Analiza klastrów w analizie biznesowej

Firmy mają dużo nieustrukturyzowanych danych. Według statystyk prawie 80% danych firm jest nieustrukturyzowanych. Ponadto tempo wzrostu danych nieustrukturyzowanych wynosi 55-65% rocznie. Ponieważ tych danych nie można uporządkować w formie tabelarycznej, przedsiębiorstwom, zwłaszcza małym, trudno jest korzystać z danych nieustrukturyzowanych. Dlatego narzędzia do analityki biznesowej stają się bardzo popularne. Analiza klastrów to narzędzie do analityki biznesowej, które pomaga firmom sortować nieustrukturyzowane dane i wykorzystywać je w celu uzyskania maksymalnych korzyści.

Ten blog pomaga zrozumieć, czym jest analiza klastrów w analizie biznesowej, jej typach i zastosowaniach.

Co to jest analiza skupień?

Klaster oznacza układanie lub grupowanie podobnych przedmiotów. Dlatego, jak sama nazwa wskazuje, analiza skupień jest narzędziem statystycznym, które klasyfikuje identyczne obiekty w różnych grupach. Obiekty w ramach klastra mają podobne właściwości, podczas gdy obiekty dwóch oddzielnych klastrów są zupełnie inne. Analiza klastrów służy jako narzędzie do eksploracji danych lub eksploracji danych w analityce biznesowej. Służy do identyfikowania podobnych wzorców lub trendów i porównywania jednego zestawu danych z drugim.

Narzędzie do analizy klastrów służy głównie do segregowania klientów na różne kategorie, określania docelowych odbiorców i potencjalnych potencjalnych klientów oraz zrozumienia cech klientów. Możemy również rozumieć analizę skupień jako zautomatyzowaną technikę segmentacji, która dzieli dane na różne grupy na podstawie ich cech. Należy do szerokiej kategorii dużych zbiorów danych.

Sprawdź nasze kursy analityki biznesowej, aby podnieść swoje umiejętności

Jakie są różne typy modeli klastrowych?

Zasadniczo istnieją dwa rodzaje klastrowania: klastrowanie twarde i miękkie. W twardym klastrowaniu każdy punkt danych jest określony i zawarty tylko w jednym klastrze. Z drugiej strony punkty danych w miękkim grupowaniu są uporządkowane na podstawie prawdopodobieństwa. W miękkim grupowaniu możemy dopasować jeden punkt danych do różnych klastrów. Oto najpopularniejsze typy modeli klastrowania w analityce biznesowej:

• Hierarchiczny: — hierarchiczny algorytm grupowania grupuje klastry w hierarchię. Tworzy drzewo skupisk. Następnie dwa najbliższe klastry układają się w jedną parę. Ta nowa para jest dalej łączona z inną parą.

Na przykład, jeśli istnieje osiem klastrów, dwa klastry o maksymalnie podobnych cechach zostaną ułożone razem i utworzą jedną gałąź. Podobnie pozostałe sześć klastrów zostanie ułożonych w parę po trzy klastry. Cztery pary klastrów zostaną połączone w dwie pary klastrów. Pozostałe dwa klastry również zostaną połączone, tworząc klaster główny. Gromady mają kształt piramidy.

Klasteryzacja hierarchiczna jest dalej podzielona na dwie różne kategorie – grupowanie aglomeracyjne i podziałowe. Grupowanie aglomeracyjne jest również nazywane AGNES (ang. Aglomerative Nesting), w którym dwa podobne klastry są łączone na każdym kroku, aż do pozostawienia jednego połączonego klastra. Z drugiej strony, dzielące hierarchiczne grupowanie, zwane również DIANA (Analiza podziału), jest sprzeczne z AGNES. Ten algorytm dzieli jeden klaster na dwa klastry.

• K – Średnie:- Model analizy skupień K-średnich wykorzystywał predefiniowane skupienia. Korzystanie z K – oznacza algorytm grupowania polega na znalezieniu lokalnych maksimów w każdej iteracji. Algorytm ten kontynuuje obliczanie centroidu, dopóki nie znajdzie prawidłowego centroidu.

• Centroid: – Centroid to także iteracyjny algorytm grupowania. Znajduje podobieństwa między dwoma skupieniami, obliczając najbliższą odległość między punktem danych a centroidem. Następnie algorytm grupowania centroidów jest używany do znalezienia lokalnego optima. Punkty danych w tym algorytmie są wstępnie zdefiniowane.

• Dystrybucja: – Ten algorytm grupowania oparty jest na prawdopodobieństwie. Używa normalnych lub gaussowskich reguł, aby znaleźć prawdopodobieństwo między punktami danych jednego klastra. Punkty danych są ułożone w klaster na podstawie hipotezy lub prawdopodobieństwa w modelu rozkładu. Jest to jednak model przesadnie dopasowany. Oznacza to, że przy korzystaniu z algorytmu dystrybucji musimy wprowadzić pewne ograniczenia.

