การวิเคราะห์คลัสเตอร์ในการวิเคราะห์ธุรกิจ

ธุรกิจมีข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก จากสถิติพบว่าข้อมูลของบริษัทเกือบ 80% ไม่มีโครงสร้าง นอกจากนี้ อัตราการเติบโตของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างคือ 55-65% ต่อปี เนื่องจากข้อมูลนี้ไม่สามารถจัดเรียงในรูปแบบตารางได้ จึงเป็นเรื่องยากสำหรับองค์กรโดยเฉพาะธุรกิจขนาดเล็กที่จะใช้ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง นี่คือเหตุผลที่เครื่องมือวิเคราะห์ธุรกิจกำลังได้รับความนิยมอย่างกว้างขวาง การวิเคราะห์คลัสเตอร์เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ธุรกิจที่ช่วยให้บริษัทต่างๆ จัดเรียงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและนำไปใช้เพื่อประโยชน์สูงสุด

บล็อกนี้ช่วยให้คุณเข้าใจว่าการวิเคราะห์คลัสเตอร์คืออะไรในการวิเคราะห์ธุรกิจ ประเภท และแอปพลิเคชัน

การวิเคราะห์คลัสเตอร์คืออะไร

คลัสเตอร์ หมายถึง การจัดหรือจัดกลุ่มรายการที่คล้ายกัน ดังนั้น ตามชื่อที่แนะนำ การวิเคราะห์คลัสเตอร์เป็นเครื่องมือทางสถิติที่จำแนกวัตถุที่เหมือนกันในกลุ่มต่างๆ ออบเจ็กต์ภายในคลัสเตอร์มีคุณสมบัติคล้ายคลึงกัน ในขณะที่ออบเจ็กต์ของสองคลัสเตอร์ที่แยกจากกันจะแตกต่างกันโดยสิ้นเชิง การวิเคราะห์คลัสเตอร์ทำหน้าที่เป็นเหมืองข้อมูลหรือเครื่องมือสำรวจข้อมูลในการวิเคราะห์ธุรกิจ ใช้เพื่อระบุรูปแบบหรือแนวโน้มที่คล้ายกัน และเปรียบเทียบข้อมูลชุดหนึ่งกับอีกชุดหนึ่ง

เครื่องมือวิเคราะห์คลัสเตอร์ส่วนใหญ่จะใช้เพื่อแยกลูกค้าออกเป็นหมวดหมู่ต่างๆ หากลุ่มเป้าหมายและผู้ที่มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าเป้าหมาย และทำความเข้าใจลักษณะลูกค้า นอกจากนี้เรายังสามารถเข้าใจการวิเคราะห์คลัสเตอร์เป็นเทคนิคการแบ่งส่วนอัตโนมัติที่แบ่งข้อมูลออกเป็นกลุ่มต่างๆ ตามลักษณะเฉพาะ อยู่ภายใต้หมวดหมู่กว้างๆ ของข้อมูลขนาดใหญ่

ดูหลักสูตรการวิเคราะห์ธุรกิจเพื่อเพิ่มทักษะให้กับตัวคุณเอง

โมเดลการทำคลัสเตอร์ประเภทต่าง ๆ มีอะไรบ้าง

การทำคลัสเตอร์มีสองประเภทกว้างๆ: การทำคลัสเตอร์แบบแข็งและแบบอ่อน ในการฮาร์ดคลัสเตอร์ จุดข้อมูลแต่ละจุดมีความชัดเจนและรวมอยู่ในคลัสเตอร์เดียวเท่านั้น ในทางกลับกัน จุดข้อมูลในซอฟต์คลัสเตอร์จะจัดเรียงตามความน่าจะเป็น เราสามารถใส่จุดข้อมูลหนึ่งจุดในคลัสเตอร์ที่แตกต่างกันในซอฟต์คลัสเตอร์ ต่อไปนี้เป็นประเภทโมเดลการทำคลัสเตอร์ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในการวิเคราะห์ธุรกิจ:

