Analisis Cluster: Apa itu & Bagaimana Cara Menggunakannya

Data sangat penting bagi merek dan organisasi untuk mendapatkan kesimpulan dan menarik kesimpulan ke dalam benak pelanggan. Analisis klaster adalah komponen penting dari analisis data dalam riset pasar yang membantu merek dengan tren yang diturunkan, mengidentifikasi kelompok di antara berbagai demografi pelanggan, perilaku pembelian, suka dan tidak suka, dan banyak lagi.

Metode analisis dalam proses riset pasar ini memberikan wawasan untuk mengumpulkan informasi ke dalam kelompok yang lebih kecil yang membantu memahami bagaimana kelompok individu yang berbeda berperilaku dalam keadaan yang sama. Berbagai organisasi dan peneliti dapat mengkualifikasikan cluster ke dalam berbagai kategori tergantung pada kriteria yang telah ditentukan sebelumnya tentang apa yang masuk akal dari sebuah cluster, tetapi tema analisis data yang mendasarinya serupa.

Apa itu analisis klaster?

Analisis klaster adalah metode statistik dalam penelitian yang memungkinkan peneliti untuk mengelompokkan atau mengelompokkan sekumpulan objek ke dalam kluster-kluster kecil namun berbeda yang berbeda karakteristiknya dari kluster-kluster lain yang berbeda. Tema yang mendasari dalam analisis data eksplorasi membantu merek, organisasi, dan peneliti memperoleh wawasan dari data visual untuk melihat tren dan memvalidasi hipotesis dan asumsi eksplisit.

Metode analisis dalam penelitian ini umumnya didasarkan pada analisis data statistik yang digunakan di berbagai bidang, termasuk pengenalan pola, pembelajaran mesin, manajemen wawasan dalam riset pasar, scrubbing data, bioinformatika, dan banyak lagi.

Tujuan dari analisis klaster adalah untuk menemukan kelompok objek dengan perubahan perilaku yang berbeda tetapi di mana karakteristik yang mendasari dan hal-hal berada dalam kelompok kontrol yang sama. Contoh yang sangat baik dari metode penelitian ini adalah bank yang menggunakan data kualitatif dan kuantitatif untuk memplot tren dalam pemrosesan klaim di antara klien. Menggunakan analisis klaster membantu mereka menyimpulkan klaim penipuan dan lebih memahami perilaku konsumen .

Metode Analisis Cluster

Analisis klaster membantu peneliti dan ahli statistik untuk memahami data secara lebih mendalam dan membuat keputusan yang lebih baik. Sementara data dapat menjadi bagian dari penelitian kualitatif atau penelitian kuantitatif , analisis data masih dilakukan dalam platform penelitian di mana data diplot pada grafik. Namun, seperti disebutkan di atas, berbagai metode analisis klaster digunakan untuk memenuhi kebutuhan penelitian.

Namun, penting untuk dicatat bahwa metode pengelompokan perlu dipilih secara eksperimental kecuali ada penalaran matematis yang sesuai dengan cara tertentu. Mari kita lihat metode analisis cluster yang paling umum digunakan.

Pengelompokan hierarkis atau analisis pengelompokan berbasis konektivitas

Pengelompokan hierarkis atau analisis pengelompokan berbasis konektivitas adalah metode yang paling umum digunakan dalam analisis klaster. Dalam metode ini, data yang menampilkan komponen yang serupa dikelompokkan untuk membentuk sebuah cluster.

Cluster ini kemudian dikorelasikan dengan set lain yang menunjukkan sifat identik untuk membentuk cluster lain. Premis utama dari metode ini dalam penelitian survei adalah bahwa objek yang lebih dekat jauh lebih terkait daripada objek yang lebih jauh.

Metode lain dalam pengelompokan hierarkis adalah metode pembagian, di mana Anda mulai dengan satu set data dan kemudian membaginya menjadi kelompok yang lebih kecil dari informasi serupa. Dalam metode ini, kriteria keterkaitan antar klaster didefinisikan lebih baik untuk memahami jarak antar klaster dan relasinya. Penting untuk dicatat bahwa tidak ada partisi data tunggal dalam model analisis ini.