• Gęstość: — Algorytm klastra gęstości przeszukuje przestrzeń danych w celu rozmieszczenia punktów danych o różnych gęstościach. Ten algorytm tworzy oddzielne regiony gęstości na podstawie różnych gęstości.

Korzyści z analizy skupień

Oto dwie najważniejsze korzyści płynące z analizy skupień!

• Nieukierunkowana technika eksploracji danych: Analiza klastrów to nieukierunkowana lub eksploracyjna technika eksploracji danych. Oznacza to, że nie można postawić hipotezy ani przewidzieć wyniku analizy skupień. Zamiast tego tworzy ukryte wzorce i struktury z nieustrukturyzowanych danych. Mówiąc prościej, wykonując analizę skupień, nie mamy na myśli zmiennej docelowej. Daje nieoczekiwane rezultaty.

• Uporządkowane dane dla innych algorytmów: - Firmy korzystają z różnych narzędzi analitycznych i narzędzi do uczenia maszynowego. Jednak niektóre narzędzia analityczne mogą działać tylko wtedy, gdy dostarczymy uporządkowane dane. Możemy użyć narzędzi do analizy klastrów, aby uporządkować dane w sensowną formę do analizy przez oprogramowanie do uczenia maszynowego.

Aplikacje do analizy skupień

Firmy mogą wykorzystywać analizę skupień do następujących celów:

• Segmentacja rynku:- Analiza klastrów pomaga firmom w segmentacji rynku poprzez tworzenie grup jednorodnych klientów o takich samych zachowaniach. Jest to korzystne dla firm oferujących szeroką gamę produktów i usług oraz dla dużej liczby odbiorców. Analiza klastrów pomaga firmom określić reakcję klientów na ich produkty i usługi, umieszczając klientów z tymi samymi atrybutami w jednym klastrze. Dzięki temu firmy mogą organizować swoje usługi i oferować określone produkty różnym grupom.

• Zrozumienie zachowań konsumentów: Analiza klastrów jest korzystna dla firm, aby zrozumieć zachowania konsumentów, takie jak ich preferencje, reakcje na produkty lub usługi oraz wzorce zakupów. Pomaga to firmom decydować o strategiach marketingowych i sprzedażowych.

• Ustalanie nowych możliwości rynkowych: - Firmy mogą również korzystać z analizy klastrowej, aby zrozumieć najnowsze trendy na rynku, analizując zachowania konsumentów. Może pomóc im rozwinąć działalność i poznać nowe produkty i usługi. Analiza klastrów może również pomóc firmom określić mocne i słabe strony oraz ich konkurentów.

• Redukcja danych: - Firmom trudno jest zarządzać i przechowywać tony danych. Analiza klastrów pomaga firmom segregować cenne informacje w różnych klastrach, ułatwiając firmom odróżnienie cennych i nadmiarowych danych, które można odrzucić.

Jak przeprowadzić analizę skupień?

Każdy model analizy skupień wymaga innej strategii. Jednak poniższe kroki można zastosować do wszystkich technik analizy skupień.

• Zbieraj nieustrukturyzowane dane: - Możesz przeprowadzić analizę klastrów na istniejących danych klientów. Musisz jednak zebrać świeże informacje, jeśli chcesz zrozumieć najnowsze trendy lub cechy konsumentów. Możesz przeprowadzić ankietę, aby dowiedzieć się o nowych wydarzeniach na rynku.

• Wybór właściwej zmiennej:- Analizę skupień rozpoczynamy od wyboru zmiennej lub właściwości, na podstawie której możemy segregować jeden punkt danych od drugiego. Pomaga zawęzić właściwość, na podstawie której będą tworzone klastry.

• Skalowanie danych: Następnym krokiem jest skalowanie danych na różne kategorie. Oznacza to kategoryzowanie danych na podstawie wybranych zmiennych.

• Obliczanie odległości: Ostatnim krokiem analizy skupień jest obliczenie odległości między zmiennymi. Ponieważ punkty danych są ułożone w klastry z różnymi czynnikami, musimy przygotować równanie uwzględniające wszystkie zmienne. Jednym z najprostszych sposobów jest obliczenie odległości między środkami dwóch klastrów.

Wniosek

Analiza klastrów to popularne narzędzie do analizy biznesowej, które pomaga konwertować nieustrukturyzowane dane do użytecznych formatów. Ponieważ firmy z każdym rokiem gromadzą coraz większe ilości danych, konieczne staje się wykorzystywanie danych w znaczących celach. W związku z tym oczekuje się, że w nadchodzących latach liczba stanowisk związanych z analizą klastrów wzrośnie wielokrotnie. Według statystyk średnia pensja kierownika klastra w USA wynosi 79 109 USD. Z drugiej strony średnia pensja analityka danych w USA wynosi 65 217 USD.

Jeśli intryguje Cię analityka danych i masz dużą wiedzę biznesową, możesz dołączyć do Programu certyfikacji Business Analytics oferowanego przez upGrad.