Analiza klastrów w Business Analytics: wszystko, co trzeba wiedzieć

Dziedzina Business Analytics rozszerza się w ślad za spójnym przepływem danych generowanych przez interakcje użytkowników i zachowania klientów. Wraz ze wzrostem ilości informacji rośnie wyzwanie związane z ich wykorzystaniem. Segmentacja tak obszernej, nieustrukturyzowanej bazy danych jest niezbędna, aby czerpać z niej wartość do jej wdrożenia w Business Analytics, dzięki czemu Analiza klastrów działa jako skuteczne narzędzie.

Analiza klastrów jest ważnym aspektem Business Analytics dzięki potężnym metodom uczenia maszynowego tworzenia klastrów informacji w celu identyfikacji wzorców i pracy nad nimi bez przerw ze strony jednostek operacyjnych. Statystyki oparte na metrykach stworzone na podstawie Analizy skupień mogą skutecznie pomóc firmom rozwijać się poprzez pracę na uzyskanych wynikach i uzyskiwanie informacji, aby przejść do ewentualnych ulepszeń wymaganych przez firmę. Jednolite zarządzanie dzięki dokładnym, popartym faktami raportom może być bardzo korzystne dla firm i organizacji.

Ucz się online kursów Business Analytics z najlepszych uniwersytetów na świecie. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.

Poznaj nasze programy Business Analytics z najlepszych światowych uniwersytetów

Dowiedzmy się więcej o analizie klastrów i jej roli w Business Analytics.

Co to jest analiza skupień?

Analiza klastrów to szeroko rozpowszechnione narzędzie w Business Analytics, które wykorzystuje techniki eksploracji danych do segmentacji różnych mniejszych grup zawierających podobne cechy i funkcje. Metoda działa na wielu zestawach danych i analizuje funkcje z najczęstszymi aspektami, łącząc je w mniejszych grupach w celu łatwiejszego dostępu. Niezależnie od tego, czy chodzi o grupę klientów, nawyki zakupowe, preferencje dotyczące produktów i nie tylko, analiza klastrów odnotowuje to i podąża za trendem dalszego utrzymywania przyszłych obiektów w tej samej grupie.

Analiza biznesowa bawi się dużymi zestawami danych, aby uzyskać cenne informacje dla dokładnej implementacji uzyskanych raportów danych. Z drugiej strony analiza skupień umożliwia cały proces dzięki metodom grupowania, które grupują odpowiednie obiekty i pomagają analitykom w podejmowaniu świadomych decyzji poprzez odczytywanie właściwych trendów i wzorców. Tworzenie tych jednorodnych grup pozwala również analitykom zaoszczędzić czas, wysiłek i pieniądze na innych formach eksploracji danych, które nie są tak kompetentne jak analiza skupień.

Cechy analizy skupień

Kilka cech Analizy skupień odróżnia ją od innych narzędzi analitycznych. Oto niektóre z funkcji analizy skupień.

• Analiza skupień jest nieukierunkowana, co oznacza, że ​​otrzymane podgrupy po analizie nie są oparte na określonych parametrach. Chociaż te grupy są jednorodne, nie ma szczególnego wzoru na utworzenie tych grup.
• Klastrowanie polega na analizowaniu zbiorów danych wykazujących podobne funkcje i określone zachowania, których nie można śledzić w drastycznie odmiennych zmiennych. Na przykład sukces kampanii marketingowej można zmierzyć na podstawie liczby osób otwierających marketingową wiadomość e-mail, a podczas grupowania brana byłaby pod uwagę tylko zmienna przedstawiająca tę cechę.
• Klastrowanie może znaleźć ukryte wzorce i dane podczas uruchamiania procesu w bazie danych. Klastry nie są kierowane na żadną zmienną, ale znajdują ukryte wzorce i odpowiednio je segmentują.

Rodzaje analizy skupień

Algorytm uczenia maszynowego podąża za różnymi typami, aby przeprowadzać precyzyjne procesy w Business Analytics. Oto różne typy przykładów analizy skupień używanych do konstruowania różnych struktur danych:

Twarde klastrowanie

Metoda grupowania Hard Cluster zapewnia, że ​​każda zmienna danych jest zawarta tylko w jednym klastrze, co oznacza, że ​​klasyfikacja twardych zestawów danych musi być zachowana, aby odpowiednio klasyfikować elementy danych. Jednym ze słynnych algorytmów stosowanych w analizie skupień typu Hard Clustering jest K-średnie.

Grupowanie miękkie

Grupowanie miękkie nie jest tak sztywne jak grupowanie twarde i umożliwia grupowanie zmiennych danych w taki sposób, że element może istnieć jednocześnie w wielu klastrach. Algorytm Fuzzy Clustering jest często używanym algorytmem należącym do grupy Soft Clustering.

