İş Analitiğinde Küme Analizi

İşletmeler çok sayıda yapılandırılmamış veriye sahiptir. İstatistiklere göre, şirketlerin verilerinin neredeyse %80'i yapılandırılmamış. Ayrıca yapılandırılmamış verilerin büyüme oranı yılda %55-65'tir. Bu veriler tablo şeklinde düzenlenemediği için işletmelerin, özellikle küçük işletmelerin yapılandırılmamış verileri kullanmaları zordur. Bu nedenle iş analitiği araçları yaygın olarak popüler hale geliyor. Kümeleme analizi, şirketlerin yapılandırılmamış verileri sıralamalarına ve maksimum avantaj için kullanmalarına yardımcı olan bir iş analitiği aracıdır.

Bu blog, iş analitiğinde küme analizinin ne olduğunu, türlerini ve uygulamalarında anlamanıza yardımcı olur.

Küme Analizi Nedir?

Küme, benzer öğelerin düzenlenmesi veya gruplandırılması anlamına gelir. Bu nedenle adından da anlaşılacağı gibi küme analizi, aynı nesneleri farklı gruplarda sınıflandıran istatistiksel bir araçtır. Bir küme içindeki nesneler benzer özelliklere sahipken, iki ayrı kümenin nesneleri tamamen farklıdır. Küme analizi, iş analitiğinde bir veri madenciliği veya keşif veri aracı olarak hizmet eder. Benzer kalıpları veya eğilimleri belirlemek ve bir dizi veriyi diğeriyle karşılaştırmak için kullanılır.

Küme analizi aracı, esas olarak müşterileri farklı kategorilere ayırmak, hedef kitleyi ve potansiyel müşterileri bulmak ve müşteri özelliklerini anlamak için kullanılır. Kümeleme analizini, verileri özelliklerine göre farklı gruplara ayıran otomatik bir segmentasyon tekniği olarak da anlayabiliriz. Büyük verinin geniş kategorisine girer.

Kendinizi geliştirmek için iş analitiği kurslarımıza göz atın

Kümeleme Modellerinin Farklı Türleri Nelerdir?

Genel olarak iki tür kümeleme vardır: sert ve yumuşak kümeleme. Sabit kümelemede her veri noktası kesindir ve yalnızca bir kümeye dahil edilir. Öte yandan, yumuşak kümelemede veri noktaları olasılığa göre düzenlenir. Yumuşak kümelemede bir veri noktasını farklı kümelere sığdırabiliriz. Aşağıdakiler, iş analitiğinde en popüler kümeleme modelleridir:

• Hiyerarşik: - Hiyerarşik kümeleme algoritması, kümeleri bir hiyerarşi içinde düzenler. Bir küme ağacı oluşturur. Ardından, en yakın iki küme bir çift halinde düzenlenir. Bu yeni çift, başka bir çiftle daha da birleştirilir.

Örneğin, sekiz küme varsa, en fazla benzer özelliklere sahip iki küme birlikte düzenlenecek ve bir dal oluşturacaktır. Benzer şekilde, diğer altı küme, bir çift üç küme halinde düzenlenecektir. Dört küme çifti bir araya getirilerek iki çift küme oluşturulacaktır. Kalan iki küme de bir baş küme oluşturmak için birleştirilecektir. Kümeler bir piramit şeklinde görünür.

Hiyerarşik kümeleme ayrıca iki farklı kategoriye ayrılır - aglomeratif ve bölücü kümeleme. Aglomeratif kümeleme, aynı zamanda, bir birleşik küme kalana kadar her adımda iki benzer kümenin birleştirildiği AGNES (Aglomerative Nesting) olarak da adlandırılır. Öte yandan, DIANA (Bölünmüş Analiz) olarak da adlandırılan bölücü hiyerarşik kümeleme, AGNES ile çelişir. Bu algoritma bir kümeyi iki kümeye ayırır.

• K – Araçlar:- K-ortalamaları küme analizi modeli, önceden tanımlanmış kümeleri kullanır. K -'yi kullanmak, kümeleme algoritmasının her yinelemede yerel maksimumları bulmak olduğu anlamına gelir. Bu algoritma, doğru ağırlık merkezini bulana kadar ağırlık merkezini hesaplamaya devam eder.

• Centroid: - Centroid aynı zamanda yinelemeli bir kümeleme algoritmasıdır. Veri noktası ile ağırlık merkezi arasındaki en yakın mesafeyi hesaplayarak iki küme arasındaki benzerlikleri bulur. Ardından, yerel optimumu bulmak için centroid kümeleme algoritması kullanılır. Bu algoritmadaki veri noktaları önceden tanımlanmıştır.

• Dağılım: - Bu kümeleme algoritması olasılığa dayalıdır. Bir kümenin veri noktaları arasındaki olasılığı bulmak için normal veya Gauss kurallarını kullanır. Veri noktaları, dağıtım modelindeki bir hipoteze veya olasılığa dayalı olarak bir kümede düzenlenir. Ancak, bu çok uygun bir modeldir. Bu, dağıtım algoritmasını kullanırken bazı sınırlamalar koymamız gerektiği anlamına gelir.

• Yoğunluk: - Yoğunluk kümesi algoritması, değişen yoğunluklara sahip veri noktalarını düzenlemek için veri alanını arar. Bu algoritma, farklı yoğunluklara göre ayrı yoğunluk bölgeleri oluşturur.

