การวิเคราะห์คลัสเตอร์ในการวิเคราะห์ธุรกิจ: ทุกสิ่งที่ต้องรู้

ขอบเขตของ Business Analytics กำลังขยายตัวตามกระแสข้อมูลที่สร้างขึ้นผ่านการโต้ตอบของผู้ใช้และพฤติกรรมของลูกค้า เมื่อปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้น ความท้าทายในการใช้งานก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน การแบ่งส่วนของฐานข้อมูลที่กว้างขวางและไม่มีโครงสร้างดังกล่าวมีความจำเป็นในการเก็บเกี่ยวมูลค่าจากการนำไปใช้ใน Business Analytics ซึ่งเป็นวิธีการทำงานของ Cluster Analysis ในฐานะเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพ

การวิเคราะห์คลัสเตอร์เป็นส่วนสำคัญของ Business Analytics ด้วยวิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่องที่มีประสิทธิภาพในการสร้างคลัสเตอร์ข้อมูลเพื่อระบุรูปแบบและทำงานโดยไม่หยุดชะงักจากหน่วยงานปฏิบัติการ สถิติตามเมตริกที่สร้างขึ้นจาก Cluster Analysis สามารถช่วยให้ธุรกิจขยายตัวได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยการทำงานกับผลลัพธ์ที่ดึงมาและการรับข้อมูลเพื่อดำเนินการปรับปรุงที่เป็นไปได้ตามที่บริษัทกำหนด การจัดการที่เป็นหนึ่งเดียวกันผ่านรายงานที่ถูกต้องตามข้อเท็จจริงจะเป็นประโยชน์อย่างมากต่อบริษัทและองค์กร

เรียนรู้ หลักสูตรการวิเคราะห์ธุรกิจ ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับ Masters, Executive PGP หรือ Advanced Certificate Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

สำรวจโปรแกรมการวิเคราะห์ธุรกิจของเราจากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก

มาหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Cluster Analysis และบทบาทใน Business Analytics

การวิเคราะห์คลัสเตอร์คืออะไร

การวิเคราะห์คลัสเตอร์เป็นเครื่องมือที่แพร่หลายใน Business Analytics ซึ่งใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลเพื่อแบ่งกลุ่มกลุ่มย่อยต่างๆ ที่มีคุณสมบัติและคุณลักษณะที่คล้ายคลึงกัน วิธีการนี้ทำงานผ่านชุดข้อมูลจำนวนมากและวิเคราะห์คุณลักษณะที่มีประเด็นทั่วไปมากที่สุด รวบรวมไว้ด้วยกันในกลุ่มเล็กๆ เพื่อให้เข้าถึงได้ง่ายขึ้น ไม่ว่าจะเป็นกลุ่มลูกค้า นิสัยการซื้อ ความชอบผลิตภัณฑ์ และอื่นๆ Cluster Analysis จะบันทึกสิ่งเหล่านี้และติดตามแนวโน้มเพื่อเก็บวัตถุในอนาคตไว้ในกลุ่มเดียวกันต่อไป

การวิเคราะห์ธุรกิจเล่นกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าสำหรับการนำรายงานข้อมูลที่ได้รับไปใช้อย่างถูกต้อง ในทางกลับกัน การวิเคราะห์คลัสเตอร์ทำให้กระบวนการทั้งหมดเป็นไปได้ด้วยวิธีการจัดกลุ่มที่จัดกลุ่มออบเจ็กต์ที่เกี่ยวข้องและช่วยให้นักวิเคราะห์ตัดสินใจอย่างมีข้อมูลโดยการอ่านแนวโน้มและรูปแบบที่ถูกต้อง การสร้างกลุ่มที่เป็นเนื้อเดียวกันเหล่านี้ยังช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถประหยัดเวลา ความพยายาม และเงินสำหรับการทำเหมืองข้อมูลรูปแบบอื่นๆ ที่แทบจะไม่มีความสามารถเท่ากับการวิเคราะห์คลัสเตอร์

คุณสมบัติของการวิเคราะห์คลัสเตอร์

คุณลักษณะหลายอย่างของ Cluster Analysis ทำให้แตกต่างจากเครื่องมือวิเคราะห์อื่นๆ นี่คือคุณลักษณะบางอย่างของ Cluster Analysis

• การวิเคราะห์คลัสเตอร์ไม่มีทิศทาง ซึ่งหมายความว่ากลุ่มย่อยที่เป็นผลลัพธ์หลังการวิเคราะห์ไม่ได้อิงตามพารามิเตอร์บางอย่าง แม้ว่ากลุ่มเหล่านี้จะเป็นเนื้อเดียวกัน แต่ก็ไม่มีสูตรเฉพาะที่จะสร้างกลุ่มเหล่านี้
• การจัดกลุ่มทำงานร่วมกับการวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่แสดงหน้าที่คล้ายคลึงกันและพฤติกรรมเฉพาะซึ่งไม่สามารถติดตามได้ในตัวแปรที่แตกต่างกันอย่างมาก ตัวอย่างเช่น ความสำเร็จของแคมเปญการตลาดสามารถวัดได้โดยใช้จำนวนผู้ที่เปิดอีเมลทางการตลาด และเฉพาะตัวแปรที่แสดงถึงคุณลักษณะนี้เท่านั้นที่จะได้รับการพิจารณาในระหว่างการจัดกลุ่ม
• การทำคลัสเตอร์สามารถค้นหารูปแบบและข้อมูลที่ซ่อนอยู่ในขณะที่รันกระบวนการผ่านฐานข้อมูล คลัสเตอร์ไม่ได้กำหนดเป้าหมายตัวแปรใดๆ แต่ค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่และแบ่งกลุ่มตามนั้น