Zastosowanie analizy skupień

Analiza klastrów jest istotną częścią Business Analytics, pomagając w zakończeniu eksploracji danych, identyfikacji i tworzeniu modeli statystycznych dla świadomych decyzji biznesowych. Ta technika eksploracji danych pomaga nawigować w różnych domenach i uzyskiwać cenne informacje z mnóstwa nieustrukturyzowanych danych. Poznajmy niektóre z jego zastosowań.

• Data Science jest jednym z najważniejszych użytkowników analizy klastrów, a proces ten jest wykorzystywany na szeroką skalę. Narzędzie do eksploracji danych zapewnia precyzję poprzez analizę jakościowych i ilościowych aspektów bazy danych w celu odpowiedniego jej segmentowania.

• Firmy zajmujące się sekcją marketingu intensywnie wykorzystują analizę klastrów do segmentacji rynku, aby tworzyć lepsze strategie i taktyki marketingowe w oparciu o sekcję konsumencką. Klastrowanie działa z atrybutami klientów i segmentami jednorodnymi w celu zwiększenia zasięgu i wydajności.

• Analiza klastrów rozumie również koncepcje mediów społecznościowych, ich zasięg, współczynnik konwersji i poziom rentowności, które promuje za pomocą swoich metod reklamowych. Ponadto, struktury społecznościowe działające na takich platformach są również badane za pomocą analizy klastrowej w technice eksploracji danych.

• Segmentacja obrazu to nowa metoda, która rozwija się z pomocą analizy skupień, aby segmentować obraz i segregować podobne punkty obrazu o jednorodnych cechach — grupując części zestawu danych obrazu w różne grupy w celu dokładnej analizy.

• Proces kolaboracyjnego filtrowania realizowany jest za pomocą Cluster Analysis, czyli praktyki polegającej na wykorzystaniu danych historycznych klienta do rozszerzenia rekomendacji i ofert opartych na tych samych danych. Koncepcja polega na grupowaniu w celu wybrania grupy jednorodnych elementów na podstawie wcześniejszych wyszukiwań na dowolnym urządzeniu. Proces działa jako system rekomendacji za każdym razem, gdy uruchamiana jest odpowiednia aplikacja.

Kiedy używać analizy skupień?

Analiza skupień służy przede wszystkim do segmentacji danych, ale jej użycie do wykrywania anomalii jest powszechne wśród podmiotów, mające na celu mapowanie niespójności w systemach i wykrywanie oszustw. Podejrzana jest każda transakcja wychodząca z jednorodnych grup skupionych. Analitycy dążący do uproszczenia dużych baz danych w małe, zużywalne zestawy danych mogą również użyć analizy skupień do wdrożenia procesu i umożliwienia użytkownikom pracy na mniejszych zestawach danych przy użyciu różnych innych technik. Analiza skupień to wszechstronna opcja pomagająca analitykom biznesowym w przeprowadzaniu analizy danych z dokładnością i precyzją.

Certyfikacja Business Analytics dla lepszych możliwości

Podążając za świetlaną przyszłością i zakresem analityki biznesowej w branży, uczniowie poszukują dobrze dobranych kursów, aby dowiedzieć się więcej o tej dziedzinie, jednocześnie wzmacniając swoje CV. Jeśli chcesz dodać podobne referencje, to program zarządzania wykonawczego upGrad w zakresie innowacji strategicznych, transformacji cyfrowej i analityki biznesowej jest właściwym kierunkiem do zbadania!

Dynamiczny kurs z ponad 300 godzinami nauki ma szczegółowy program stworzony wyłącznie w celu zapewnienia umiejętności na żądanie w branży analityki biznesowej. Stworzony pod kierunkiem ekspertów wydziałowych i liderów branży, kurs wyposaża uczniów w opartą na danych wiedzę o tym, jak nadążyć za szybko zmieniającym się światem biznesu. Wraz ze szczegółową strukturą kursów, platforma zapewnia dodatkowe korzyści, w tym oporność kariery, mentoring, uczenie się peer-to-peer i elastyczny czas nauki dla pracujących profesjonalistów. Sprawdź upGrad , aby dowiedzieć się więcej o tym kursie i wielu innych!

Przeczytaj nasze inne artykuły związane z analityką biznesową

Wniosek

Analiza skupień identyfikuje jednorodne punkty i segmenty takie same w klastrze, aby uprościć proces strukturyzacji dla innych analityków. Jest to potężne narzędzie dla świata technologii, wychwytujące wzorce w systemach i wdrażające je w celu płynnej analizy biznesowej. Poprawia zarządzanie czasem, podejmowanie decyzji i rentowność dzięki dokładności i przyciąga niezliczone możliwości biznesowe.

Operacje ze stosunkowo wszystkich domen mogą skorzystać na analizie skupień. Dlatego zaleca się analitykom biznesowym poznanie i utrzymanie praktyk algorytmów klastrowych oraz zastosowanie ich w rzeczywistych scenariuszach biznesowych.