Analiza clusterelor în Business Analytics: Tot ce trebuie să știți

Domeniul Business Analytics se extinde în urma fluxului de date consistent generat prin interacțiunile utilizatorilor și comportamentul clienților. Pe măsură ce volumul de informații crește, crește și provocarea de a le utiliza. Segmentarea unei baze de date atât de extinse și nestructurate este necesară pentru a obține valoare din ea pentru implementarea sa în Business Analytics, care este modul în care funcționează Cluster Analysis ca instrument eficient.

Analiza clusterelor este un aspect semnificativ al Business Analytics, cu metodele sale puternice, de învățare automată, de a crea clustere de informații pentru a identifica tipare și pentru a lucra fără întrerupere din partea entităților de operare. Statisticile bazate pe metrici create din analiza clusterului pot ajuta în mod eficient companiile să se extindă lucrând la rezultatele obținute și obținând informații pentru a trece la orice posibilă îmbunătățire cerută de companie. Gestionarea uniformă prin rapoarte precise, susținute de fapte, poate fi extrem de benefică pentru companii și organizații.

Învață Cursuri de Business Analytics online de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe de masterat, Executive PGP sau Advanced Certificate pentru a-ți accelera cariera.

Explorați programele noastre de analiză a afacerilor de la cele mai bune universități din lume

Să aflăm mai multe despre Cluster Analysis și rolul său în Business Analytics.

Ce este analiza clusterului?

Cluster Analysis este un instrument larg răspândit în Business Analytics care utilizează tehnici de data mining pentru a segmenta diferite grupuri mai mici care conțin caracteristici și caracteristici similare. Metoda funcționează prin multe seturi de date și analizează caracteristicile cu cele mai comune aspecte, organizându-le împreună în grupuri mai mici pentru un acces mai ușor. Fie că este un grup de clienți, obiceiuri de cumpărare, preferințe de produse și multe altele, Cluster Analysis le notează și urmează tendința de a menține viitoare obiecte în același grup în continuare.

Business Analysis se joacă cu seturi mari de date pentru a obține informații valoroase pentru implementarea corectă a rapoartelor de date obținute. Pe de altă parte, analiza clusterului face posibil întregul proces cu metode de grupare care grupează obiecte relevante și ajută analiștii să ia decizii informate, citind tendințele și modelele potrivite. Crearea acestor grupuri omogene le permite analiștilor să economisească timp, efort și bani pe alte forme de extragere a datelor care nu sunt la fel de competente ca analiza clusterului.

Caracteristicile analizei cluster

Mai multe caracteristici ale Cluster Analysis o fac diferită de alte instrumente de analiză. Iată câteva dintre caracteristicile Cluster Analysis.

• Analiza cluster este nedirecționată, ceea ce înseamnă că subgrupurile rezultate după analiză nu se bazează pe anumiți parametri. Deși aceste grupuri sunt omogene, nu există o formulă specială pentru a forma aceste grupuri.
• Clustering funcționează cu analiza seturi de date care prezintă funcții similare și comportamente specifice care nu pot fi urmărite în variabile drastic distincte. De exemplu, succesul unei campanii de marketing poate fi măsurat folosind numărul de persoane care deschid e-mailul de marketing și numai variabila care descrie această caracteristică ar fi luată în considerare în timpul grupării.
• Clustering poate găsi modele și date ascunse în timp ce rulează procesul prin baza de date. Clusterele nu vizează nicio variabilă, ci găsesc modele ascunse și segmentează în consecință.

Tipuri de analiză cluster

Algoritmul de învățare automată urmează în continuare diferite tipuri pentru a efectua procese precise în Business Analytics. Iată mai multe tipuri de exemple de analiză cluster utilizate în structurarea diferitelor structuri de date:

Hard Clustering

Metoda de grupare Hard Cluster asigură că fiecare variabilă de date este conținută într-un singur cluster, ceea ce înseamnă că trebuie menținută clasificarea hard-core a seturilor de date pentru a clasifica elementele de date în consecință. Un algoritm celebru folosit în tipul Hard Clustering de analiză a clusterelor este K-Means.

Clustering moale

Clustering soft nu este la fel de rigid ca Hard Clustering și permite ca variabilele de date să fie grupate astfel încât elementul să poată exista simultan în mai multe clustere. Algoritmul Fuzzy Clustering este un algoritm folosit frecvent care aparține grupului Soft Clustering.

