Analiza clusterelor în Business Analytics

Afacerile au o mulțime de date nestructurate. Potrivit statisticilor, aproape 80% din datele companiilor sunt nestructurate. De asemenea, rata de creștere a datelor nestructurate este de 55-65% pe an. Deoarece aceste date nu pot fi aranjate într-o formă tabelară, este dificil pentru întreprinderi, în special pentru întreprinderile mici, să utilizeze date nestructurate. Acesta este motivul pentru care instrumentele de analiză de afaceri devin foarte populare. Analiza cluster este un instrument de analiză de afaceri care ajută companiile să sorteze datele nestructurate și să le folosească pentru avantajul lor maxim.

Acest blog vă ajută să înțelegeți ce este analiza clusterului în analiza de afaceri, tipurile și aplicațiile acesteia.

Ce este analiza clusterului?

Cluster înseamnă aranjarea sau gruparea de articole similare. Prin urmare, după cum sugerează și numele, analiza cluster este un instrument statistic care clasifică obiecte identice în diferite grupuri. Obiectele dintr-un cluster au proprietăți similare, în timp ce obiectele din două clustere separate sunt complet diferite. Analiza cluster servește ca instrument de extragere a datelor sau de explorare a datelor în analiza de afaceri. Este folosit pentru a identifica modele sau tendințe similare și pentru a compara un set de date cu altul.

Instrumentul de analiză a clusterelor este folosit în principal pentru a separa clienții în diferite categorii, pentru a identifica publicul țintă și potențialii clienți potențiali și pentru a înțelege trăsăturile clienților. De asemenea, putem înțelege analiza clusterului ca o tehnică de segmentare automată care împarte datele în diferite grupuri în funcție de caracteristicile lor. Se încadrează în categoria largă a datelor mari.

Consultați cursurile noastre de analiză de afaceri pentru a vă perfecționa

Care sunt diferitele tipuri de modele de grupare?

Există, în general, două tipuri de clustering: hard și soft. În hard clustering, fiecare punct de date este definit și inclus doar într-un singur cluster. Pe de altă parte, punctele de date din clustering soft sunt aranjate pe baza probabilității. Putem încadra un punct de date în grupuri diferite în clustering soft. Următoarele sunt cele mai populare tipuri de modele de clustering în analiza de afaceri:

• Ierarhic:- Algoritmul de grupare ierarhică aranjează clusterele într-o ierarhie. Creează un arbore de ciorchini. Apoi, cele mai apropiate două grupuri sunt aranjate într-o pereche. Această nouă pereche este în continuare combinată cu o altă pereche.

De exemplu, dacă există opt clustere, cele două clustere cu caracteristici maxim similare vor fi aranjate împreună și vor forma o ramură. În mod similar, celelalte șase grupuri vor fi aranjate într-o pereche de trei grupuri. Cele patru perechi de clustere vor fi reunite pentru a forma două perechi de clustere. Cele două grupuri rămase vor fi, de asemenea, fuzionate pentru a forma un grup principal. Ciorchinii apar sub forma unei piramide.

Agruparea ierarhică este împărțită în două categorii diferite – clustering aglomerativ și divizibil. Aglomerarea aglomerativă mai este numită și AGNES (Agglomerative Nesting) în care două clustere similare sunt îmbinate la fiecare pas până când rămâne un cluster combinat. Pe de altă parte, gruparea ierarhică divizivă, numită și DIANA (Divise Analysis), contrazice AGNES. Acest algoritm împarte un cluster în două clustere.

• K – Mijloace:- Modelul de analiză a clusterelor K-means a folosit clustere predefinite. Folosind algoritmul de grupare K – înseamnă găsirea maximelor locale în fiecare iterație. Acest algoritm continuă să calculeze centroidul până când găsește centroidul corect.

• Centroid: - Centroid este, de asemenea, un algoritm iterativ de grupare. Găsește asemănări între două clustere calculând distanța cea mai apropiată dintre punctul de date și centroid. Apoi, algoritmul de clustering centroid este utilizat pentru a găsi optima locală. Punctele de date din acest algoritm sunt predefinite.

• Distribuție:- Acest algoritm de grupare se bazează pe probabilitate. Folosește reguli normale sau gaussiene pentru a găsi probabilitatea dintre punctele de date ale unui cluster. Punctele de date sunt aranjate într-un cluster pe baza unei ipoteze sau a unei probabilități în modelul de distribuție. Cu toate acestea, acesta este un model supraadaptat. Înseamnă că trebuie să punem unele limitări în timp ce folosim algoritmul de distribuție.

