Кластерный анализ в бизнес-аналитике

У предприятий много неструктурированных данных. По статистике почти 80% данных компаний неструктурированы. Также скорость роста неструктурированных данных составляет 55-65% в год. Поскольку эти данные невозможно привести в табличную форму, предприятиям, особенно малому бизнесу, сложно использовать неструктурированные данные. Вот почему инструменты бизнес-аналитики становятся все более популярными. Кластерный анализ — это инструмент бизнес-аналитики, который помогает компаниям сортировать неструктурированные данные и использовать их с максимальной выгодой.

Этот блог поможет вам понять, что такое кластерный анализ в бизнес-аналитике, его виды и приложения.

Что такое кластерный анализ?

Кластер означает упорядочивание или группировку похожих элементов. Поэтому, как следует из названия, кластерный анализ — это статистический инструмент, классифицирующий одинаковые объекты по разным группам. Объекты внутри кластера имеют схожие свойства, тогда как объекты двух отдельных кластеров совершенно разные. Кластерный анализ служит инструментом интеллектуального анализа данных или исследования данных в бизнес-аналитике. Он используется для выявления похожих закономерностей или тенденций и сравнения одного набора данных с другим.

Инструмент кластерного анализа в основном используется для разделения клиентов на разные категории, определения целевой аудитории и потенциальных клиентов, а также понимания характеристик клиентов. Мы также можем понимать кластерный анализ как метод автоматической сегментации, который делит данные на разные группы на основе их характеристик. Он относится к широкой категории больших данных.

Ознакомьтесь с нашими курсами по бизнес-аналитике, чтобы повысить свою квалификацию

Какие существуют типы моделей кластеризации?

В целом существует два типа кластеризации: жесткая и мягкая кластеризация. При жесткой кластеризации каждая точка данных определена и включается только в один кластер. С другой стороны, точки данных в мягкой кластеризации располагаются на основе вероятности. Мы можем поместить одну точку данных в разные кластеры в мягкой кластеризации. Ниже приведены наиболее популярные типы моделей кластеризации в бизнес-аналитике:

• Иерархический: - Алгоритм иерархической кластеризации упорядочивает кластеры в иерархию. Он создает дерево кластеров. Затем два ближайших кластера объединяются в одну пару. Эта новая пара далее объединяется с другой парой.

Например, если кластеров восемь, то два кластера с максимально схожими характеристиками будут сгруппированы вместе и образуют одну ветвь. Точно так же остальные шесть кластеров будут объединены в пару из трех кластеров. Четыре пары кластеров будут объединены в две пары кластеров. Оставшиеся два кластера также будут объединены в головной кластер. Кластеры появляются в форме пирамиды.

Иерархическая кластеризация далее делится на две разные категории — агломеративную и разделительную кластеризацию. Агломеративную кластеризацию также называют AGNES (агломеративное вложение), при которой два одинаковых кластера объединяются на каждом этапе, пока не останется один объединенный кластер. С другой стороны, разделяющая иерархическая кластеризация, также называемая DIANA (Divise Analysis), противоречит AGNES. Этот алгоритм делит один кластер на два кластера.

• K - средние: - Модель кластерного анализа K-средних использовала предопределенные кластеры. Алгоритм кластеризации K – означает поиск локальных максимумов на каждой итерации. Этот алгоритм продолжает вычислять центроид, пока не найдет правильный центроид.

• Centroid: - Centroid также является итеративным алгоритмом кластеризации. Он находит сходство между двумя кластерами, вычисляя ближайшее расстояние между точкой данных и центроидом. Затем алгоритм центроидной кластеризации используется для поиска локальных оптимумов. Точки данных в этом алгоритме предопределены.

• Распределение: Этот алгоритм кластеризации основан на вероятности. Он использует обычные правила или правила Гаусса, чтобы найти вероятность между точками данных одного кластера. Точки данных располагаются в кластере на основе гипотезы или вероятности в модели распределения. Однако это модель переобучения. Это означает, что нам нужно наложить некоторые ограничения при использовании алгоритма распределения.

• Плотность: Алгоритм кластера плотности ищет пространство данных, чтобы упорядочить точки данных с различной плотностью. Этот алгоритм создает отдельные области плотности на основе разных плотностей.

