İş Analitiğinde Küme Analizi: Bilinmesi Gereken Her Şey

İş Analitiği alanı, kullanıcı etkileşimleri ve müşteri davranışları yoluyla oluşturulan tutarlı veri akışının ardından genişlemektedir. Bilgi hacmi arttıkça, onu kullanma zorluğu da artmaktadır. Bu kadar kapsamlı, yapılandırılmamış bir veritabanının bölümlere ayrılması, Küme Analizinin etkili bir araç olarak nasıl çalıştığı İş Analitiğinde uygulanması için ondan değer elde etmek için gereklidir.

Küme Analizi, faaliyet gösteren varlıklardan herhangi bir kesinti olmaksızın kalıpları belirlemek ve üzerinde çalışmak için bilgi kümeleri oluşturmaya yönelik güçlü, makine öğrenimi yöntemleriyle İş Analitiğinin önemli bir yönüdür. Küme Analizinden oluşturulan metrik tabanlı istatistikler, alınan sonuçlar üzerinde çalışarak ve şirketin ihtiyaç duyduğu olası iyileştirmelere doğru ilerlemek için bilgi edinerek işletmelerin genişlemesine etkili bir şekilde yardımcı olabilir. Doğru, gerçeklere dayalı raporlar aracılığıyla tek tip yönetim, şirketler ve kuruluşlar için son derece faydalı olabilir.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden İş Analitiği Kurslarını çevrimiçi öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden İş Analitiği Programlarımızı keşfedin

Küme Analizi ve İş Analitiğindeki rolü hakkında daha fazla bilgi edelim.

Küme Analizi Nedir?

Küme Analizi, benzer özellik ve özelliklere sahip çeşitli küçük grupları segmentlere ayırmak için veri madenciliği tekniklerini kullanan İş Analitiğinde yaygın bir araçtır. Yöntem, birçok veri kümesi üzerinde çalışır ve en yaygın yönleri olan özellikleri analiz eder ve daha kolay erişim için bunları daha küçük gruplar halinde bir araya getirir. Bir grup müşteri, satın alma alışkanlıkları, ürün tercihleri ​​ve daha fazlası olsun, Küme Analizi bunları not eder ve gelecekteki nesneleri aynı grupta daha fazla tutma eğilimini takip eder.

İş Analizi, elde edilen veri raporlarının doğru bir şekilde uygulanması için değerli bilgiler elde etmek için büyük veri kümeleriyle oynar. Öte yandan, kümeleme Analizi, ilgili nesneleri gruplayan ve analistlerin doğru eğilimleri ve kalıpları okuyarak bilinçli kararlar vermelerine yardımcı olan kümeleme yöntemleriyle tüm süreci mümkün kılar. Bu homojen grupları oluşturmak aynı zamanda analistlerin Küme Analizi kadar yetkin olmayan diğer veri madenciliği biçimlerinde zamandan, emekten ve paradan tasarruf etmelerini sağlar.

Küme Analizinin Özellikleri

Küme Analizi'nin çeşitli özellikleri onu diğer analiz araçlarından farklı kılar. İşte Kümeleme Analizinin bazı özellikleri.

• Küme Analizi yönsüzdür, yani analizden sonra ortaya çıkan alt gruplar belirli parametrelere dayalı değildir. Bu gruplar homojen olmakla birlikte, bu grupları oluşturacak özel bir formül yoktur.
• Kümeleme, büyük ölçüde farklı değişkenlerde izlenemeyen benzer işlevler ve belirli davranışlar sergileyen veri kümelerini analiz ederek çalışır. Örneğin, bir pazarlama kampanyasının başarısı, pazarlama e-postasını açan kişi sayısı kullanılarak ölçülebilir ve kümeleme sırasında yalnızca bu özelliği gösteren değişken dikkate alınır.
• Kümeleme, sürecini veritabanı üzerinden yürütürken gizli kalıpları ve verileri bulabilir. Kümeler herhangi bir değişkeni hedeflemez, ancak gizli kalıpları bulur ve buna göre segmentler.

Küme Analizi Türleri

Makine öğrenimi algoritması, Business Analytics'te hassas süreçleri yürütmek için farklı türleri de takip eder. Aşağıda, farklı veri yapılarının yapılandırılmasında kullanılan çeşitli Küme Analizi örnekleri verilmiştir:

Sert Kümeleme

Sabit Küme gruplama yöntemi, her veri değişkeninin yalnızca bir kümede yer almasını sağlar; bu, veri öğelerini buna göre sınıflandırmak için temel veri kümeleri sınıflandırmasının sürdürülmesi gerektiği anlamına gelir. Kümeleme Analizinin Sert Kümeleme türünde kullanılan ünlü bir algoritma K-Ortalamalardır.

Yumuşak Kümeleme

Yumuşak kümeleme, Sabit Kümeleme kadar katı değildir ve veri değişkenlerinin, öğenin aynı anda birden çok kümede bulunabileceği şekilde gruplandırılmasını sağlar. Bulanık Kümeleme algoritması, Yumuşak Kümeleme grubuna ait sık kullanılan bir algoritmadır.