ประเภทของการวิเคราะห์คลัสเตอร์

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจะติดตามประเภทต่าง ๆ เพื่อดำเนินการกระบวนการที่แม่นยำใน Business Analytics ตัวอย่าง Cluster Analysis ประเภทต่างๆ ที่ใช้ในการจัดโครงสร้างโครงสร้างข้อมูลต่างๆ มีดังนี้

ฮาร์ดคลัสเตอร์

วิธีการจัดกลุ่มฮาร์ดคลัสเตอร์ช่วยให้แน่ใจว่าแต่ละตัวแปรข้อมูลมีอยู่ในคลัสเตอร์เดียวเท่านั้น ซึ่งหมายความว่าการจัดประเภทชุดข้อมูลแบบฮาร์ดคอร์จะต้องได้รับการดูแลเพื่อจัดประเภทรายการข้อมูลตามนั้น อัลกอริธึมที่มีชื่อเสียงอย่างหนึ่งที่ใช้ใน Hard Clustering ของ Cluster Analysis คือ K-Means

การทำคลัสเตอร์แบบอ่อน

การทำคลัสเตอร์แบบซอฟต์นั้นไม่เข้มงวดเท่ากับการทำคลัสเตอร์แบบฮาร์ด และช่วยให้สามารถจัดกลุ่มตัวแปรข้อมูลในลักษณะที่ไอเท็มสามารถมีอยู่พร้อมกันในหลายคลัสเตอร์ได้ อัลกอริธึม Fuzzy Clustering เป็นอัลกอริธึมที่ใช้บ่อยซึ่งอยู่ในกลุ่ม Soft Clustering

การประยุกต์ใช้การวิเคราะห์คลัสเตอร์

การวิเคราะห์คลัสเตอร์เป็นส่วนสำคัญของ Business Analytics ซึ่งช่วยในการสรุปการทำเหมืองข้อมูล การระบุตัวตน และสร้างแบบจำลองทางสถิติสำหรับการตัดสินใจทางธุรกิจที่มีข้อมูลครบถ้วน เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลนี้ช่วยนำทางโดเมนที่หลากหลายและดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก มาดูการใช้งานบางอย่างกัน

• Data Science เป็นหนึ่งในผู้ใช้ที่สำคัญที่สุดของ Cluster Analysis โดยมีกระบวนการที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย เครื่องมือขุดข้อมูลให้ความแม่นยำโดยการวิเคราะห์ด้านคุณภาพและเชิงปริมาณของฐานข้อมูลเพื่อแบ่งกลุ่มตามนั้น

• ธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับส่วนการตลาดใช้ Cluster Analysis สำหรับการแบ่งส่วนตลาดอย่างกว้างขวางเพื่อสร้างกลยุทธ์และกลยุทธ์ทางการตลาดที่ดีขึ้นตามส่วนผู้บริโภค การทำคลัสเตอร์ทำงานร่วมกับแอตทริบิวต์ของลูกค้าและแบ่งกลุ่มที่เป็นเนื้อเดียวกันเพื่อการเข้าถึงและประสิทธิภาพที่ดีขึ้น

• การวิเคราะห์คลัสเตอร์ยังเข้าใจแนวคิดของโซเชียลมีเดีย การเข้าถึง อัตราการแปลง และระดับความสามารถในการทำกำไรที่ส่งเสริมผ่านวิธีการโฆษณา นอกจากนี้ โครงสร้างทางสังคมที่ทำงานบนแพลตฟอร์มดังกล่าวยังได้รับการศึกษาโดยใช้การวิเคราะห์คลัสเตอร์ในเทคนิคการทำเหมืองข้อมูล

• การแบ่งกลุ่มรูปภาพเป็นวิธีการที่เกิดขึ้นใหม่ ซึ่งเติบโตขึ้นด้วยความช่วยเหลือของ Cluster Analysis เพื่อแบ่งกลุ่มรูปภาพและแยกจุดที่คล้ายกันของรูปภาพด้วยคุณลักษณะที่เป็นเนื้อเดียวกัน โดยจัดกลุ่มส่วนของข้อมูลรูปภาพออกเป็นกลุ่มต่างๆ เพื่อการวิเคราะห์อย่างใกล้ชิด