Преимущества кластерного анализа

Вот два наиболее важных преимущества кластерного анализа!

• Метод ненаправленного интеллектуального анализа данных. Кластерный анализ представляет собой ненаправленный или исследовательский метод интеллектуального анализа данных. Это означает, что нельзя сформировать гипотезу или предсказать результат кластерного анализа. Вместо этого он создает скрытые шаблоны и структуры из неструктурированных данных. Проще говоря, при проведении кластерного анализа не имеют в виду целевую переменную. Это дает неожиданные результаты.

• Упорядоченные данные для других алгоритмов. Предприятия используют различные инструменты аналитики и машинного обучения. Однако некоторые инструменты аналитики могут работать только в том случае, если мы предоставляем структурированные данные. Мы можем использовать инструменты кластерного анализа, чтобы привести данные в осмысленную форму для анализа с помощью программного обеспечения для машинного обучения.

Приложения для кластерного анализа

Предприятия могут использовать кластерный анализ для следующих целей:

• Сегментация рынка. Кластерный анализ помогает предприятиям сегментировать рынок, создавая группы однородных клиентов с одинаковым поведением. Это выгодно для предприятий с широким спектром продуктов и услуг и обслуживает большую аудиторию. Кластерный анализ помогает компаниям определить реакцию клиентов на их продукты и услуги, объединяя клиентов с одинаковыми атрибутами в один кластер. Это позволяет предприятиям организовывать свои услуги и предлагать определенные продукты различным группам.

• Понимание поведения потребителей. Кластерный анализ полезен для компаний, поскольку позволяет понять поведение потребителей, например их предпочтения, реакцию на продукты или услуги и модели покупок. Это помогает предприятиям определять свои стратегии маркетинга и продаж.

• Выявление новых рыночных возможностей. Предприятия также могут использовать кластерный анализ, чтобы понять тенденции новостей на рынке, анализируя поведение потребителей. Это может помочь им расширить свой бизнес и исследовать новые продукты и услуги. Кластерный анализ также может помочь предприятиям определить сильные и слабые стороны и своих конкурентов.

• Сокращение данных: предприятиям сложно управлять и хранить тонны данных. Кластерный анализ помогает компаниям распределять ценную информацию по разным кластерам, что облегчает компаниям различие между ценными и избыточными данными, которые можно отбросить.

Как выполнить кластерный анализ?

Для каждой модели кластерного анализа требуется своя стратегия. Однако следующие шаги можно использовать для всех методов кластерного анализа.

• Сбор неструктурированных данных. Вы можете выполнять кластерный анализ существующих данных о клиентах. Однако вам потребуется собрать свежую информацию, если вы хотите понять последние тенденции или особенности потребителей. Вы можете провести опрос, чтобы узнать о новых событиях на рынке.

• Выбор правильной переменной: - Мы начинаем кластерный анализ с выбора переменной или свойства, на основе которого мы можем отделить одну точку данных от другой. Это помогает сузить свойство на основе того, какие кластеры будут сформированы.

• Масштабирование данных . Следующим шагом является масштабирование данных по разным категориям. Это означает категоризацию данных на основе выбранных переменных.

• Расчет расстояния: последний шаг кластерного анализа — расчет расстояния между переменными. Поскольку точки данных объединены в кластеры с разными факторами, нам необходимо подготовить уравнение, учитывающее все переменные. Одним из самых простых способов является вычисление расстояния между центрами двух кластеров.

Вывод

Кластерный анализ — это популярный инструмент бизнес-аналитики, который помогает преобразовывать неструктурированные данные в пригодные для использования форматы. Поскольку компании с каждым годом собирают все больше данных, им становится необходимо использовать данные в значимых целях. Таким образом, ожидается, что количество рабочих мест в области кластерного анализа в ближайшие годы вырастет в несколько раз. По статистике, средняя зарплата менеджера кластера в США составляет 79 109 долларов. С другой стороны, средняя зарплата аналитика данных в США составляет 65 217 долларов.

Если вас интересует аналитика данных и у вас есть деловая хватка, вы можете присоединиться к программе сертификации бизнес-аналитики, предлагаемой upGrad.