• Densitate:- Algoritmul clusterului de densitate caută în spațiul de date pentru a aranja punctele de date cu densități diferite. Acest algoritm creează regiuni separate de densitate bazate pe diferite densități.

Beneficiile analizei cluster

Iată cele mai importante două beneficii ale analizei cluster!

• Tehnica nedirecționată de extragere a datelor: - Analiza cluster este o tehnică de extragere a datelor nedirecționată sau exploratorie. Înseamnă că nu se poate forma o ipoteză sau prezice rezultatul analizei cluster. În schimb, produce modele și structuri ascunse din date nestructurate. În termeni simpli, în timpul efectuării analizei cluster, nu avem în vedere o variabilă țintă. Produce rezultate neașteptate.

• Date aranjate pentru alți algoritmi:- Companiile folosesc diverse instrumente de analiză și învățare automată. Cu toate acestea, unele instrumente de analiză pot funcționa numai dacă oferim date structurate. Putem folosi instrumente de analiză a clusterelor pentru a aranja datele într-o formă semnificativă pentru analiza prin software-ul de învățare automată.

Aplicații de analiză a clusterelor

Companiile pot utiliza analiza cluster în următoarele scopuri:

• Segmentarea pieței:- Analiza cluster ajută companiile în segmentarea pieței prin crearea de grupuri de clienți omogene cu aceleași comportamente. Este benefic pentru companiile cu o gamă largă de produse și servicii și se adresează unui public larg. Analiza cluster ajută companiile să determine răspunsul clienților la produsele și serviciile lor prin aranjarea clienților cu aceleași atribute într-un singur cluster. Acest lucru permite companiilor să își organizeze serviciile și să ofere produse specifice diferitelor grupuri.

• Înțelegerea comportamentului consumatorului:- Analiza grupurilor este benefică pentru companii pentru a înțelege comportamentul consumatorilor, cum ar fi preferințele acestora, răspunsul la produse sau servicii și modelele de cumpărare. Acest lucru ajută companiile să își decidă strategiile de marketing și vânzări.

• Descoperirea noilor oportunități de piață:- Companiile pot folosi, de asemenea, analiza cluster pentru a înțelege tendințele de știri de pe piață, analizând comportamentul consumatorilor. Îi poate ajuta să-și extindă afacerea și să exploreze noi produse și servicii. Analiza cluster poate ajuta, de asemenea, companiile să descopere punctele forte și punctele slabe și concurenții lor.

• Reducerea datelor: - Este dificil pentru companii să gestioneze și să stocheze tone de date. Analiza clusterelor ajută companiile să separe informațiile valoroase în diferite clustere, făcând mai ușor pentru companii să facă diferența între datele valoroase și redundante care pot fi aruncate.

Cum se efectuează analiza clusterului?

Fiecare model de analiză de cluster necesită o strategie diferită. Cu toate acestea, următorii pași pot fi utilizați pentru toate tehnicile de analiză a clusterelor.

• Colectați date nestructurate: puteți efectua analize de cluster pe datele clienților existente. Cu toate acestea, va trebui să colectați informații noi dacă doriți să înțelegeți tendințele recente sau trăsăturile consumatorilor. Puteți efectua un sondaj pentru a afla despre noile evoluții ale pieței.

• Selectarea variabilei potrivite: - Începem analiza clusterului prin alegerea unei variabile sau a unei proprietăți pe baza căreia putem separa un punct de date de altul. Ajută la restrângerea proprietății pe baza cărora se vor forma clustere.

• Scalarea datelor: - Următorul pas este scalarea datelor în diferite categorii. Înseamnă clasificarea datelor pe baza variabilelor selectate.

• Calculul distanței: - Ultimul pas al analizei cluster este calcularea distanței dintre variabile. Deoarece punctele de date sunt aranjate în clustere cu diferiți factori, trebuie să pregătim o ecuație luând în considerare toate variabilele. Una dintre cele mai simple moduri este de a calcula distanța dintre centrele a două grupuri.

Concluzie

Analiza cluster este un instrument popular de analiză de afaceri care ajută la convertirea datelor nestructurate în formate utilizabile. Pe măsură ce companiile colectează cantități tot mai mari de date în fiecare an, devine necesar ca acestea să utilizeze datele în scopuri semnificative. Prin urmare, se așteaptă ca locurile de muncă din analiza clusterelor să crească de mai multe ori în următorii ani. Conform statisticilor, salariul mediu al unui manager de cluster în SUA este de 79.109 USD. Pe de altă parte, salariul mediu al unui analist de date în SUA este de 65.217 USD.

Dacă sunteți intrigat de analiza datelor și aveți o perspicacitate ascuțită pentru afaceri, vă puteți alătura programului de certificare Business Analytics oferit de upGrad.