Analyse de cluster : qu'est-ce que c'est et comment l'utiliser ?

Les données sont impératives pour les marques et les organisations afin de tirer des conclusions et de tirer des conclusions dans l'esprit des clients. L'analyse de cluster est un élément essentiel de l'analyse des données dans les études de marché qui aide les marques à dériver des tendances, à identifier des groupes parmi diverses données démographiques de clients, les comportements d'achat, les goûts et les aversions, etc.

Cette méthode d'analyse dans le processus d'étude de marché fournit des informations pour classer les informations en petits groupes qui aident à comprendre comment différents groupes d'individus se comportent dans des circonstances similaires. Diverses organisations et chercheurs peuvent classer les clusters dans des catégories variées en fonction de critères prédéfinis de ce qui a du sens pour un cluster, mais le thème sous-jacent de l'analyse des données est similaire.

Qu'est-ce que l'analyse de cluster ?

L'analyse de grappes est une méthode statistique de recherche qui permet aux chercheurs de classer ou de regrouper un ensemble d'objets en grappes petites mais distinctes qui diffèrent par leurs caractéristiques d'autres grappes distinctes. Le thème sous-jacent de l'analyse exploratoire des données aide les marques, les organisations et les chercheurs à tirer des enseignements des données visuelles pour repérer les tendances et valider les hypothèses et les suppositions explicites.

Cette méthode d'analyse dans la recherche est généralement basée sur l'analyse de données statistiques utilisée dans divers domaines, notamment la reconnaissance de formes, l'apprentissage automatique, la gestion des informations dans les études de marché, le nettoyage des données, la bioinformatique, etc.

L'objectif de l'analyse de cluster est de trouver des groupes d'objets avec des changements de comportement distincts mais où les caractéristiques sous-jacentes et les choses sont dans le même groupe de contrôle. Un excellent exemple de cette méthode de recherche est l'utilisation par les banques de données qualitatives et quantitatives pour tracer les tendances du traitement des réclamations parmi les clients. L'utilisation de l'analyse par grappes les aide à conclure des réclamations frauduleuses et à mieux comprendre le comportement des consommateurs .

Méthodes d'analyse de cluster

L'analyse typologique aide les chercheurs et les statisticiens à mieux comprendre les données et à prendre de meilleures décisions. Bien que les données puissent faire partie d'une recherche qualitative ou d' une recherche quantitative , l'analyse des données est toujours effectuée dans une plate-forme de recherche où les données sont tracées sur un graphique. Cependant, comme mentionné ci-dessus, diverses méthodes d'analyse par grappes sont utilisées pour répondre aux besoins de la recherche.

Cependant, il est essentiel de noter que la méthode de regroupement doit être choisie expérimentalement à moins qu'il n'y ait un raisonnement mathématique pour aller avec une manière spécifique. Examinons les méthodes d'analyse par grappes les plus couramment utilisées.

Clustering hiérarchique ou analyse de clustering basée sur la connectivité

Le clustering hiérarchique ou l'analyse de clustering basée sur la connectivité est la méthode la plus couramment utilisée dans l'analyse de cluster. Dans cette méthode, les données qui présentent des composants similaires sont regroupées pour former un cluster.

Ces clusters sont ensuite corrélés à d'autres ensembles qui présentent des propriétés identiques pour former d'autres clusters. La prémisse centrale de cette méthode dans la recherche par sondage est que les objets les plus proches sont beaucoup plus liés que les objets les plus éloignés.

L'autre méthode de clustering hiérarchique est la méthode de division, où vous commencez avec un ensemble de données, puis vous les divisez en petits groupes d'informations similaires. Dans cette méthode, les critères de liaison entre les clusters sont mieux définis pour comprendre la distance entre les clusters et leur relation. Il est important de noter qu'il n'y a pas de partitionnement unique des données dans ce modèle d'analyse.

Clustering basé sur le centroïde

Dans cette méthode de clustering, des clusters sont formés mais sont définis par un seul point vectoriel central. En utilisant l'algorithme de clustering de la méthode K-means, un point central est trouvé sur l'axe avec un objectif défini. Ensuite, des grappes plus petites sont connectées à cette centrale de telle sorte que la distance entre les grappes et ce point central est minimisée.

Un inconvénient de cette technique d'analyse de cluster est que le nombre de clusters, k-clusters, doit être défini dès le départ, ce qui limite l'analyse et la représentation des données.

Clustering basé sur la distribution

La méthode d'analyse de clustering basée sur la distribution regroupe les données en objets de la même distribution. Cette méthode est la méthode d'analyse statistique la plus utilisée . La caractéristique distincte de cette méthode consiste à utiliser un échantillonnage aléatoire simple pour collecter des échantillons d'objets à partir d'une distribution.

Ce modèle fonctionne mieux lorsqu'il est nécessaire d'afficher une corrélation entre les attributs et les objets. Cependant, l'inconvénient de ce modèle est que, puisque les objets sont regroupés en fonction d'attributs prédéfinis, il pourrait y avoir un élément de biais dans le regroupement puisque chaque objet doit correspondre à une distribution.

Regroupement basé sur la densité

La méthode de clustering basée sur la densité est la quatrième technique d'analyse de cluster couramment utilisée, où les clusters sont définis en fonction de la densité par rapport à l'ensemble de données global. Les objets dans les zones clairsemées sont des points de bruit et de bordure car ils séparent généralement les clusters sur la représentation graphique.

DBSCAN est la méthode de clustering basée sur la densité la plus couramment utilisée. Cependant, un inconvénient de cette méthode est qu'une baisse de densité est nécessaire pour mettre en valeur la différence entre deux clusters, ce qui semble souvent contre nature.

Exemples d'analyse de cluster

L'analyse de cluster est un avantage certain et elle est largement utilisée dans les industries, les fonctionnalités et le domaine de la recherche. Pour mieux décrire l'utilité de l'analyse par grappes dans la recherche , examinons les deux exemples du bas.

Analyse de grappes dans le marketing de détail

Les marques utilisent traditionnellement l'analyse par grappes pour donner un sens à la recherche et aux tendances du comportement d'achat en utilisant la segmentation démographique parmi leur clientèle. Quelques facteurs généralement pris en compte sont l'emplacement géographique, le sexe, l'âge, le revenu familial annuel, etc.

Ces paramètres éclairent la manière dont différents groupes de consommateurs prennent d'autres décisions d'achat ; par conséquent, les géants de la vente au détail utilisent ces données pour établir des parallèles sur la façon de commercialiser auprès de ces publics. Cela aide également à maximiser le retour sur investissement des dépenses tout en réduisant le taux de désabonnement des clients .

Analyse typologique en sciences du sport

Un autre cas d'utilisation quotidienne de l'analyse par grappes concerne le domaine du sport. Les scientifiques des données, les chercheurs, les médecins, les responsables d'équipe, les dépisteurs, etc., examinent comment des joueurs similaires s'en sortent dans différents scénarios et à quel point ils sont efficaces dans leur sport. Les joueurs sont classés par type de corps, âge, position et critères similaires pour vérifier leur efficacité.

Analyse de cluster avec QuestionPro

Examiner les données correctes et les analyser est très bénéfique pour les chercheurs et les marques. L'utilisation d'une plate-forme de recherche mature comme QuestionPro vous permet de collecter des données de recherche et vous aide à exécuter une analyse avancée dans l'outil pour vous donner les informations qui comptent.

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