商业分析中的聚类分析：一切都知道

随着通过用户交互和客户行为产生的一致数据流，业务分析领域正在扩展。 随着信息量的增长，利用它的挑战也在增加。 对这样一个广泛的、非结构化的数据库进行分段是必要的，以便从它在业务分析中的实施中获得价值，这就是集群分析作为一种有效工具的工作方式。

集群分析是业务分析的一个重要方面，它具有强大的机器学习方法，可以创建信息集群来识别模式和工作，而不会受到运营实体的任何干扰。 从聚类分析中创建的基于度量的统计数据可以有效地帮助企业扩展，通过处理检索到的结果并获取信息以实现公司所需的任何可能的改进。 通过准确、事实支持的报告进行统一管理对公司和组织非常有益。

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让我们进一步了解集群分析及其在业务分析中的作用。

什么是聚类分析？

聚类分析是商业分析中一种广泛使用的工具，它使用数据挖掘技术来分割包含相似特征和特征的各种较小的组。 该方法适用于许多数据集并分析具有最常见方面的特征，将它们集中在较小的组中以便于访问。 无论是一组客户、购买习惯、产品偏好等等，Cluster Analysis 都会记录这些并遵循趋势，以进一步将未来的对象保持在同一组中。

业务分析使用大型数据集来获得有价值的见解，以准确实施所获得的数据报告。 另一方面，聚类分析通过对相关对象进行分组的聚类方法使整个过程成为可能，并帮助分析师通过阅读正确的趋势和模式做出明智的决策。 创建这些同质组还使分析师能够在其他形式的数据挖掘上节省时间、精力和金钱，而这些数据挖掘的能力几乎不如聚类分析。

聚类分析的特点

聚类分析的几个特点使其不同于其他分析工具。 以下是聚类分析的一些功能。

• 聚类分析是无向的，这意味着分析后的结果子组不基于某些参数。 尽管这些基团是同质的，但没有形成这些基团的特定公式。
• 聚类与分析具有相似功能和特定行为的数据集一起工作，这些数据集在截然不同的变量中无法遵循。 例如，营销活动的成功可以通过打开营销电子邮件的人数来衡量，并且在聚类期间只会考虑描述此特征的变量。
• 集群可以在通过数据库运行其过程时找到隐藏的模式和数据。 集群不针对任何变量，而是找到隐藏的模式并相应地进行分段。

聚类分析的类型

机器学习算法进一步遵循不同的类型来执行业务分析中的精确流程。 以下是用于构建不同数据结构的各种类型的聚类分析示例：

硬聚类

硬聚类分组方法确保每个数据变量只包含在一个聚类中，这意味着必须维护核心数据集分类才能对数据项进行相应的分类。 在硬聚类类型的聚类分析中使用的一种著名算法是 K-Means。

软聚类

软聚类不像硬聚类那样僵化，它使数据变量能够以项目可以同时存在于多个聚类中的方式进行分组。 模糊聚类算法是一种常用的算法，属于软聚类组。

聚类分析的应用

聚类分析是业务分析的重要组成部分，帮助它完成数据挖掘、识别和创建统计模型以实现明智的业务决策。 这种数据挖掘技术有助于导航不同的领域并从大量非结构化数据中检索有价值的见解。 让我们找出它的一些应用。

• 数据科学是聚类分析最重要的用户之一，该过程被大规模使用。 数据挖掘工具通过分析数据库的定性和定量方面来相应地对其进行分段，从而提供精确度。

• 与营销部门打交道的企业广泛使用聚类分析进行市场细分，以根据消费者部门制定更好的战略和营销策略。 聚类与客户属性和细分同类属性一起使用，以提高覆盖面和性能。

• 聚类分析还了解社交媒体概念、其影响范围、转化率和通过其广告方法推广的盈利水平。 此外，在此类平台上运行的社会结构也正在使用数据挖掘技术中的聚类分析进行研究。

• 图像分割是一种新兴的方法，在聚类分析的帮助下不断发展，以分割图像并将图像中具有同质特征的相似点分离——将图像数据集的部分聚类到不同的组中以进行密切分析。

• 协同过滤的过程是使用聚类分析来执行的，这是使用客户的历史数据来扩展基于相同数据的推荐和报价的做法。 该概念依赖于聚类来根据过去在任何设备上的搜索来管理一组同类项目。 每次相关应用程序运行时，该过程都会作为推荐系统运行。

何时使用聚类分析？

聚类分析主要用于数据分割，但它用于发现异常在实体中很常见，旨在找出系统中的不一致性并检测欺诈行为。 任何出自同构集群组的事务都是可疑的。 旨在将大型数据库简化为小型、可使用的数据集的分析师也可以使用聚类分析来实施该过程，并使用户能够使用各种其他技术处理较小的数据集。 聚类分析是一种多功能选项，可帮助业务分析师准确、准确地执行数据分析。

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结论

聚类分析识别聚类中的同质点和相同的段，以简化其他分析师的结构化过程。 它是技术世界的强大工具，可捕获系统中的模式并将其部署以进行流畅的业务分析。 它准确地改善了时间管理、决策制定和盈利能力，并吸引了无数商机来蓬勃发展。

来自相对所有领域的操作都可以从聚类分析中受益。 因此，建议业务分析师学习和维护集群算法实践，并将其应用到实际业务场景中。