• กระบวนการกรองการทำงานร่วมกันจะดำเนินการโดยใช้ Cluster Analysis ซึ่งเป็นวิธีปฏิบัติในการใช้ข้อมูลในอดีตของลูกค้าเพื่อขยายคำแนะนำและข้อเสนอตามข้อมูลเดียวกัน แนวคิดนี้อาศัยการจัดกลุ่มเพื่อดูแลจัดการกลุ่มของรายการที่เหมือนกันโดยอิงจากการค้นหาที่ผ่านมาบนอุปกรณ์ใดๆ กระบวนการทำงานเป็นระบบแนะนำทุกครั้งที่แอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้องทำงาน

ควรใช้การวิเคราะห์คลัสเตอร์เมื่อใด

การวิเคราะห์คลัสเตอร์ใช้เป็นหลักในการแบ่งส่วนข้อมูล แต่การใช้งานเพื่อค้นหาความผิดปกตินั้นเป็นเรื่องปกติในหน่วยงานต่างๆ โดยมีเป้าหมายเพื่อระบุความไม่สอดคล้องกันในระบบและตรวจจับการฉ้อโกง ธุรกรรมใดๆ ที่ออกจากกลุ่มคลัสเตอร์ที่เป็นเนื้อเดียวกันถือเป็นที่น่าสงสัย นักวิเคราะห์ที่มุ่งหวังที่จะทำให้ฐานข้อมูลขนาดใหญ่ง่ายขึ้นเป็นชุดข้อมูลสิ้นเปลืองขนาดเล็กสามารถใช้ Cluster Analysis เพื่อนำกระบวนการไปใช้และทำให้ผู้ใช้สามารถทำงานกับชุดข้อมูลที่มีขนาดเล็กลงด้วยเทคนิคอื่นๆ การวิเคราะห์คลัสเตอร์คือตัวเลือกอเนกประสงค์ที่ช่วยให้นักวิเคราะห์ธุรกิจทำการวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างแม่นยำและแม่นยำ

การรับรองการวิเคราะห์ธุรกิจเพื่อโอกาสที่ดีกว่า

ตามอนาคตที่สดใสและขอบเขตของ Business Analytics ในอุตสาหกรรม ผู้เรียนกำลังมองหาหลักสูตรที่ได้รับการดูแลจัดการอย่างดีเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับสาขานี้ ในขณะเดียวกันก็ทำให้ประวัติย่อของพวกเขาแข็งแกร่งขึ้น หากคุณต้องการเพิ่มข้อมูลประจำตัวที่คล้ายคลึงกัน โปรแกรมการจัดการสำหรับผู้บริหาร ของ upGrad ในด้านนวัตกรรมเชิงกลยุทธ์ การเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล และการวิเคราะห์ธุรกิจ คือหลักสูตรที่ใช่สำหรับคุณ

หลักสูตรแบบไดนามิกพร้อมการเรียนรู้มากกว่า 300 ชั่วโมงมีหลักสูตรที่มีรายละเอียดซึ่งสร้างขึ้นเพื่อมอบทักษะตามความต้องการของอุตสาหกรรมการวิเคราะห์ธุรกิจโดยเฉพาะ หลักสูตรนี้สร้างขึ้นภายใต้การแนะนำของคณาจารย์และผู้นำในอุตสาหกรรม โดยหลักสูตรนี้จะช่วยให้ผู้เรียนมีความรู้ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเกี่ยวกับวิธีการตามทันโลกธุรกิจที่ดำเนินไปอย่างรวดเร็ว นอกเหนือจากโครงสร้างหลักสูตรโดยละเอียดแล้ว แพลตฟอร์มนี้ยังขยายประโยชน์เพิ่มเติม รวมถึงการท้าทายอาชีพ การให้คำปรึกษา การเรียนรู้แบบตัวต่อตัว และเวลาการเรียนรู้ที่ยืดหยุ่นสำหรับมืออาชีพที่ทำงาน ตรวจสอบ upGrad เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับหลักสูตรนี้และอีกมากมาย!

อ่านบทความอื่น ๆ ของเราที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ธุรกิจ

บทสรุป

การวิเคราะห์คลัสเตอร์จะระบุจุดที่เป็นเนื้อเดียวกันและการแบ่งส่วนเดียวกันในคลัสเตอร์เพื่อทำให้กระบวนการจัดโครงสร้างง่ายขึ้นสำหรับนักวิเคราะห์รายอื่นๆ เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับโลกเทคโนโลยี จับรูปแบบในระบบและปรับใช้เพื่อการวิเคราะห์ธุรกิจที่ราบรื่น ปรับปรุงการบริหารเวลา การตัดสินใจ และความสามารถในการทำกำไรด้วยความแม่นยำ และดึงดูดโอกาสทางธุรกิจมากมายให้เติบโต

การดำเนินงานจากทุกโดเมนจะได้รับประโยชน์จากการวิเคราะห์คลัสเตอร์ ดังนั้น นักวิเคราะห์ธุรกิจจึงแนะนำให้เรียนรู้และรักษาแนวปฏิบัติอัลกอริทึมของคลัสเตอร์ และนำไปใช้กับสถานการณ์ทางธุรกิจในโลกแห่งความเป็นจริง