Analiza clusterului: ce este și cum se utilizează

Datele sunt imperative pentru mărci și organizații pentru a deduce concluzii și a trage concluzii în mintea clienților. Analiza cluster este o componentă esențială a analizei datelor în cercetarea de piață, care ajută mărcile să devină tendințe, să identifice grupuri din diverse categorii demografice ale clienților, comportamente de cumpărare, aprecieri și antipatii și multe altele.

Această metodă de analiză în procesul de cercetare a pieței oferă informații pentru a grupa informații în grupuri mai mici, care ajută la înțelegerea modului în care diferite grupuri de indivizi se comportă în circumstanțe similare. Diverse organizații și cercetători pot califica clustere în categorii variate, în funcție de criterii predefinite a ceea ce are sens pentru un cluster, dar tema de analiză a datelor de bază este similară.

Ce este analiza clusterului?

Analiza clusterelor este o metodă statistică în cercetare care permite cercetătorilor să grupeze sau să grupeze un set de obiecte în grupuri mici, dar distincte, care diferă ca caracteristici de alte astfel de grupuri distincte. Tema de bază în analiza exploratorie a datelor ajută mărcile, organizațiile și cercetătorii să obțină informații din datele vizuale pentru a identifica tendințele și a valida ipotezele și ipotezele explicite.

Această metodă de analiză în cercetare se bazează în mod obișnuit pe analiza datelor statistice utilizate în domenii variate, inclusiv recunoașterea modelelor, învățarea automată, managementul informațiilor în cercetarea de piață, curățarea datelor, bioinformatică și multe altele.

Obiectivul analizei cluster este de a găsi grupuri de obiecte cu modificări comportamentale distincte, dar în care caracteristicile de bază și lucrurile sunt în același grup de control. Un exemplu excelent al acestei metode de cercetare îl reprezintă băncile care utilizează date calitative și cantitative pentru a trasa tendințele în procesarea daunelor în rândul clienților. Utilizarea analizei cluster îi ajută să încheie declarații frauduloase și să înțeleagă mai bine comportamentul consumatorilor .

Metode de analiză a clusterelor

Analiza cluster îi ajută pe cercetători și statisticieni să dea un sens mai profund al datelor și să ia decizii mai bune. În timp ce datele pot fi o parte a cercetării calitative sau cantitative , analiza datelor este încă efectuată pe o platformă de cercetare unde datele sunt reprezentate pe un grafic. Cu toate acestea, după cum sa menționat mai sus, sunt utilizate diferite metode de analiză a clusterelor pentru a se potrivi nevoilor de cercetare.

Cu toate acestea, este esențial să rețineți că metoda de grupare trebuie aleasă experimental, cu excepția cazului în care există un raționament matematic care să meargă cu o anumită manieră. Să ne uităm la cele mai utilizate metode de analiză a clusterelor.

Gruparea ierarhică sau analiza grupării bazată pe conectivitate

Gruparea ierarhică sau analiza grupării bazată pe conectivitate este metoda cea mai frecvent utilizată în analiza clusterului. În această metodă, datele care prezintă componente similare sunt grupate pentru a forma un cluster.

Aceste clustere sunt apoi corelate cu alte seturi care prezintă proprietăți identice pentru a forma alte clustere. Premisa centrală a acestei metode în cercetarea prin sondaj este că obiectele mai apropiate sunt mult mai legate decât obiectele mai îndepărtate.

Cealaltă metodă în gruparea ierarhică este metoda diviziunii, în care începeți cu un set de date și apoi le împărțiți în grupuri mai mici de informații similare. În această metodă, criteriile de legătură între clustere sunt mai bine definite pentru a înțelege distanța dintre clustere și relația lor. Este important de reținut că nu există o singură partițiune a datelor în acest model de analiză.

