商業分析中的聚類分析：一切都知道

隨著通過用戶交互和客戶行為產生的一致數據流，業務分析領域正在擴展。 隨著信息量的增長，利用它的挑戰也在增加。 對這樣一個廣泛的、非結構化的數據庫進行分段是必要的，以便從它在業務分析中的實施中獲得價值，這就是集群分析作為一種有效工具的工作方式。

集群分析是業務分析的一個重要方面，它具有強大的機器學習方法，可以創建信息集群來識別模式和工作，而不會受到運營實體的任何干擾。 從聚類分析中創建的基於度量的統計數據可以有效地幫助企業擴展，通過處理檢索到的結果並獲取信息以實現公司所需的任何可能的改進。 通過準確、事實支持的報告進行統一管理對公司和組織非常有益。

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讓我們進一步了解集群分析及其在業務分析中的作用。

什麼是聚類分析？

聚類分析是商業分析中一種廣泛使用的工具，它使用數據挖掘技術來分割包含相似特徵和特徵的各種較小的組。 該方法適用於許多數據集並分析具有最常見方面的特徵，將它們集中在較小的組中以便於訪問。 無論是一組客戶、購買習慣、產品偏好等等，Cluster Analysis 都會記錄這些並遵循趨勢，以進一步將未來的對象保持在同一組中。

業務分析使用大型數據集來獲得有價值的見解，以準確實施所獲得的數據報告。 另一方面，聚類分析通過對相關對象進行分組的聚類方法使整個過程成為可能，並幫助分析師通過閱讀正確的趨勢和模式做出明智的決策。 創建這些同質組還使分析師能夠在其他形式的數據挖掘上節省時間、精力和金錢，而這些數據挖掘的能力幾乎不如聚類分析。

聚類分析的特點

聚類分析的幾個特點使其不同於其他分析工具。 以下是聚類分析的一些功能。

• 聚類分析是無向的，這意味著分析後的結果子組不基於某些參數。 儘管這些基團是同質的，但沒有形成這些基團的特定公式。
• 聚類與分析具有相似功能和特定行為的數據集一起工作，這些數據集在截然不同的變量中無法遵循。 例如，營銷活動的成功可以通過打開營銷電子郵件的人數來衡量，並且在聚類期間只會考慮描述此特徵的變量。
• 集群可以在通過數據庫運行其過程時找到隱藏的模式和數據。 集群不針對任何變量，而是找到隱藏的模式並相應地進行分段。

聚類分析的類型

機器學習算法進一步遵循不同的類型來執行業務分析中的精確流程。 以下是用於構建不同數據結構的各種類型的聚類分析示例：

硬聚類

硬聚類分組方法確保每個數據變量只包含在一個聚類中，這意味著必須維護核心數據集分類才能對數據項進行相應的分類。 在硬聚類類型的聚類分析中使用的一種著名算法是 K-Means。

軟聚類

軟聚類不像硬聚類那樣僵化，它使數據變量能夠以項目可以同時存在於多個聚類中的方式進行分組。 模糊聚類算法是一種常用的算法，屬於軟聚類組。

聚類分析的應用

聚類分析是業務分析的重要組成部分，幫助它完成數據挖掘、識別和創建統計模型以實現明智的業務決策。 這種數據挖掘技術有助於導航不同的領域並從大量非結構化數據中檢索有價值的見解。 讓我們找出它的一些應用。

• 數據科學是聚類分析最重要的用戶之一，該過程被大規模使用。 數據挖掘工具通過分析數據庫的定性和定量方面來相應地對其進行分段，從而提供精確度。

• 與營銷部門打交道的企業廣泛使用聚類分析進行市場細分，以根據消費者部門製定更好的戰略和營銷策略。 聚類與客戶屬性和細分同類屬性一起使用，以提高覆蓋面和性能。

• 聚類分析還了解社交媒體概念、其影響範圍、轉化率和通過其廣告方法推廣的盈利水平。 此外，在此類平台上運行的社會結構也正在使用數據挖掘技術中的聚類分析進行研究。

• 圖像分割是一種新興的方法，在聚類分析的幫助下不斷發展，以分割圖像並將圖像中具有同質特徵的相似點分離——將圖像數據集的部分聚類到不同的組中以進行密切分析。

• 協同過濾的過程是使用聚類分析來執行的，這是使用客戶的歷史數據來擴展基於相同數據的推薦和報價的做法。 該概念依賴於聚類來根據過去在任何設備上的搜索來管理一組同類項目。 每次相關應用程序運行時，該過程都會作為推薦系統運行。

何時使用聚類分析？

聚類分析主要用於數據分割，但它用於發現異常在實體中很常見，旨在找出系統中的不一致性並檢測欺詐行為。 任何出自同構集群組的事務都是可疑的。 旨在將大型數據庫簡化為小型、可使用的數據集的分析師也可以使用聚類分析來實施該過程，並使用戶能夠使用各種其他技術處理較小的數據集。 聚類分析是一種多功能選項，可幫助業務分析師準確、準確地執行數據分析。

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結論

聚類分析識別聚類中的同質點和相同的段，以簡化其他分析師的結構化過程。 它是技術世界的強大工具，可捕獲系統中的模式並將其部署以進行流暢的業務分析。 它準確地改善了時間管理、決策制定和盈利能力，並吸引了無數商機來蓬勃發展。

來自相對所有領域的操作都可以從聚類分析中受益。 因此，建議業務分析師學習和維護集群算法實踐，並將其應用到實際業務場景中。