은 향후 몇 년 동안 몇 배로 성장할 것으로 예상됩니다. 통계에 따르면 미국 클러스터 관리자의 평균 급여는 $79,109입니다. 반면, 미국 데이터 분석가의 평균 급여는 $65,217입니다.

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