Cluster Analysis: cos'è e come utilizzarlo

I dati sono fondamentali per i marchi e le organizzazioni per trarre inferenze e trarre conclusioni nella mente dei clienti. L'analisi dei cluster è una componente fondamentale dell'analisi dei dati nelle ricerche di mercato che aiuta i marchi a derivare tendenze, identificando gruppi tra i vari dati demografici dei clienti, comportamenti di acquisto, Mi piace e Non mi piace e altro ancora.

Questo metodo di analisi nel processo di ricerca di mercato fornisce informazioni dettagliate per raggruppare le informazioni in gruppi più piccoli che aiutano a capire come si comportano diversi gruppi di individui in circostanze simili. Diverse organizzazioni e ricercatori possono qualificare i cluster in varie categorie a seconda di criteri predefiniti di ciò che ha senso per un cluster, ma il tema dell'analisi dei dati sottostante è simile.

Che cos'è l'analisi dei cluster?

L'analisi dei cluster è un metodo statistico nella ricerca che consente ai ricercatori di raggruppare o raggruppare un insieme di oggetti in cluster piccoli ma distinti che differiscono per caratteristiche da altri cluster così distinti. Il tema alla base dell'analisi esplorativa dei dati aiuta marchi, organizzazioni e ricercatori a ricavare informazioni dai dati visivi per individuare tendenze e convalidare ipotesi e ipotesi esplicite.

Questo metodo di analisi nella ricerca si basa comunemente sull'analisi dei dati statistici utilizzata in vari campi, tra cui il riconoscimento di modelli, l'apprendimento automatico, la gestione delle informazioni dettagliate nelle ricerche di mercato, il lavaggio dei dati, la bioinformatica e altro ancora.

L'obiettivo dell'analisi dei cluster è trovare gruppi di oggetti con cambiamenti comportamentali distinti ma in cui le caratteristiche e le cose sottostanti si trovano nello stesso gruppo di controllo. Un ottimo esempio di questo metodo di ricerca sono le banche che utilizzano dati qualitativi e quantitativi per tracciare le tendenze nell'elaborazione dei reclami tra i clienti. L'utilizzo dell'analisi dei cluster li aiuta a concludere affermazioni fraudolente ea comprendere meglio il comportamento dei consumatori .

Metodi di analisi dei cluster

L'analisi dei cluster aiuta ricercatori e statistici a dare un senso più profondo ai dati e a prendere decisioni migliori. Sebbene i dati possano far parte di una ricerca qualitativa o quantitativa , l'analisi dei dati viene comunque condotta in una piattaforma di ricerca in cui i dati vengono tracciati su un grafico. Tuttavia, come accennato in precedenza, vengono utilizzati vari metodi di analisi dei cluster per soddisfare le esigenze di ricerca.

Tuttavia, è essenziale notare che il metodo di raggruppamento deve essere scelto sperimentalmente a meno che non vi sia un ragionamento matematico per seguire un modo specifico. Diamo un'occhiata ai metodi di analisi dei cluster più comunemente utilizzati.

Clustering gerarchico o analisi di clustering basata sulla connettività

Il clustering gerarchico o l'analisi del clustering basata sulla connettività è il metodo più comunemente utilizzato nell'analisi dei cluster. In questo metodo, i dati che mostrano componenti simili sono raggruppati per formare un cluster.

Questi cluster vengono quindi correlati ad altri insiemi che mostrano proprietà identiche per formare altri cluster. La premessa centrale di questo metodo nella ricerca di rilievo è che gli oggetti più vicini sono molto più correlati degli oggetti più distanti.

L'altro metodo nel clustering gerarchico è il metodo di divisione, in cui si inizia con un insieme di dati e poi li si divide in cluster più piccoli di informazioni simili. In questo metodo, i criteri di collegamento tra i cluster sono meglio definiti per comprendere la distanza tra i cluster e la loro relazione. È importante notare che non esiste un unico partizionamento dei dati in questo modello di analisi.