Aplicarea analizei clusterelor

Analiza clusterelor este o parte semnificativă a Business Analytics, ajutându-l să încheie extragerea datelor, identificarea și crearea de modele statistice pentru decizii de afaceri bine informate. Această tehnică de extragere a datelor ajută la navigarea în diverse domenii și la preluarea informațiilor valoroase din tone de date nestructurate. Să aflăm câteva dintre aplicațiile sale.

• Data Science este unul dintre cei mai importanți utilizatori ai Cluster Analysis, procesul fiind utilizat pe scară largă. Instrumentul de extragere a datelor oferă precizie prin analizarea aspectelor calitative și cantitative ale bazei de date pentru a o segmenta în consecință.

• Companiile care se ocupă de secțiunea de marketing folosesc în mod extensiv analiza de grup pentru segmentarea pieței pentru a crea strategii și tactici de marketing mai bune bazate pe secțiunea de consumatori. Clustering funcționează cu atribute ale clienților și segmentează pe cele omogene pentru o acoperire și performanță îmbunătățite.

• Cluster Analysis înțelege, de asemenea, conceptele de social media, acoperirea acestora, rata de conversie și nivelul de profitabilitate pe care îl promovează prin metodele sale de publicitate. În plus, structurile sociale care rulează pe astfel de platforme sunt, de asemenea, studiate folosind analiza cluster în tehnica data mining.

• Segmentarea imaginii este o metodă în curs de dezvoltare, care crește cu ajutorul analizei cluster pentru a segmenta o imagine și a segrega puncte similare ale imaginii cu caracteristici omogene - gruparea părți ale setului de date de imagine în diferite grupuri pentru o analiză atentă.

• Procesul de filtrare colaborativă se desfășoară folosind Cluster Analysis, care este practica de a folosi datele istorice ale unui client pentru a extinde recomandări și oferte pe baza acelorași date. Conceptul se bazează pe grupare pentru a organiza un grup de articole omogene pe baza căutărilor anterioare pe orice dispozitiv. Procesul rulează ca un sistem de recomandare de fiecare dată când rulează aplicația relevantă.

Când să folosiți analiza clusterului?

Analiza cluster este utilizată în principal pentru segmentarea datelor, dar utilizarea acesteia pentru a găsi anomalii este comună în rândul entităților, având ca scop maparea inconsecvențelor în sisteme și detectarea fraudelor. Orice tranzacție care iese din grupuri omogene grupate este suspectă. Analiștii care urmăresc să simplifice bazele de date mari în seturi de date mici, consumabile, pot folosi, de asemenea, analiza cluster pentru a implementa procesul și pentru a permite utilizatorilor să lucreze la seturi de date mai mici cu diverse alte tehnici. Cluster Analysis este o opțiune versatilă care îi ajută pe analiștii de afaceri să efectueze analize de date cu acuratețe și precizie.

Certificare Business Analytics pentru oportunități mai bune

În urma viitorului strălucit și a domeniului de aplicare al Business Analytics în industrie, cursanții caută cursuri bine organizate pentru a afla mai multe despre domeniu, în timp ce își consolidează CV-urile. Dacă doriți să adăugați acreditări similare, atunci programul de management executiv al upGrad în inovare strategică, transformare digitală și analiză de afaceri este cursul potrivit de explorat!

Cursul dinamic, cu peste 300 de ore de învățare, are un curriculum detaliat creat exclusiv pentru a oferi abilități solicitate din industria de analiză de afaceri. Creat sub îndrumarea experților facultății și a liderilor din industrie, cursul oferă cursanților cunoștințe bazate pe date despre cum să țină pasul cu lumea afacerilor în ritm rapid. Pe lângă structura detaliată a cursului, platforma extinde beneficii suplimentare, inclusiv sfidarea carierei, mentorat, învățarea de la egal la egal și timp flexibil de învățare pentru profesioniștii care lucrează. Consultați upGrad pentru a afla mai multe despre acest curs și multe altele!

Citiți alte articole legate de Business Analytics

Concluzie

Analiza cluster identifică puncte și segmente omogene la fel într-un cluster pentru a simplifica procesul de structurare pentru alți analiști. Este un instrument puternic pentru lumea tehnologică, captând modele în sisteme și implementându-le pentru o analiză de afaceri fluidă. Îmbunătățește gestionarea timpului, luarea deciziilor și profitabilitatea cu acuratețe și atrage nenumărate oportunități de afaceri pentru a prospera.

Operațiunile din aproape toate domeniile pot beneficia de Cluster Analysis. Prin urmare, analiștilor de afaceri li se recomandă să învețe și să mențină practicile de algoritm de cluster și să le aplice scenariilor de afaceri din lumea reală.