Analiza klastrów: co to jest i jak z niej korzystać
Opublikowany: 2022-07-21Dane są niezbędne, aby marki i organizacje wyciągały wnioski i wyciągały wnioski w umyśle klientów. Analiza klastrów to krytyczny element analizy danych w badaniach rynkowych , który pomaga markom w określaniu trendów, identyfikowaniu grup wśród różnych grup demograficznych klientów, zachowań zakupowych, upodobań i niechęci i nie tylko.
Ta metoda analizy w procesie badania rynku zapewnia wgląd w informacje dotyczące grupowania informacji w mniejszych grupach, które pomagają zrozumieć, jak różne grupy osób zachowują się w podobnych okolicznościach. Różne organizacje i badacze mogą zakwalifikować klastry do różnych kategorii w zależności od wcześniej zdefiniowanych kryteriów sensu klastra, ale podstawowy temat analizy danych jest podobny.
Co to jest analiza skupień?
Analiza skupień to metoda statystyczna w badaniach, która pozwala naukowcom grupować lub grupować zestaw obiektów w małe, ale odrębne klastry, które różnią się cechami od innych tak odrębnych klastrów. Motyw leżący u podstaw eksploracyjnej analizy danych pomaga markom, organizacjom i badaczom czerpać spostrzeżenia z danych wizualnych, aby rozpoznawać trendy i weryfikować hipotezy i jednoznaczne założenia.
Ta metoda analizy w badaniach jest powszechnie oparta na statystycznej analizie danych wykorzystywanych w różnych dziedzinach, w tym rozpoznawaniu wzorców, uczeniu maszynowym, zarządzaniu spostrzeżeniami w badaniach rynkowych, oczyszczaniu danych, bioinformatyce i innych.
Celem analizy skupień jest znalezienie grup obiektów z wyraźnymi zmianami behawioralnymi, ale gdzie podstawowe cechy i rzeczy znajdują się w tej samej grupie kontrolnej. Doskonałym przykładem tej metody badawczej są banki wykorzystujące dane jakościowe i ilościowe do kreślenia trendów w likwidacji szkód wśród klientów. Korzystanie z analizy klastrowej pomaga im w wyciąganiu fałszywych oświadczeń i lepszym zrozumieniu zachowań konsumentów .
Metody analizy skupień
Analiza klastrów pomaga badaczom i statystykom w głębszym zrozumieniu danych i podejmowaniu lepszych decyzji. Chociaż dane mogą być częścią badań jakościowych lub badań ilościowych , analiza danych jest nadal prowadzona na platformie badawczej, gdzie dane są wykreślane na wykresie. Jednak, jak wspomniano powyżej, w celu zaspokojenia potrzeb badawczych stosuje się różne metody analizy skupień.
Należy jednak zauważyć, że metoda grupowania musi być wybrana eksperymentalnie, chyba że istnieje rozumowanie matematyczne, które można by zastosować w określony sposób. Przyjrzyjmy się najczęściej stosowanym metodom analizy skupień.
Hierarchiczne klastrowanie lub analiza klastrów oparta na łączności
Hierarchiczna analiza skupień lub analiza skupień oparta na łączności jest najczęściej stosowaną metodą w analizie skupień. W tej metodzie dane przedstawiające podobne komponenty są grupowane w klaster.
Te klastry są następnie skorelowane z innymi zestawami, które wykazują identyczne właściwości, tworząc inne klastry. Głównym założeniem tej metody w badaniach ankietowych jest to, że obiekty bliższe są znacznie bardziej powiązane niż obiekty oddalone od siebie.
Inną metodą klastrowania hierarchicznego jest metoda dzielenia, w której zaczynasz od zestawu danych, a następnie dzielisz je na mniejsze grupy podobnych informacji. W tej metodzie kryteria powiązania między klastrami są lepiej zdefiniowane, aby zrozumieć odległość między klastrami i ich relację. Należy zauważyć, że w tym modelu analizy nie ma jednego partycjonowania danych.