Clustering basato su centroide

In questo metodo di raggruppamento, i cluster sono formati ma sono definiti da un unico punto vettore centrale. Utilizzando l'algoritmo di clustering del metodo K-means, si trova un punto centrale sull'asse con un obiettivo definito. Quindi i cluster più piccoli sono collegati a questa centrale in modo tale che la distanza tra i cluster e questo punto centrale sia ridotta al minimo.

Uno svantaggio di questa tecnica di analisi dei cluster è che il numero di cluster, k-cluster, deve essere definito fin dall'inizio, limitando l'analisi e la rappresentazione dei dati.

Clustering basato sulla distribuzione

Il metodo di analisi del clustering basato sulla distribuzione raggruppa i dati in oggetti della stessa distribuzione. Questo metodo è il metodo di analisi statistica più utilizzato . La caratteristica distintiva di questo metodo consiste nell'usare un semplice campionamento casuale per raccogliere oggetti campione da una distribuzione.

Questo modello funziona meglio quando è necessario visualizzare una correlazione tra attributi e oggetti. Tuttavia, lo svantaggio di questo modello è che poiché gli oggetti sono raggruppati in base ad attributi predefiniti, potrebbe esserci un elemento di distorsione nel raggruppamento poiché ogni oggetto deve corrispondere a una distribuzione.

Clustering basato sulla densità

Il metodo di clustering basato sulla densità è la quarta tecnica di analisi dei cluster comunemente utilizzata, in cui i cluster sono definiti in base alla densità rispetto al set di dati complessivo. Gli oggetti nelle aree sparse sono rumore e punti di confine poiché in genere separano i cluster nella rappresentazione grafica.

DBSCAN è il metodo di clustering basato sulla densità più comunemente utilizzato. Tuttavia, uno svantaggio di questo metodo è che è necessario un calo di densità per mostrare la differenza tra due cluster, che spesso sembra innaturale.

Esempi di analisi dei cluster

L'analisi dei cluster è un chiaro vantaggio ed è ampiamente utilizzata in tutti i settori, le funzionalità e il campo di ricerca. Per descrivere meglio l'utilità dell'analisi dei cluster nella ricerca , diamo un'occhiata agli ultimi due esempi.

Cluster analysis nel retail marketing

I marchi utilizzano tradizionalmente l'analisi dei cluster per dare un senso alla ricerca e alle tendenze del comportamento di acquisto utilizzando la segmentazione demografica tra la propria base di clienti. Alcuni fattori solitamente considerati sono la posizione geografica, il sesso, l'età, il reddito familiare annuo, ecc.

Questi parametri fanno luce su come i diversi gruppi di consumatori prendono altre decisioni di acquisto; quindi, i giganti della vendita al dettaglio utilizzano questi dati per tracciare parallelismi su come commercializzare a tale pubblico. Questo aiuta anche a massimizzare il ROI sulla spesa riducendo l'abbandono dei clienti .

Cluster analysis nelle scienze dello sport

Un altro caso d'uso quotidiano dell'analisi dei cluster è nel campo dello sport. Data scientist, ricercatori, medici, team manager, scout, ecc., guardano come se la cavano giocatori simili in diversi scenari e quanto sono efficaci nel loro sport. I giocatori vengono raggruppati in base a tipo di corporatura, età, posizione e criteri simili per verificarne l'efficacia.

Analisi dei cluster con QuestionPro

Osservare i dati corretti e analizzarli è estremamente vantaggioso per ricercatori e marchi. L'utilizzo di una piattaforma di ricerca matura come QuestionPro ti consente di raccogliere dati di ricerca e ti aiuta a eseguire analisi avanzate all'interno dello strumento per darti le informazioni che contano.

Sfruttando QuestionPro , è possibile comprendere meglio i tuoi clienti e altri oggetti di ricerca e prendere rapidamente le decisioni importanti. Sfrutta oggi la potenza della suite di ricerca di livello aziendale!

SCOPRI DI PIÙ PROVA GRATUITA