• ลำดับชั้น:- อัลกอริทึมการจัดกลุ่มแบบลำดับชั้นจัดเรียงคลัสเตอร์ในลำดับชั้น มันสร้างต้นไม้ของคลัสเตอร์ จากนั้นทั้งสองกลุ่มที่ใกล้เคียงที่สุดจะถูกจัดเรียงเป็นคู่เดียว คู่ใหม่นี้รวมกับอีกคู่หนึ่ง

ตัวอย่างเช่น หากมีแปดคลัสเตอร์ ทั้งสองคลัสเตอร์ที่มีลักษณะใกล้เคียงกันมากที่สุดจะถูกจัดเรียงเข้าด้วยกันและสร้างสาขาเดียว ในทำนองเดียวกัน อีกหกคลัสเตอร์จะจัดเป็นคู่ของสามคลัสเตอร์ กระจุกทั้งสี่คู่จะถูกนำมารวมกันเป็นกระจุกสองคู่ อีกสองคลัสเตอร์ที่เหลือจะถูกรวมเข้าด้วยกันเพื่อสร้างคลัสเตอร์หลัก กระจุกมีรูปร่างเป็นปิรามิด

การจัดกลุ่มแบบลำดับชั้นยังแบ่งออกเป็นสองประเภทที่แตกต่างกัน – การจัดกลุ่มแบบรวมกลุ่มและแบบแบ่งกลุ่ม การทำคลัสเตอร์แบบรวมกลุ่มเรียกอีกอย่างว่า AGNES (Agglomerative Nesting) โดยจะมีการรวมคลัสเตอร์ที่คล้ายกันสองคลัสเตอร์ในทุกขั้นตอนจนกว่าจะเหลือคลัสเตอร์เดียว ในทางกลับกัน การจัดกลุ่มแบบลำดับชั้นแบบแบ่งกลุ่ม หรือที่เรียกว่า DIANA (การวิเคราะห์แบบแบ่งส่วน) ซึ่งขัดแย้งกับ AGNES อัลกอริทึมนี้แบ่งหนึ่งคลัสเตอร์ออกเป็นสองคลัสเตอร์

• K – หมายถึง:- โมเดลการวิเคราะห์คลัสเตอร์ K-means ใช้คลัสเตอร์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า การใช้ K – หมายถึงอัลกอริธึมการจัดกลุ่มคือการค้นหาค่าสูงสุดในพื้นที่ในการวนซ้ำแต่ละครั้ง อัลกอริธึมนี้จะคำนวณเซนทรอยด์ต่อไปจนกว่าจะพบเซนทรอยด์ที่ถูกต้อง

• Centroid:- Centroid ยังเป็นอัลกอริธึมการทำคลัสเตอร์แบบวนซ้ำ พบความคล้ายคลึงกันระหว่างสองคลัสเตอร์โดยการคำนวณระยะทางที่ใกล้ที่สุดระหว่างจุดข้อมูลและเซนทรอยด์ จากนั้นใช้อัลกอริธึมคลัสเตอร์เซนทรอยด์เพื่อค้นหาออปติมาในพื้นที่ จุดข้อมูลในอัลกอริทึมนี้มีการกำหนดไว้ล่วงหน้า

• การกระจาย:- อัลกอริธึมการจัดกลุ่มนี้ขึ้นอยู่กับความน่าจะเป็น ใช้กฎปกติหรือกฎเกาส์เซียนเพื่อค้นหาความน่าจะเป็นระหว่างจุดข้อมูลของคลัสเตอร์หนึ่ง จุดข้อมูลถูกจัดเรียงเป็นกลุ่มตามสมมติฐานหรือความน่าจะเป็นในรูปแบบการแจกแจง อย่างไรก็ตาม นี่เป็นโมเดลที่ใส่มากเกินไป หมายความว่าเราต้องวางข้อจำกัดบางอย่างในขณะที่ใช้อัลกอริธึมการแจกจ่าย

