تحليل الكتلة: ما هو وكيفية استخدامه

البيانات ضرورية للعلامات التجارية والمؤسسات لاستخلاص الاستنتاجات واستخلاص النتائج في أذهان العملاء. يعد تحليل الكتلة مكونًا مهمًا لتحليل البيانات في أبحاث السوق التي تساعد العلامات التجارية في اشتقاق الاتجاهات ، وتحديد المجموعات بين التركيبة السكانية المختلفة للعملاء ، وسلوكيات الشراء ، وإبداءات الإعجاب وعدم الإعجاب ، وأكثر من ذلك.

توفر طريقة التحليل هذه في عملية بحث السوق رؤى لتجميع المعلومات في مجموعات أصغر تساعد في فهم كيفية تصرف مجموعات مختلفة من الأفراد في ظل ظروف مماثلة. يمكن للعديد من المنظمات والباحثين تأهيل المجموعات إلى فئات متنوعة اعتمادًا على معايير محددة مسبقًا لما هو منطقي للمجموعة ، ولكن موضوع تحليل البيانات الأساسي متشابه.

ما هو التحليل العنقودي؟

تحليل الكتلة هو طريقة إحصائية في البحث تسمح للباحثين بتجميع أو تجميع مجموعة من الكائنات في مجموعات صغيرة ولكنها مميزة تختلف في خصائصها عن المجموعات المميزة الأخرى. يساعد الموضوع الأساسي في تحليل البيانات الاستكشافية العلامات التجارية والمؤسسات والباحثين على استخلاص رؤى من البيانات المرئية لتحديد الاتجاهات والتحقق من صحة الفرضيات والافتراضات الصريحة.

تعتمد طريقة التحليل هذه في البحث بشكل عام على تحليل البيانات الإحصائية المستخدمة في مجالات متنوعة ، بما في ذلك التعرف على الأنماط ، والتعلم الآلي ، وإدارة الرؤى في أبحاث السوق ، وتنقية البيانات ، والمعلوماتية الحيوية ، والمزيد.

الهدف من تحليل الكتلة هو العثور على مجموعات من الكائنات ذات التغييرات السلوكية المتميزة ولكن حيث تكون الخصائص الأساسية والأشياء في نفس المجموعة الضابطة. مثال ممتاز على طريقة البحث هذه هو استخدام البنوك للبيانات النوعية والكمية لرسم الاتجاهات في معالجة المطالبات بين العملاء. يساعدهم استخدام التحليل العنقودي في إنهاء الادعاءات الاحتيالية وفهم سلوك المستهلك بشكل أفضل .

طرق تحليل الكتلة

يساعد تحليل الكتلة الباحثين والإحصائيين على تكوين إحساس أكثر عمقًا بالبيانات واتخاذ قرارات أفضل. بينما يمكن أن تكون البيانات جزءًا من البحث النوعي أو البحث الكمي ، لا يزال تحليل البيانات يُجرى في منصة بحث حيث يتم رسم البيانات على رسم بياني. ومع ذلك ، كما هو مذكور أعلاه ، يتم استخدام طرق مختلفة للتحليل العنقودي لتناسب احتياجات البحث.

ومع ذلك ، من الضروري ملاحظة أن طريقة التجميع يجب أن يتم اختيارها تجريبيًا ما لم يكن هناك تفكير رياضي يتماشى مع طريقة معينة. دعونا نلقي نظرة على طرق التحليل العنقودي الأكثر استخدامًا.

المجموعات الهرمية أو تحليل المجموعات القائم على التوصيل

يعتبر التجميع الهرمي أو تحليل المجموعات القائمة على التوصيل الطريقة الأكثر استخدامًا في تحليل الكتلة. في هذه الطريقة ، يتم تجميع البيانات التي تعرض مكونات متشابهة لتشكيل كتلة.

ثم يتم ربط هذه المجموعات بمجموعات أخرى تظهر خصائص متطابقة لتشكيل مجموعات أخرى. الفرضية المركزية لهذه الطريقة في البحث الاستقصائي هي أن الكائنات الأقرب ترتبط ارتباطًا وثيقًا أكثر من الأشياء البعيدة عن بعضها.

الطريقة الأخرى في التجميع الهرمي هي طريقة التقسيم ، حيث تبدأ بمجموعة من البيانات ثم تقسمها إلى مجموعات أصغر من المعلومات المتشابهة. في هذه الطريقة ، يتم تحديد معايير الربط بين المجموعات بشكل أفضل لفهم المسافة بين المجموعات وعلاقتها. من المهم ملاحظة أنه لا يوجد تقسيم فردي للبيانات في نموذج التحليل هذا.