Küme Analizi Uygulaması

Küme Analizi, İş Analitiğinin önemli bir parçasıdır ve veri madenciliği, tanımlama ve iyi bilgilendirilmiş iş kararları için istatistiksel modeller oluşturmasına yardımcı olur. Bu veri madenciliği tekniği, çeşitli alanlarda gezinmeye ve tonlarca yapılandırılmamış veriden değerli bilgiler elde etmeye yardımcı olur. Bazı uygulamalarını öğrenelim.

• Veri Bilimi, geniş bir ölçekte kullanılan süreçle Küme Analizinin en önemli kullanıcılarından biridir. Veri madenciliği aracı, veritabanını buna göre bölümlere ayırmak için nitel ve nicel yönlerini analiz ederek kesinlik sağlar.

• Pazarlama bölümüyle ilgilenen işletmeler, tüketici bölümüne dayalı daha iyi stratejiler ve pazarlama taktikleri oluşturmak için pazar bölümlendirme için Küme Analizini yoğun bir şekilde kullanır. Kümeleme, daha iyi bir erişim ve performans için müşteri özellikleriyle çalışır ve homojen olanları segmentlere ayırır.

• Kümeleme Analizi, reklamcılık yöntemleriyle teşvik ettiği sosyal medya kavramlarını, bunların erişimini, dönüşüm oranını ve kârlılık düzeyini de anlar. Ayrıca bu tür platformlarda çalışan sosyal yapılar da veri madenciliği tekniğinde küme analizi kullanılarak incelenmektedir.

• Görüntü Segmentasyonu, bir görüntüyü bölümlere ayırmak ve görüntünün benzer noktalarını homojen özelliklerle ayırmak için Kümeleme Analizi yardımıyla büyüyen, gelişmekte olan bir yöntemdir; yakın analiz için görüntü veri setinin parçalarını farklı gruplara ayırma.

• İşbirliğine dayalı filtreleme süreci, bir müşterinin geçmiş verilerini aynı verilere dayalı önerileri ve teklifleri genişletmek için kullanma uygulaması olan Küme Analizi kullanılarak gerçekleştirilir. Konsept, herhangi bir cihazda geçmiş aramalara dayalı olarak bir grup homojen öğeyi düzenlemek için kümelemeye dayanır. İlgili uygulama her çalıştığında süreç bir öneri sistemi olarak çalışır.

Küme Analizi ne zaman kullanılır?

Küme Analizi öncelikle veri segmentasyonu için kullanılır, ancak anormallikleri bulmak için kullanımı, sistemlerdeki tutarsızlıkların haritasını çıkarmayı ve sahtekarlıkları tespit etmeyi amaçlayan varlıklar arasında yaygındır. Homojen kümelenmiş gruplardan çıkan herhangi bir işlem şüphelidir. Büyük veritabanlarını küçük, tüketilebilir veri kümelerine basitleştirmeyi amaçlayan analistler, süreci uygulamak ve kullanıcıların çeşitli başka tekniklerle daha küçük veri kümeleri üzerinde çalışmasına olanak sağlamak için Küme Analizini de kullanabilir. Küme Analizi, İş Analistlerinin veri analizini doğruluk ve hassasiyetle gerçekleştirmesine yardımcı olan çok yönlü bir seçenektir.

Daha İyi Fırsatlar için İş Analitiği Sertifikasyonu

Sektördeki İş Analitiğinin parlak geleceğini ve kapsamını takip eden öğrenciler, özgeçmişlerini güçlendirirken alan hakkında daha fazla bilgi edinmek için iyi seçilmiş kurslar arıyorlar. Benzer kimlik bilgilerini eklemek istiyorsanız, o zaman upGrad'ın Stratejik Yenilik, Dijital Dönüşüm ve İş Analitiğindeki Yönetici Yönetim Programı, keşfetmek için doğru kurstur!

300 saatten fazla öğrenim süresine sahip dinamik kurs, iş analitiği endüstrisinin rağbet gören becerilerini sunmak için özel olarak oluşturulmuş ayrıntılı bir müfredata sahiptir. Fakülte uzmanları ve endüstri liderlerinin rehberliğinde oluşturulan kurs, öğrencileri hızlı iş dünyasına nasıl ayak uyduracaklarına dair veriye dayalı bilgilerle donatıyor. Ayrıntılı kurs yapısının yanı sıra platform, kariyere meydan okuma, mentorluk, eşler arası öğrenme ve çalışan profesyoneller için esnek öğrenme süresi dahil olmak üzere ek avantajlar sağlar. Bu kurs ve daha fazlası hakkında daha fazla bilgi edinmek için upGrad'a göz atın !

İş Analitiğiyle İlgili Diğer Makalelerimizi Okuyun

Çözüm

Küme Analizi, diğer analistler için yapılandırma sürecini basitleştirmek için homojen noktaları tanımlar ve bir kümedeki aynı segmentleri ayırır. Teknolojik dünya için, sistemlerdeki kalıpları yakalayan ve bunları sorunsuz İş Analitiği için dağıtan güçlü bir araçtır. Zaman yönetimini, karar vermeyi ve karlılığı doğrulukla geliştirir ve gelişmek için sayısız iş fırsatını çeker.

Nispeten tüm etki alanlarından operasyonlar, Küme Analizinden yararlanabilir. Bu nedenle, İş Analistlerinin küme algoritması uygulamalarını öğrenmesi ve sürdürmesi ve bunları gerçek dünyadaki iş senaryolarına uygulaması önerilir.