Pengelompokan berbasis centroid

Dalam metode klasterisasi ini, klaster dibentuk tetapi ditentukan oleh satu titik vektor pusat. Menggunakan algoritma pengelompokan metode K-means, titik pusat ditemukan pada sumbu dengan tujuan yang ditentukan. Kemudian cluster yang lebih kecil dihubungkan ke pusat ini sedemikian rupa sehingga jarak antara cluster dan titik pusat ini diminimalkan.

Kelemahan dari teknik analisis cluster ini adalah bahwa jumlah cluster, k-cluster harus didefinisikan tepat di awal, membatasi analisis dan representasi data.

Pengelompokan berbasis distribusi

Metode analisis clustering berbasis distribusi mengelompokkan data ke dalam objek-objek yang berdistribusi sama. Metode ini merupakan metode analisis statistik yang paling banyak digunakan . Ciri khas metode ini adalah menggunakan simple random sampling untuk mengumpulkan objek sampel dari suatu distribusi.

Model ini bekerja paling baik ketika ada kebutuhan untuk menampilkan korelasi antara atribut dan objek. Namun, kelemahan model ini adalah karena objek dikelompokkan berdasarkan atribut yang telah ditentukan, mungkin ada elemen bias dalam pengelompokan karena setiap objek harus sesuai dengan distribusi.

Pengelompokan berbasis kepadatan

Metode clustering berbasis kepadatan adalah teknik analisis cluster keempat yang umum digunakan, di mana cluster didefinisikan berdasarkan kepadatan dibandingkan dengan kumpulan data secara keseluruhan. Objek di area yang jarang adalah noise dan titik batas karena biasanya memisahkan cluster pada representasi grafis.

DBSCAN adalah metode pengelompokan berbasis kepadatan yang paling umum digunakan. Namun, kelemahan dari metode ini adalah bahwa penurunan kepadatan diperlukan untuk menunjukkan perbedaan antara dua klaster, yang seringkali terasa tidak alami.

Contoh Analisis Cluster

Analisis klaster adalah manfaat yang pasti, dan digunakan secara luas di seluruh industri, fungsionalitas, dan bidang penelitian. Untuk lebih menggambarkan kegunaan analisis klaster dalam penelitian , mari kita lihat dua contoh di bawah.

Analisis klaster dalam pemasaran ritel

Merek secara tradisional menggunakan analisis klaster untuk memahami penelitian dan tren perilaku pembelian dengan menggunakan segmentasi demografis di antara basis pelanggan mereka. Beberapa faktor yang biasanya dipertimbangkan adalah lokasi geografis, jenis kelamin, usia, pendapatan keluarga tahunan, dll.

Parameter ini menyoroti bagaimana kelompok konsumen yang berbeda membuat keputusan pembelian lainnya; karenanya, raksasa ritel menggunakan data ini untuk menarik kesejajaran tentang cara memasarkan ke audiens semacam itu. Ini juga membantu dalam memaksimalkan ROI pengeluaran sekaligus mengurangi churn pelanggan .

Analisis klaster dalam ilmu olahraga

Kasus penggunaan sehari-hari lainnya dari analisis klaster adalah di bidang olahraga. Ilmuwan data, peneliti, dokter, manajemen tim, pramuka, dll., melihat seberapa mirip pemain dalam skenario yang berbeda dan seberapa efektif mereka dalam olahraga mereka. Pemain dimasukkan ke dalam tipe tubuh, usia, posisi, dan kriteria serupa untuk memeriksa keefektifannya.

Analisis cluster dengan QuestionPro

Melihat data yang benar dan menganalisisnya sangat bermanfaat bagi peneliti dan merek. Menggunakan platform penelitian yang matang seperti QuestionPro memungkinkan Anda mengumpulkan data penelitian dan membantu Anda menjalankan analisis lanjutan di dalam alat untuk memberi Anda wawasan yang penting.

Memanfaatkan QuestionPro , dimungkinkan untuk memahami pelanggan Anda dan objek penelitian lainnya dengan lebih baik dan dengan cepat membuat keputusan yang penting. Manfaatkan kekuatan rangkaian penelitian tingkat perusahaan sekarang!

PELAJARI LEBIH LANJUT UJI COBA GRATIS