Análisis de conglomerados: qué es y cómo usarlo
Publicado: 2022-07-21Los datos son imprescindibles para que las marcas y las organizaciones deriven inferencias y saquen conclusiones en la mente de los clientes. El análisis de conglomerados es un componente fundamental del análisis de datos en la investigación de mercado que ayuda a las marcas a derivar tendencias, identificar grupos entre diversos datos demográficos de clientes, comportamientos de compra, gustos y disgustos, y más.
Este método de análisis en el proceso de investigación de mercado proporciona información para agrupar la información en grupos más pequeños que ayudan a comprender cómo se comportan los diferentes grupos de personas en circunstancias similares. Varias organizaciones e investigadores pueden calificar los clústeres en varias categorías según criterios predefinidos de qué sentido tiene un clúster, pero el tema subyacente del análisis de datos es similar.
¿Qué es el análisis de conglomerados?
El análisis de conglomerados es un método estadístico en la investigación que permite a los investigadores clasificar o agrupar un conjunto de objetos en grupos pequeños pero distintos que difieren en características de otros grupos distintos. El tema subyacente en el análisis exploratorio de datos ayuda a las marcas, organizaciones e investigadores a obtener información de los datos visuales para detectar tendencias y validar hipótesis y suposiciones explícitas.
Este método de análisis en la investigación se basa comúnmente en el análisis de datos estadísticos que se utiliza en varios campos, incluido el reconocimiento de patrones, el aprendizaje automático, la gestión de conocimientos en la investigación de mercado, la depuración de datos, la bioinformática y más.
El objetivo del análisis de conglomerados es encontrar grupos de objetos con distintos cambios de comportamiento pero donde las características subyacentes y las cosas están en el mismo grupo de control. Un excelente ejemplo de este método de investigación son los bancos que utilizan datos cualitativos y cuantitativos para trazar tendencias en el procesamiento de reclamaciones entre los clientes. El uso del análisis de conglomerados les ayuda a concluir reclamos fraudulentos y comprender mejor el comportamiento del consumidor .
Métodos de análisis de conglomerados
El análisis de conglomerados ayuda a los investigadores y estadísticos a tener un sentido más profundo de los datos y tomar mejores decisiones. Si bien los datos pueden ser parte de una investigación cualitativa o cuantitativa , el análisis de datos aún se realiza en una plataforma de investigación donde los datos se representan en un gráfico. Sin embargo, como se mencionó anteriormente, se utilizan varios métodos de análisis de conglomerados para satisfacer las necesidades de la investigación.
Sin embargo, es esencial tener en cuenta que el método de agrupación debe elegirse experimentalmente a menos que haya un razonamiento matemático para ir con una manera específica. Veamos los métodos de análisis de conglomerados más utilizados.
Clustering jerárquico o análisis de clustering basado en conectividad
El agrupamiento jerárquico o el análisis de agrupamiento basado en la conectividad es el método más utilizado en el análisis de conglomerados. En este método, los datos que muestran componentes similares se agrupan para formar un grupo.
Estos grupos luego se correlacionan con otros conjuntos que muestran propiedades idénticas para formar otros grupos. La premisa central de este método en la investigación de encuestas es que los objetos más cercanos están mucho más relacionados que los objetos más separados.
El otro método en el agrupamiento jerárquico es el método divisivo, donde comienza con un conjunto de datos y luego los divide en grupos más pequeños de información similar. En este método, los criterios de vinculación entre los clústeres se definen mejor para comprender la distancia entre los clústeres y su relación. Es importante tener en cuenta que no existe una única partición de datos en este modelo de análisis.
Agrupación basada en el centroide
En este método de agrupamiento, los agrupamientos se forman pero están definidos por un único punto vectorial central. Usando el algoritmo de agrupamiento del método K-means, se encuentra un punto central en el eje con un objetivo definido. Luego, los grupos más pequeños se conectan a este centro de modo que la distancia entre los grupos y este punto central se minimiza.
Un inconveniente de esta técnica de análisis de conglomerados es que el número de conglomerados, k-conglomerados, debe definirse desde el principio, lo que limita el análisis y la representación de datos.
Agrupación basada en distribución
El método de análisis de conglomerados basado en la distribución agrupa los datos en objetos de la misma distribución. Este método es el método de análisis estadístico más utilizado . La característica distintiva de este método es el uso de muestreo aleatorio simple para recopilar objetos de muestra de una distribución.
Este modelo funciona mejor cuando es necesario mostrar una correlación entre atributos y objetos. Sin embargo, el inconveniente de este modelo es que, dado que los objetos se agrupan en función de atributos predefinidos, podría haber un elemento de sesgo en la agrupación, ya que cada objeto debe coincidir con una distribución.
Agrupamiento basado en la densidad
El método de agrupamiento basado en la densidad es la cuarta técnica de análisis de conglomerados comúnmente utilizada, donde los conglomerados se definen en función de la densidad en comparación con el conjunto de datos general. Los objetos en las áreas dispersas son ruido y puntos de borde, ya que normalmente separan grupos en la representación gráfica.
DBSCAN es el método de agrupación en clústeres basado en la densidad más utilizado. Sin embargo, un inconveniente de este método es que se requiere una caída en la densidad para mostrar la diferencia entre dos grupos, lo que a menudo se siente poco natural.
Ejemplos de análisis de conglomerados
El análisis de conglomerados es un beneficio definitivo y se usa ampliamente en todas las industrias, funcionalidades y el campo de investigación. Para representar mejor la utilidad del análisis de conglomerados en la investigación , veamos los dos ejemplos inferiores.
Análisis de conglomerados en marketing minorista
Las marcas tradicionalmente utilizan el análisis de conglomerados para dar sentido a la investigación y las tendencias del comportamiento de compra mediante el uso de la segmentación demográfica entre su base de clientes. Algunos factores generalmente considerados son la ubicación geográfica, el sexo, la edad, el ingreso familiar anual, etc.
Estos parámetros arrojan luz sobre cómo los diferentes grupos de consumidores toman otras decisiones de compra; por lo tanto, los gigantes minoristas utilizan estos datos para establecer paralelos sobre cómo comercializar para tales audiencias. Esto también ayuda a maximizar el ROI de los gastos mientras reduce la rotación de clientes .
Análisis de conglomerados en ciencias del deporte
Otro caso de uso cotidiano del análisis de conglomerados se encuentra en el campo de los deportes. Los científicos de datos, los investigadores, los médicos, la dirección de equipos, los ojeadores, etc., observan cómo les va a jugadores similares en diferentes escenarios y qué tan efectivos son en su deporte. Los jugadores se dividen en tipo de cuerpo, edad, posición y criterios similares para verificar su efectividad.
Análisis de conglomerados con QuestionPro
Mirar los datos correctos y analizarlos es muy beneficioso para los investigadores y las marcas. El uso de una plataforma de investigación madura como QuestionPro le permite recopilar datos de investigación y lo ayuda a ejecutar análisis avanzados dentro de la herramienta para brindarle los conocimientos que importan.
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