Grupowanie oparte na centroidach
W tej metodzie grupowania klastry są tworzone, ale są definiowane przez pojedynczy centralny punkt wektora. Wykorzystując algorytm grupowania metodą K-średnich, na osi znajduje się punkt centralny o określonym celu. Następnie mniejsze klastry są połączone z tym centralnym tak, że odległość między klastrami a tym centralnym punktem jest zminimalizowana.
Wadą tej techniki analizy skupień jest to, że liczbę skupień, k-klastrów należy zdefiniować od samego początku, co ogranicza analizę i reprezentację danych.
Klastrowanie oparte na dystrybucji
Metoda analizy skupień w oparciu o rozkład grupuje dane w obiekty o tym samym rozkładzie. Ta metoda jest najczęściej stosowaną metodą analizy statystycznej . Wyróżniającą się cechą tej metody jest użycie prostego losowego próbkowania w celu zebrania próbek obiektów z rozkładu.
Ten model sprawdza się najlepiej, gdy istnieje potrzeba wyświetlenia korelacji między atrybutami i obiektami. Jednak wadą tego modelu jest to, że ponieważ obiekty są grupowane na podstawie wstępnie zdefiniowanych atrybutów, może występować element stronniczości w grupowaniu, ponieważ każdy obiekt musi pasować do rozkładu.
Grupowanie na podstawie gęstości
Metoda grupowania w oparciu o gęstość jest czwartą powszechnie stosowaną techniką analizy skupień, w której klastry są definiowane na podstawie gęstości w porównaniu z ogólnym zestawem danych. Obiekty w rzadkich obszarach to szum i punkty graniczne, ponieważ zazwyczaj oddzielają one klastry w reprezentacji graficznej.
DBSCAN jest najczęściej używaną metodą klastrowania opartą na gęstości. Jednak wadą tej metody jest to, że aby pokazać różnicę między dwoma skupiskami, wymagany jest spadek gęstości, co często wydaje się nienaturalne.
Przykłady analizy skupień
Analiza klastrów jest niewątpliwą korzyścią i jest szeroko stosowana w różnych branżach, funkcjach i polu badawczym. Aby lepiej zobrazować przydatność analizy skupień w badaniach , spójrzmy na dwa dolne przykłady.
Analiza klastrów w marketingu detalicznym
Marki tradycyjnie wykorzystują analizę skupień, aby zrozumieć badania zachowań zakupowych i trendy, wykorzystując segmentację demograficzną wśród swoich klientów. Kilka czynników zwykle branych pod uwagę to położenie geograficzne, płeć, wiek, roczny dochód rodziny itp.
Te parametry rzucają światło na to, jak różne grupy konsumentów podejmują inne decyzje zakupowe; w związku z tym giganci handlu detalicznego wykorzystują te dane, aby nakreślić podobieństwa w zakresie marketingu dla takich odbiorców. Pomaga to również w maksymalizacji zwrotu z inwestycji przy jednoczesnym zmniejszeniu rotacji klientów .
Analiza skupień w naukach o sporcie
Innym codziennym przypadkiem użycia analizy skupień jest dziedzina sportu. Analitycy danych, badacze, lekarze, kierownictwo zespołu, zwiadowcy itp. przyglądają się, jak podobni gracze radzą sobie w różnych scenariuszach i jak skuteczni są w swoim sporcie. Gracze są przypisywani do budowy ciała, wieku, pozycji i podobnych kryteriów, aby sprawdzić ich skuteczność.
Analiza klastrów za pomocą QuestionPro
Spojrzenie na prawidłowe dane i ich przeanalizowanie jest bardzo korzystne dla badaczy i marek. Korzystanie z dojrzałej platformy badawczej, takiej jak QuestionPro, pozwala zbierać dane badawcze i pomaga przeprowadzać zaawansowaną analizę w narzędziu, aby uzyskać ważne spostrzeżenia.
Wykorzystując QuestionPro , możesz lepiej zrozumieć swoich klientów i inne obiekty badawcze i szybko podejmować ważne decyzje. Już dziś wykorzystaj moc pakietu badawczego klasy korporacyjnej!