Кластерный анализ в бизнес-аналитике: все, что нужно знать

Область бизнес-аналитики расширяется благодаря последовательному потоку данных, генерируемому посредством взаимодействия с пользователем и поведения клиентов. По мере роста объема информации растет и сложность ее использования. Сегментация такой обширной неструктурированной базы данных необходима, чтобы извлечь из нее пользу для ее реализации в бизнес-аналитике, благодаря чему кластерный анализ работает как эффективный инструмент.

Кластерный анализ является важным аспектом бизнес-аналитики с его мощными методами машинного обучения для создания кластеров информации для выявления закономерностей и работы без какого-либо прерывания со стороны операционных объектов. Статистика на основе метрик, созданная с помощью кластерного анализа, может эффективно помочь предприятиям расширяться, работая с полученными результатами и получая информацию, чтобы приступить к любым возможным улучшениям, требуемым компанией. Единое управление посредством точных, подкрепленных фактами отчетов может быть очень полезным для компаний и организаций.

Изучайте онлайн-курсы по бизнес-аналитике в лучших университетах мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Ознакомьтесь с нашими программами бизнес-аналитики от лучших университетов мира

Давайте узнаем больше о кластерном анализе и его роли в бизнес-аналитике.

Что такое кластерный анализ?

Кластерный анализ — это широко распространенный инструмент бизнес-аналитики, который использует методы интеллектуального анализа данных для сегментации различных небольших групп, содержащих схожие характеристики и функции. Этот метод работает со многими наборами данных и анализирует функции с наиболее распространенными аспектами, объединяя их в меньшие группы для облегчения доступа. Будь то группа клиентов, покупательские привычки, предпочтения в отношении продуктов и многое другое, кластерный анализ отмечает это и следует тенденции к дальнейшему сохранению будущих объектов в одной и той же группе.

Бизнес-анализ работает с большими наборами данных, чтобы получить ценную информацию для точной реализации отчетов о полученных данных. С другой стороны, кластерный анализ делает возможным весь процесс с помощью методов кластеризации, которые группируют соответствующие объекты и помогают аналитикам принимать обоснованные решения, считывая правильные тенденции и закономерности. Создание этих однородных групп также позволяет аналитикам экономить время, усилия и деньги на других формах интеллектуального анализа данных, которые едва ли столь компетентны, как кластерный анализ.

Особенности кластерного анализа

Несколько особенностей кластерного анализа отличают его от других инструментов анализа. Вот некоторые особенности кластерного анализа.

• Кластерный анализ является ненаправленным, что означает, что результирующие подгруппы после анализа не основаны на определенных параметрах. Хотя эти группы гомогенны, не существует конкретной формулы для их формирования.
• Кластеризация работает с анализом наборов данных, демонстрирующих схожие функции и специфическое поведение, которые нельзя проследить в радикально разных переменных. Например, успех маркетинговой кампании можно оценить по количеству людей, открывших маркетинговую электронную почту, и при кластеризации будет учитываться только переменная, отражающая эту характеристику.
• Кластеризация может находить скрытые шаблоны и данные во время выполнения своего процесса через базу данных. Кластеры не нацелены на какую-либо переменную, но находят скрытые шаблоны и соответствующим образом сегментируют.

Типы кластерного анализа

Алгоритм машинного обучения также следует различным типам для выполнения точных процессов в бизнес-аналитике. Вот различные типы примеров кластерного анализа, используемые для структурирования различных структур данных:

Жесткая кластеризация

Метод группировки Hard Cluster гарантирует, что каждая переменная данных содержится только в одном кластере, а это означает, что для соответствующей классификации элементов данных необходимо поддерживать жесткую классификацию наборов данных. Одним из известных алгоритмов, используемых в кластерном анализе типа Hard Clustering, является K-Means.

Мягкая кластеризация

Мягкая кластеризация не такая жесткая, как жесткая кластеризация, и позволяет группировать переменные данных таким образом, чтобы элемент мог существовать одновременно в нескольких кластерах. Алгоритм нечеткой кластеризации является часто используемым алгоритмом, принадлежащим к группе Soft Clustering.