التجميع القائم على Centroid

في طريقة التجميع هذه ، يتم تشكيل المجموعات ولكن يتم تحديدها بواسطة نقطة متجه مركزية واحدة. باستخدام خوارزمية التجميع لطريقة K- ، تم العثور على نقطة مركزية على المحور بهدف محدد. ثم يتم توصيل مجموعات أصغر بهذا المركز بحيث يتم تقليل المسافة بين المجموعات وهذه النقطة المركزية.

عيب تقنية التحليل العنقودي هذه هو أن عدد الكتل ، k-clusters يجب تحديده في البداية ، مما يحد من تحليل البيانات وتمثيلها.

التجميع القائم على التوزيع

تقوم طريقة تحليل التجميع القائم على التوزيع بتجميع البيانات في كائنات من نفس التوزيع. هذه الطريقة هي أكثر طرق التحليل الإحصائي استخدامًا . السمة المميزة لهذه الطريقة هي استخدام عينات عشوائية بسيطة لتجميع كائنات العينة من التوزيع.

يعمل هذا النموذج بشكل أفضل عندما تكون هناك حاجة لعرض ارتباط بين السمات والكائنات. ومع ذلك ، فإن عيب هذا النموذج هو أنه نظرًا لأنه يتم تجميع الكائنات بناءً على سمات محددة مسبقًا ، فقد يكون هناك عنصر تحيز في التجميع نظرًا لأن كل كائن يجب أن يتطابق مع التوزيع.

التجميع على أساس الكثافة

طريقة التجميع المعتمد على الكثافة هي الطريقة الرابعة لتحليل الكتلة شائعة الاستخدام ، حيث يتم تحديد المجموعات على أساس الكثافة مقارنة بمجموعة البيانات الإجمالية. الكائنات الموجودة في المساحات المتفرقة عبارة عن ضوضاء ونقاط حد لأنها تفصل عادةً عن مجموعات في التمثيل الرسومي.

DBSCAN هي أكثر طرق التجميع المعتمدة على الكثافة شيوعًا. ومع ذلك ، فإن عيب هذه الطريقة هو أن انخفاض الكثافة مطلوب لإظهار الفرق بين مجموعتين ، والتي غالبًا ما تبدو غير طبيعية.

أمثلة على تحليل الكتلة

يعتبر تحليل الكتلة فائدة مؤكدة ، ويستخدم على نطاق واسع في الصناعات والوظائف ومجال البحث. لتصوير أفضل لفائدة التحليل العنقودي في البحث ، دعونا نلقي نظرة على المثالين السفليين.

تحليل الكتلة في تسويق التجزئة

تستخدم العلامات التجارية تقليديًا التحليل العنقودي لفهم أبحاث واتجاهات سلوك الشراء باستخدام التقسيم الديموغرافي بين قاعدة عملائها. عادة ما يتم أخذ بعض العوامل في الاعتبار هي الموقع الجغرافي والجنس والعمر ودخل الأسرة السنوي وما إلى ذلك.

تلقي هذه المعلمات الضوء على كيفية اتخاذ مجموعات المستهلكين المختلفة لقرارات شراء أخرى ؛ ومن ثم ، فإن عمالقة البيع بالتجزئة يستخدمون هذه البيانات لرسم أوجه تشابه حول كيفية التسويق لمثل هؤلاء الجماهير. يساعد هذا أيضًا في تعظيم عائد الاستثمار على الإنفاق مع تقليل زغللة العملاء .

التحليل العنقودي في علوم الرياضة

هناك حالة أخرى من حالات الاستخدام اليومي لتحليل الكتلة في مجال الرياضة. ينظر علماء البيانات والباحثون والأطباء وإدارة الفريق والكشافة وما إلى ذلك ، في كيفية أداء اللاعبين المتشابهين في سيناريوهات مختلفة ومدى فعاليتهم في رياضتهم. يتم ربط اللاعبين بنوع الجسم ، والعمر ، والموقع ، ومعايير مماثلة للتحقق من فعاليتهم.

تحليل الكتلة باستخدام QuestionPro

إن النظر إلى البيانات الصحيحة وتحليلها مفيد للغاية للباحثين والعلامات التجارية. يتيح لك استخدام منصة بحث ناضجة مثل QuestionPro جمع بيانات البحث ويساعدك على إجراء تحليل متقدم داخل الأداة لإعطائك الأفكار المهمة.

من خلال الاستفادة من QuestionPro ، من الممكن فهم عملائك وعناصر البحث الأخرى بشكل أفضل واتخاذ القرارات المهمة بسرعة. استفد من قوة مجموعة الأبحاث على مستوى المؤسسات اليوم!

اعرف المزيد عن الإصدار التجريبي المجاني