• ความหนาแน่น:- อัลกอริธึมคลัสเตอร์ความหนาแน่นจะค้นหาพื้นที่ข้อมูลเพื่อจัดเรียงจุดข้อมูลที่มีความหนาแน่นต่างกัน อัลกอริธึมนี้สร้างพื้นที่ความหนาแน่นที่แยกจากกันตามความหนาแน่นที่ต่างกัน

ประโยชน์ของการวิเคราะห์คลัสเตอร์

ประโยชน์ที่สำคัญที่สุดสองประการของการวิเคราะห์คลัสเตอร์มีดังนี้

• เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลแบบไม่มีทิศทาง:- การวิเคราะห์คลัสเตอร์เป็นเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลแบบไม่บอกทิศทางหรือแบบสำรวจ หมายความว่าเราไม่สามารถสร้างสมมติฐานหรือทำนายผลการวิเคราะห์คลัสเตอร์ได้ แต่จะสร้างรูปแบบและโครงสร้างที่ซ่อนอยู่จากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างแทน พูดง่ายๆ ก็คือ ในขณะที่ทำการวิเคราะห์คลัสเตอร์ เราไม่มีตัวแปรเป้าหมายอยู่ในใจ มันให้ผลลัพธ์ที่ไม่คาดคิด

• ข้อมูลที่จัดเรียงสำหรับอัลกอริทึมอื่นๆ:- ธุรกิจใช้การวิเคราะห์และเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ อย่างไรก็ตาม เครื่องมือวิเคราะห์บางอย่างจะทำงานได้ก็ต่อเมื่อเราให้ข้อมูลที่มีโครงสร้างเท่านั้น เราสามารถใช้เครื่องมือวิเคราะห์คลัสเตอร์เพื่อจัดเรียงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่มีความหมายสำหรับการวิเคราะห์โดยซอฟต์แวร์การเรียนรู้ของเครื่อง

แอปพลิเคชันการวิเคราะห์คลัสเตอร์

ธุรกิจสามารถใช้การวิเคราะห์คลัสเตอร์เพื่อวัตถุประสงค์ต่อไปนี้:

• การแบ่งส่วนตลาด:- การวิเคราะห์คลัสเตอร์ช่วยธุรกิจในการแบ่งส่วนตลาดโดยการสร้างกลุ่มของลูกค้าที่เป็นเนื้อเดียวกันที่มีพฤติกรรมเดียวกัน เป็นประโยชน์สำหรับธุรกิจที่มีผลิตภัณฑ์และบริการที่หลากหลายและรองรับผู้ชมจำนวนมาก การวิเคราะห์คลัสเตอร์ช่วยให้ธุรกิจกำหนดการตอบสนองของลูกค้าต่อผลิตภัณฑ์และบริการของตนโดยการจัดลูกค้าด้วยแอตทริบิวต์เดียวกันในคลัสเตอร์เดียว ซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถจัดบริการและนำเสนอผลิตภัณฑ์เฉพาะให้กับกลุ่มต่างๆ

• การทำความเข้าใจพฤติกรรมผู้บริโภค:- การวิเคราะห์กลุ่มเป็นประโยชน์สำหรับบริษัทต่างๆ ในการทำความเข้าใจพฤติกรรมผู้บริโภค เช่น ความชอบ การตอบสนองต่อผลิตภัณฑ์หรือบริการ และรูปแบบการซื้อ ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจเกี่ยวกับกลยุทธ์ทางการตลาดและการขายของตนได้

• การหาโอกาสทางการตลาดใหม่:- ธุรกิจยังสามารถใช้การวิเคราะห์กลุ่มเพื่อทำความเข้าใจแนวโน้มข่าวในตลาดโดยการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภค สามารถช่วยขยายธุรกิจและสำรวจผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ๆ การวิเคราะห์คลัสเตอร์ยังช่วยให้ธุรกิจทราบจุดแข็งและจุดอ่อนและคู่แข่งได้