Grupare bazată pe centroid

În această metodă de grupare, clusterele sunt formate, dar sunt definite de un singur punct vectorial central. Folosind algoritmul de grupare a metodei K-means, se găsește un punct central pe axa cu un obiectiv definit. Apoi clustere mai mici sunt conectate la acest centru, astfel încât distanța dintre clustere și acest punct central este minimizată.

Un dezavantaj al acestei tehnici de analiză a clusterelor este că numărul de clustere, k-clustere trebuie definit chiar de la început, limitând analiza și reprezentarea datelor.

Grupare bazată pe distribuție

Metoda de analiză a grupării bazată pe distribuție grupează datele în obiecte ale aceleiași distribuții. Această metodă este cea mai utilizată metodă de analiză statistică . Caracteristica distinctă a acestei metode este utilizarea eșantionării aleatorii simple pentru a colecta obiecte eșantion dintr-o distribuție.

Acest model funcționează cel mai bine atunci când este nevoie de a afișa o corelație între atribute și obiecte. Cu toate acestea, dezavantajul acestui model este că, deoarece obiectele sunt grupate pe baza atributelor predefinite, ar putea exista un element de părtinire în grupare, deoarece fiecare obiect trebuie să se potrivească cu o distribuție.

Gruparea bazată pe densitate

Metoda de grupare bazată pe densitate este a patra tehnică de analiză a clusterelor utilizată în mod obișnuit, în care clusterele sunt definite pe baza densității în comparație cu setul de date global. Obiectele din zonele rare sunt puncte de zgomot și de frontieră, deoarece de obicei separă grupuri pe reprezentarea grafică.

DBSCAN este cea mai utilizată metodă de grupare bazată pe densitate. Cu toate acestea, un dezavantaj al acestei metode este că este necesară o scădere a densității pentru a arăta diferența dintre două grupuri, ceea ce pare adesea nefiresc.

Exemple de analize de cluster

Analiza cluster este un beneficiu cert și este utilizată pe scară largă în industrii, funcționalități și domeniul de cercetare. Pentru a descrie mai bine utilitatea analizei cluster în cercetare , să ne uităm la cele două exemple de jos.

Analiza clusterelor în marketingul cu amănuntul

Mărcile folosesc în mod tradițional analiza cluster pentru a da sens cercetării comportamentului de cumpărare și tendințelor utilizând segmentarea demografică în baza lor de clienți. Câțiva factori luați în considerare sunt locația geografică, sexul, vârsta, venitul anual al familiei etc.

Acești parametri aruncă lumină asupra modului în care diferite grupuri de consumatori iau alte decizii de cumpărare; prin urmare, giganții comerțului cu amănuntul folosesc aceste date pentru a face paralele cu privire la modul de comercializare către astfel de public. Acest lucru ajută, de asemenea, la maximizarea rentabilității investiției pe cheltuieli, reducând în același timp ratarea clienților .

Analiza clusterelor în științele sportului

Un alt caz de utilizare zilnică al analizei cluster este în domeniul sportului. Oamenii de știință de date, cercetătorii, medicii, managementul echipelor, cercetașii etc., se uită la modul în care jucătorii similari se descurcă în diferite scenarii și cât de eficienți sunt în sportul lor. Jucătorii sunt împărțiți în tipul corpului, vârsta, poziția și criterii similare pentru a le verifica eficacitatea.

Analiza cluster cu QuestionPro

Privirea datelor corecte și analizarea acestora este extrem de benefică pentru cercetători și mărci. Utilizarea unei platforme de cercetare mature precum QuestionPro vă permite să colectați date de cercetare și vă ajută să efectuați analize avansate în cadrul instrumentului pentru a vă oferi informațiile care contează.

Folosind QuestionPro , este posibil să vă înțelegeți mai bine clienții și alte obiecte de cercetare și să luați rapid decizii care contează. Profitați de puterea suitei de cercetare de nivel enterprise astăzi!

AFLAȚI MAI MULTE ÎNCERCARE GRATUITĂ