业务分析中的聚类分析

企业拥有大量非结构化数据。 据统计，近80%的公司数据是非结构化的。 此外，非结构化数据的增长率为每年 55-65%。 由于这些数据不能整理成表格形式，企业尤其是小企业很难使用非结构化数据。 这就是为什么商业分析工具越来越受欢迎的原因。 聚类分析是一种业务分析工具，可帮助公司对非结构化数据进行分类并最大限度地利用它。

此博客可帮助您了解业务分析中的集群分析、其类型和应用程序。

什么是聚类分析？

集群意味着对相似的项目进行排列或分组。 因此，顾名思义，聚类分析是一种统计工具，可以将相同的对象分类到不同的组中。 集群内的对象具有相似的属性，而两个单独集群的对象则完全不同。 聚类分析用作业务分析中的数据挖掘或探索性数据工具。 它用于识别相似的模式或趋势，并将一组数据与另一组数据进行比较。

聚类分析工具主要用于将客户划分为不同的类别，找出目标受众和潜在线索，了解客户特征。 我们还可以将聚类分析理解为一种自动分割技术，它根据数据的特征将数据分成不同的组。 它属于大数据的广泛类别。

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有哪些不同类型的聚类模型？

大致有两种类型的聚类：硬聚类和软聚类。 在硬聚类中，每个数据点都是确定的，并且只包含在一个聚类中。 另一方面，软聚类中的数据点是基于概率排列的。 我们可以在软聚类中将一个数据点拟合到不同的聚类中。 以下是业务分析中最流行的聚类模型类型：

• Hierarchical：-层次聚类算法按层次结构排列集群。 它创建了一个集群树。 然后，将两个最近的簇排列成一对。 这对新对进一步与另一对组合。

例如，如果有八个簇，则将具有最大相似特征的两个簇排列在一起，形成一个分支。 同样，其他六个集群将排列成一对三个集群。 这四对集群将聚集在一起形成两对集群。 剩下的两个簇也将合并形成一个头簇。 这些集群以金字塔的形状出现。

层次聚类进一步分为两个不同的类别——凝聚聚类和分裂聚类。 凝聚聚类也称为AGNES（凝聚嵌套），其中每一步合并两个相似的聚类，直到留下一个组合聚类。 另一方面，分裂层次聚类，也称为 DIANA（分裂分析），与 AGNES 相矛盾。 该算法将一个簇分成两个簇。

• K – 均值：- K 均值聚类分析模型使用预定义的聚类。 使用K-means聚类算法是在每次迭代中找到局部最大值。 该算法不断计算质心，直到找到正确的质心。

• 质心：-质心也是一种迭代聚类算法。 它通过计算数据点和质心之间的最近距离来找到两个集群之间的相似性。 然后，使用质心聚类算法寻找局部最优值。 该算法中的数据点是预定义的。

• 分布：-这种聚类算法是基于概率的。 它使用正态或高斯规则来查找一个集群的数据点之间的概率。 数据点根据分布模型中的假设或概率排列在一个集群中。 然而，这是一个过拟合的模型。 这意味着我们在使用分布算法时需要设置一些限制。

• 密度：-密度聚类算法搜索数据空间以排列具有不同密度的数据点。 该算法基于不同的密度创建单独的密度区域。

聚类分析的好处

这是聚类分析的两个最显着的好处！

• 无向数据挖掘技术：-聚类分析是一种无向或探索性数据挖掘技术。 这意味着无法形成假设或预测聚类分析的结果。 相反，它从非结构化数据中产生隐藏的模式和结构。 简单来说，在执行聚类分析时，人们并没有考虑目标变量。 它会产生意想不到的结果。

• 其他算法的排列数据：-企业使用各种分析和机器学习工具。 但是，某些分析工具只有在我们提供结构化数据的情况下才能发挥作用。 我们可以使用聚类分析工具将数据整理成有意义的形式，供机器学习软件进行分析。

聚类分析应用

企业可以将聚类分析用于以下目的：

• 市场细分：-聚类分析通过创建具有相同行为的同质客户群体来帮助企业进行市场细分。 它有利于拥有广泛产品和服务并迎合大量受众的企业。 聚类分析通过将具有相同属性的客户安排在一个聚类中来帮助企业确定客户对其产品和服务的反应。 这允许企业组织他们的服务并向不同的群体提供特定的产品。

• 了解消费者行为：-聚类分析有助于公司了解消费者行为，例如他们的偏好、对产品或服务的反应以及购买模式。 这有助于企业决定他们的营销和销售策略。

• 找出新的市场机会：-企业还可以使用聚类分析通过分析消费者行为来了解市场的新闻趋势。 它可以帮助他们扩展业务并探索新的产品和服务。 聚类分析还可以帮助企业找出优势和劣势以及他们的竞争对手。

• 减少数据：-企业很难管理和存储大量数据。 聚类分析帮助企业将有价值的信息分离到不同的聚类中，使企业更容易区分可以丢弃的有价值数据和冗余数据。

如何进行聚类分析？

每个聚类分析模型都需要不同的策略。 但是，以下步骤可用于所有聚类分析技术。

• 收集非结构化数据：-您可以对现有客户数据进行聚类分析。 但是，如果您想了解最近的趋势或消费者特征，则需要收集最新信息。 您可以进行调查以了解新的市场发展。

• 选择正确的变量：-我们通过选择一个变量或属性来开始聚类分析，基于该变量或属性，我们可以将一个数据点与另一个数据点分开。 它有助于根据将形成哪些集群来缩小属性范围。

• 数据缩放：-下一步是将数据缩放到不同的类别。 这意味着根据所选变量对数据进行分类。

• 距离计算：-聚类分析的最后一步是计算变量之间的距离。 由于数据点被排列成具有不同因素的集群，我们需要准备一个考虑所有变量的方程。 最简单的方法之一是计算两个聚类中心之间的距离。

结论

聚类分析是一种流行的业务分析工具，可帮助将非结构化数据转换为可用格式。 随着公司每年收集越来越多的数据，他们有必要将数据用于有意义的目的。 因此，聚类分析工作预计在未来几年将成倍增长。 据统计，美国集群经理的平均工资为 79,109 美元。 另一方面，美国数据分析师的平均工资为 65,217 美元。

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