業務分析中的聚類分析

企業擁有大量非結構化數據。 據統計，近80%的公司數據是非結構化的。 此外，非結構化數據的增長率為每年 55-65%。 由於這些數據不能整理成表格形式，企業尤其是小企業很難使用非結構化數據。 這就是為什麼商業分析工具越來越受歡迎的原因。 聚類分析是一種業務分析工具，可幫助公司對非結構化數據進行分類並最大限度地利用它。

此博客可幫助您了解業務分析中的集群分析、其類型和應用程序。

什麼是聚類分析？

集群意味著對相似的項目進行排列或分組。 因此，顧名思義，聚類分析是一種統計工具，可以將相同的對象分類到不同的組中。 集群內的對象具有相似的屬性，而兩個單獨集群的對象則完全不同。 聚類分析用作業務分析中的數據挖掘或探索性數據工具。 它用於識別相似的模式或趨勢，並將一組數據與另一組數據進行比較。

聚類分析工具主要用於將客戶劃分為不同的類別，找出目標受眾和潛在線索，了解客戶特徵。 我們還可以將聚類分析理解為一種自動分割技術，它根據數據的特徵將數據分成不同的組。 它屬於大數據的廣泛類別。

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有哪些不同類型的聚類模型？

大致有兩種類型的聚類：硬聚類和軟聚類。 在硬聚類中，每個數據點都是確定的，並且只包含在一個聚類中。 另一方面，軟聚類中的數據點是基於概率排列的。 我們可以在軟聚類中將一個數據點擬合到不同的聚類中。 以下是業務分析中最流行的聚類模型類型：

• Hierarchical：-層次聚類算法按層次結構排列集群。 它創建了一個集群樹。 然後，將兩個最近的簇排列成一對。 這對新對進一步與另一對組合。

例如，如果有八個簇，則將具有最大相似特徵的兩個簇排列在一起，形成一個分支。 同樣，其他六個集群將排列成一對三個集群。 這四對集群將聚集在一起形成兩對集群。 剩下的兩個簇也將合併形成一個頭簇。 這些集群以金字塔的形狀出現。

層次聚類進一步分為兩個不同的類別——凝聚聚類和分裂聚類。 凝聚聚類也稱為AGNES（凝聚嵌套），其中每一步合併兩個相似的聚類，直到留下一個組合聚類。 另一方面，分裂層次聚類，也稱為 DIANA（分裂分析），與 AGNES 相矛盾。 該算法將一個簇分成兩個簇。

• K – 均值：- K 均值聚類分析模型使用預定義的聚類。 使用K-means聚類算法是在每次迭代中找到局部最大值。 該算法不斷計算質心，直到找到正確的質心。

• 質心：-質心也是一種迭代聚類算法。 它通過計算數據點和質心之間的最近距離來找到兩個集群之間的相似性。 然後，使用質心聚類算法尋找局部最優值。 該算法中的數據點是預定義的。

• 分佈：-這種聚類算法是基於概率的。 它使用正態或高斯規則來查找一個集群的數據點之間的概率。 數據點根據分佈模型中的假設或概率排列在一個集群中。 然而，這是一個過擬合的模型。 這意味著我們在使用分佈算法時需要設置一些限制。

• 密度：-密度聚類算法搜索數據空間以排列具有不同密度的數據點。 該算法基於不同的密度創建單獨的密度區域。

聚類分析的好處

這是聚類分析的兩個最顯著的好處！

• 無向數據挖掘技術：-聚類分析是一種無向或探索性數據挖掘技術。 這意味著無法形成假設或預測聚類分析的結果。 相反，它從非結構化數據中產生隱藏的模式和結構。 簡單來說，在執行聚類分析時，人們並沒有考慮目標變量。 它會產生意想不到的結果。

• 其他算法的排列數據：-企業使用各種分析和機器學習工具。 但是，某些分析工具只有在我們提供結構化數據的情況下才能發揮作用。 我們可以使用聚類分析工具將數據整理成有意義的形式，供機器學習軟件進行分析。

聚類分析應用

企業可以將聚類分析用於以下目的：

• 市場細分：-聚類分析通過創建具有相同行為的同質客戶群體來幫助企業進行市場細分。 它有利於擁有廣泛產品和服務並迎合大量受眾的企業。 聚類分析通過將具有相同屬性的客戶安排在一個聚類中來幫助企業確定客戶對其產品和服務的反應。 這允許企業組織他們的服務並向不同的群體提供特定的產品。

• 了解消費者行為：-聚類分析有助於公司了解消費者行為，例如他們的偏好、對產品或服務的反應以及購買模式。 這有助於企業決定他們的營銷和銷售策略。

• 找出新的市場機會：-企業還可以使用聚類分析通過分析消費者行為來了解市場的新聞趨勢。 它可以幫助他們擴展業務並探索新的產品和服務。 聚類分析還可以幫助企業找出優勢和劣勢以及他們的競爭對手。

• 減少數據：-企業很難管理和存儲大量數據。 聚類分析幫助企業將有價值的信息分離到不同的聚類中，使企業更容易區分可以丟棄的有價值數據和冗餘數據。

如何進行聚類分析？

每個聚類分析模型都需要不同的策略。 但是，以下步驟可用於所有聚類分析技術。

• 收集非結構化數據：-您可以對現有客戶數據進行聚類分析。 但是，如果您想了解最近的趨勢或消費者特徵，則需要收集最新信息。 您可以進行調查以了解新的市場發展。

• 選擇正確的變量：-我們通過選擇一個變量或屬性來開始聚類分析，基於該變量或屬性，我們可以將一個數據點與另一個數據點分開。 它有助於根據將形成哪些集群來縮小屬性範圍。

• 數據縮放：-下一步是將數據縮放到不同的類別。 這意味著根據所選變量對數據進行分類。

• 距離計算：-聚類分析的最後一步是計算變量之間的距離。 由於數據點被排列成具有不同因素的集群，我們需要準備一個考慮所有變量的方程。 最簡單的方法之一是計算兩個聚類中心之間的距離。

結論

聚類分析是一種流行的業務分析工具，可幫助將非結構化數據轉換為可用格式。 隨著公司每年收集越來越多的數據，他們有必要將數據用於有意義的目的。 因此，聚類分析工作預計在未來幾年將成倍增長。 據統計，美國集群經理的平均工資為 79,109 美元。 另一方面，美國數據分析師的平均工資為 65,217 美元。

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