Применение кластерного анализа

Кластерный анализ является важной частью бизнес-аналитики, помогая завершать интеллектуальный анализ данных, идентификацию и создание статистических моделей для обоснованных бизнес-решений. Этот метод интеллектуального анализа данных помогает ориентироваться в различных областях и извлекать ценную информацию из множества неструктурированных данных. Давайте узнаем некоторые из его приложений.

• Наука о данных является одним из наиболее значительных пользователей кластерного анализа, причем этот процесс используется в огромных масштабах. Инструмент интеллектуального анализа данных обеспечивает точность путем анализа качественных и количественных аспектов базы данных для ее соответствующего сегментирования.

• Предприятия, занимающиеся маркетингом, широко используют кластерный анализ для сегментации рынка, чтобы создавать лучшие стратегии и маркетинговые тактики, основанные на потребительском сегменте. Кластеризация работает с атрибутами клиентов и сегментирует однородные для улучшения охвата и производительности.

• Кластерный анализ также понимает концепции социальных сетей, их охват, коэффициент конверсии и уровень прибыльности, которые он продвигает с помощью своих рекламных методов. Кроме того, социальные структуры, работающие на таких платформах, также изучаются с использованием кластерного анализа в технике интеллектуального анализа данных.

• Сегментация изображения — это новый метод, развивающийся с помощью кластерного анализа для сегментации изображения и разделения похожих точек изображения с однородными характеристиками — кластеризации частей набора данных изображения в разные группы для тщательного анализа.

• Процесс совместной фильтрации осуществляется с помощью кластерного анализа, который представляет собой практику использования исторических данных клиента для расширения рекомендаций и предложений на основе тех же данных. Концепция основана на кластеризации для создания группы однородных элементов на основе прошлых поисков на любом устройстве. Процесс запускается как рекомендательная система каждый раз, когда запускается соответствующее приложение.

Когда использовать кластерный анализ?

Кластерный анализ в основном используется для сегментации данных, но его использование для поиска аномалий распространено среди организаций с целью выявления несоответствий в системах и обнаружения мошенничества. Любая транзакция, выходящая за пределы однородных кластеризованных групп, вызывает подозрения. Аналитики, стремящиеся упростить большие базы данных до небольших, пригодных для использования наборов данных, также могут использовать кластерный анализ для реализации процесса и предоставления пользователям возможности работать с меньшими наборами данных с помощью различных других методов. Кластерный анализ — это универсальный вариант, помогающий бизнес-аналитикам выполнять анализ данных с точностью и точностью.

Сертификация бизнес-аналитики для лучших возможностей

Следя за блестящим будущим и масштабами бизнес-аналитики в отрасли, учащиеся ищут хорошо подобранные курсы, чтобы узнать больше об этой области и укрепить свое резюме. Если вы хотите добавить аналогичные учетные данные, то программа upGrad Executive Management в области стратегических инноваций, цифровой трансформации и бизнес-аналитики — это правильный курс для изучения!

Динамичный курс с более чем 300 часами обучения имеет подробный учебный план, созданный исключительно для предоставления востребованных навыков в индустрии бизнес-аналитики. Курс, созданный под руководством преподавателей факультета и лидеров отрасли, дает учащимся основанные на данных знания о том, как не отставать от быстро меняющегося делового мира. Наряду с подробной структурой курса платформа предоставляет дополнительные преимущества, в том числе вызов карьере, наставничество, взаимное обучение и гибкое время обучения для работающих специалистов. Посетите upGrad , чтобы узнать больше об этом курсе и многом другом!

Прочтите наши другие статьи, связанные с бизнес-аналитикой

Вывод

Кластерный анализ идентифицирует однородные точки и сегменты в кластере, чтобы упростить процесс структурирования для других аналитиков. Это мощный инструмент для технологического мира, который фиксирует шаблоны в системах и развертывает их для бесперебойной бизнес-аналитики. Это улучшает управление временем, принятие решений и прибыльность с точностью и привлекает бесчисленные возможности для процветания бизнеса.

Кластерный анализ может принести пользу операциям относительно всех доменов. Поэтому бизнес-аналитикам рекомендуется изучать и поддерживать методы работы с кластерными алгоритмами и применять их в реальных бизнес-сценариях.