• การลดข้อมูล:- เป็นเรื่องยากสำหรับธุรกิจในการจัดการและจัดเก็บข้อมูลจำนวนมาก การวิเคราะห์คลัสเตอร์ช่วยให้ธุรกิจแยกข้อมูลที่มีค่าออกเป็นคลัสเตอร์ต่างๆ ทำให้ง่ายขึ้นสำหรับบริษัทในการแยกความแตกต่างระหว่างข้อมูลที่มีค่าและข้อมูลที่ซ้ำซ้อนที่สามารถทิ้งได้

จะทำการวิเคราะห์คลัสเตอร์ได้อย่างไร

โมเดลการวิเคราะห์คลัสเตอร์แต่ละแบบต้องการกลยุทธ์ที่แตกต่างกัน อย่างไรก็ตาม ขั้นตอนต่อไปนี้ใช้ได้กับเทคนิคการวิเคราะห์คลัสเตอร์ทั้งหมด

• รวบรวมข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง:- คุณสามารถทำการวิเคราะห์คลัสเตอร์กับข้อมูลลูกค้าที่มีอยู่ อย่างไรก็ตาม คุณจะต้องรวบรวมข้อมูลใหม่หากต้องการทำความเข้าใจแนวโน้มล่าสุดหรือคุณลักษณะของผู้บริโภค คุณสามารถทำแบบสำรวจเพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับการพัฒนาตลาดใหม่ๆ

• การเลือกตัวแปรที่เหมาะสม:- เราเริ่มการวิเคราะห์คลัสเตอร์โดยเลือกตัวแปรหรือคุณสมบัติตามซึ่งเราสามารถแยกจุดข้อมูลหนึ่งจุดออกจากอีกจุดหนึ่งได้ ช่วยจำกัดคุณสมบัติให้แคบลงโดยพิจารณาจากกลุ่มที่จะก่อตัวขึ้น

• การปรับขนาดข้อมูล:- ขั้นตอนต่อไปคือการปรับขนาดข้อมูลเป็นหมวดหมู่ต่างๆ หมายถึงการจัดหมวดหมู่ข้อมูลตามตัวแปรที่เลือก

• การคำนวณระยะทาง:- ขั้นตอนสุดท้ายของการวิเคราะห์คลัสเตอร์คือการคำนวณระยะห่างระหว่างตัวแปร เนื่องจากจุดข้อมูลถูกจัดเรียงเป็นกลุ่มที่มีปัจจัยต่างกัน เราจึงต้องเตรียมสมการโดยพิจารณาจากตัวแปรทั้งหมด วิธีที่ง่ายที่สุดวิธีหนึ่งคือการคำนวณระยะห่างระหว่างจุดศูนย์กลางของสองกระจุก

บทสรุป

การวิเคราะห์คลัสเตอร์เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ธุรกิจยอดนิยมที่ช่วยแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างให้เป็นรูปแบบที่ใช้งานได้ เนื่องจากบริษัทต่างๆ กำลังรวบรวมข้อมูลเพิ่มขึ้นทุกปีที่ผ่านไป จึงจำเป็นสำหรับพวกเขาที่จะใช้ข้อมูลเพื่อจุดประสงค์ที่มีความหมาย ดังนั้นงานวิเคราะห์คลัสเตอร์จึงคาดว่าจะเติบโตหลายเท่าในปีต่อ ๆ ไป ตามสถิติ เงินเดือนเฉลี่ยของผู้จัดการคลัสเตอร์ในสหรัฐอเมริกาคือ 79,109 ดอลลาร์ ในทางกลับกัน เงินเดือนเฉลี่ยของนักวิเคราะห์ข้อมูลในสหรัฐอเมริกาอยู่ที่ 65,217 ดอลลาร์

หากคุณรู้สึกทึ่งกับการวิเคราะห์ข้อมูลและมีไหวพริบทางธุรกิจที่เฉียบแหลม คุณสามารถเข้าร่วมโปรแกรมการรับรองการวิเคราะห์ธุรกิจที่นำเสนอโดย upGrad