Küme Analizinin Faydaları

İşte küme analizinin en önemli iki faydası!

• Yönlendirilmemiş Veri Madenciliği Tekniği: - Kümeleme analizi, yönlendirilmemiş veya keşfedici bir veri madenciliği tekniğidir. Bu, bir hipotez oluşturulamayacağı veya küme analizinin sonucunu tahmin edemeyeceği anlamına gelir. Bunun yerine, yapılandırılmamış verilerden gizli kalıplar ve yapılar üretir. Basit bir ifadeyle, küme analizi yapılırken akılda bir hedef değişken bulunmaz. Beklenmedik sonuçlar üretir.

• Diğer Algoritmalar için Düzenlenmiş Veriler: - İşletmeler çeşitli analitik ve makine öğrenimi araçlarını kullanır. Ancak, bazı analiz araçları yalnızca yapılandırılmış veriler sağladığımızda çalışabilir. Verileri makine öğrenimi yazılımı tarafından analiz edilmek üzere anlamlı bir biçimde düzenlemek için küme analizi araçlarını kullanabiliriz.

Küme Analizi Uygulamaları

İşletmeler aşağıdaki amaçlar için küme analizini kullanabilir:

• Pazar Bölümlendirme: - Küme analizi, aynı davranışlara sahip homojen müşteri grupları oluşturarak işletmelere pazar bölümlendirmesinde yardımcı olur. Geniş bir ürün ve hizmet yelpazesine sahip işletmeler için faydalıdır ve geniş bir kitleye hitap eder. Kümeleme analizi, aynı niteliklere sahip müşterileri tek bir kümede düzenleyerek işletmelerin ürün ve hizmetlerine yönelik müşteri yanıtını belirlemesine yardımcı olur. Bu, işletmelerin hizmetlerini organize etmelerine ve farklı gruplara özel ürünler sunmalarına olanak tanır.

• Tüketici Davranışını Anlama: - Küme analizi, şirketlerin tercihleri, ürün veya hizmetlere tepkileri ve satın alma kalıpları gibi tüketici davranışlarını anlamaları için faydalıdır. Bu, işletmelerin pazarlama ve satış stratejilerine karar vermelerine yardımcı olur.

• Yeni Pazar Fırsatlarını Bulmak:- İşletmeler, tüketici davranışını analiz ederek pazardaki haber eğilimlerini anlamak için küme analizini de kullanabilir. İşlerini büyütmelerine ve yeni ürün ve hizmetleri keşfetmelerine yardımcı olabilir. Küme analizi, işletmelerin güçlü ve zayıf yönlerini ve rakiplerini bulmalarına da yardımcı olabilir.

• Verilerin Azaltılması: - İşletmelerin tonlarca veriyi yönetmesi ve saklaması zordur. Küme analizi, işletmelerin değerli bilgileri farklı kümelere ayırmasına yardımcı olarak şirketlerin değerli ve atılabilecek gereksiz veriler arasında ayrım yapmasını kolaylaştırır.

Küme Analizi nasıl yapılır?

Her küme analizi modeli farklı bir strateji gerektirir. Ancak, tüm küme analizi teknikleri için aşağıdaki adımlar kullanılabilir.

• Yapılandırılmamış Verileri Toplayın: - Mevcut müşteri verileri üzerinde küme analizi yapabilirsiniz. Ancak, son trendleri veya tüketici özelliklerini anlamak istiyorsanız yeni bilgiler toplamanız gerekecektir. Yeni pazar gelişmeleri hakkında bilgi edinmek için bir anket yapabilirsiniz.

• Doğru değişkeni seçme: - Bir veri noktasını diğerinden ayırabileceğimiz bir değişken veya özellik seçerek küme analizine başlarız. Hangi kümelerin oluşturulacağına bağlı olarak özelliği daraltmaya yardımcı olur.

• Veri ölçekleme: - Bir sonraki adım, verileri farklı kategorilere ölçeklendirmektir. Verileri seçilen değişkenlere göre kategorize etmek anlamına gelir.

• Mesafe Hesaplama: - Kümeleme analizinin son adımı değişkenler arasındaki mesafenin hesaplanmasıdır. Veri noktaları farklı faktörlere sahip kümeler halinde düzenlendiğinden, tüm değişkenleri göz önünde bulundurarak bir denklem hazırlamamız gerekiyor. En basit yollardan biri, iki kümenin merkezleri arasındaki mesafeyi hesaplamaktır.

Çözüm

Küme analizi, yapılandırılmamış verileri kullanılabilir biçimlere dönüştürmeye yardımcı olan popüler bir iş analizi aracıdır. Şirketler her geçen yıl artan miktarda veri topladıkça, verileri anlamlı amaçlar için kullanmaları zorunlu hale geliyor. Bu nedenle, küme analizi işlerinin önümüzdeki yıllarda birden çok kat artması bekleniyor. İstatistiklere göre, ABD'deki bir küme yöneticisinin ortalama maaşı 79.109 dolar. Öte yandan, ABD'deki bir veri analistinin ortalama maaşı 65.217 dolardır.

Veri analitiği ilginizi çekiyorsa ve keskin bir iş zekasına sahipseniz, upGrad tarafından sunulan İş Analitiği Sertifikasyon Programına katılabilirsiniz.