Кластерный анализ: что это такое и как его использовать

Данные необходимы брендам и организациям, чтобы делать выводы и делать выводы в сознании клиентов. Кластерный анализ является важнейшим компонентом анализа данных в исследованиях рынка , который помогает брендам выявлять тенденции, выявлять группы среди различных демографических групп клиентов, покупательское поведение, симпатии и антипатии и многое другое.

Этот метод анализа в процессе исследования рынка дает представление о разделении информации на более мелкие группы, что помогает понять, как разные группы людей ведут себя в сходных обстоятельствах. Различные организации и исследователи могут классифицировать кластеры по разным категориям в зависимости от заранее определенных критериев того, что имеет смысл для кластера, но основная тема анализа данных аналогична.

Что такое кластерный анализ?

Кластерный анализ — это статистический метод исследования, который позволяет исследователям объединять или группировать набор объектов в небольшие, но отдельные кластеры, характеристики которых отличаются от других таких же отдельных кластеров. Основная тема исследовательского анализа данных помогает брендам, организациям и исследователям извлекать информацию из визуальных данных, чтобы определять тенденции и проверять гипотезы и явные предположения.

Этот метод анализа в исследованиях обычно основан на статистическом анализе данных, используемом в различных областях, включая распознавание образов, машинное обучение, управление информацией в исследованиях рынка, очистку данных, биоинформатику и многое другое.

Цель кластерного анализа состоит в том, чтобы найти группы объектов с отчетливыми изменениями в поведении, но в которых основные характеристики и вещи находятся в одной и той же контрольной группе. Отличным примером этого метода исследования являются банки, использующие качественные и количественные данные для определения тенденций в обработке претензий среди клиентов. Использование кластерного анализа помогает им выявлять мошеннические претензии и лучше понимать поведение потребителей .

Методы кластерного анализа

Кластерный анализ помогает исследователям и статистикам лучше понимать данные и принимать более обоснованные решения. Хотя данные могут быть частью качественного или количественного исследования , анализ данных по-прежнему проводится на исследовательской платформе, где данные отображаются на графике. Однако, как упоминалось выше, для удовлетворения исследовательских нужд используются различные методы кластерного анализа.

Тем не менее, важно отметить, что метод кластеризации необходимо выбирать экспериментально, если только нет математических соображений, которые бы соответствовали определенному способу. Рассмотрим наиболее часто используемые методы кластерного анализа.

Иерархическая кластеризация или кластерный анализ на основе связности

Иерархическая кластеризация или кластерный анализ на основе связности является наиболее часто используемым методом кластерного анализа. В этом методе данные, демонстрирующие схожие компоненты, группируются в кластер.

Затем эти кластеры сопоставляются с другими наборами, которые демонстрируют идентичные свойства, чтобы сформировать другие кластеры. Центральная предпосылка этого метода в опросных исследованиях заключается в том, что объекты, расположенные ближе, гораздо более связаны между собой, чем объекты, находящиеся дальше друг от друга.

Другой метод иерархической кластеризации — метод разделения, при котором вы начинаете с набора данных, а затем делите их на более мелкие кластеры аналогичной информации. В этом методе критерии связи между кластерами лучше определены, чтобы понять расстояние между кластерами и их отношение. Важно отметить, что в этой модели анализа нет единого разделения данных.

Кластеризация на основе Centroid

В этом методе кластеризации кластеры формируются, но определяются одной центральной векторной точкой. Используя алгоритм кластеризации метода K-средних, на оси находится центральная точка с определенной целью. Затем к этому центру присоединяются меньшие кластеры, так что расстояние между кластерами и этой центральной точкой минимально.

Недостатком этого метода кластерного анализа является то, что количество кластеров, k-кластеров, должно быть определено с самого начала, что ограничивает анализ и представление данных.

Кластеризация на основе распределения

Метод кластерного анализа на основе распределения группирует данные в объекты одного и того же распределения. Этот метод является наиболее широко используемым методом статистического анализа . Отличительной особенностью этого метода является использование простой случайной выборки для сбора выборочных объектов из распределения.

Эта модель лучше всего работает, когда необходимо отобразить корреляцию между атрибутами и объектами. Однако недостатком этой модели является то, что, поскольку объекты группируются на основе предопределенных атрибутов, в кластеризации может быть элемент смещения, поскольку каждый объект должен соответствовать распределению.

Кластеризация на основе плотности

Метод кластеризации на основе плотности является четвертым широко используемым методом кластерного анализа, при котором кластеры определяются на основе плотности по сравнению с общим набором данных. Объекты в разреженных областях представляют собой шумовые и граничные точки, поскольку они обычно разделяют кластеры на графическом представлении.

DBSCAN является наиболее часто используемым методом кластеризации на основе плотности. Однако недостатком этого метода является то, что для демонстрации разницы между двумя кластерами требуется снижение плотности, что часто кажется неестественным.

Примеры кластерного анализа

Кластерный анализ является определенным преимуществом, и он широко используется в различных отраслях, функциях и областях исследований. Чтобы лучше представить полезность кластерного анализа в исследованиях , давайте рассмотрим два нижних примера.

Кластерный анализ в розничном маркетинге

Бренды традиционно используют кластерный анализ, чтобы разобраться в исследованиях и тенденциях покупательского поведения, используя демографическую сегментацию своей клиентской базы. Обычно учитываются несколько факторов: географическое положение, пол, возраст, годовой доход семьи и т. д.

Эти параметры проливают свет на то, как разные группы потребителей принимают другие решения о покупке; следовательно, гиганты розничной торговли используют эти данные, чтобы провести параллели о том, как продавать такую ​​​​аудиторию. Это также помогает максимизировать рентабельность инвестиций при одновременном снижении оттока клиентов .

Кластерный анализ в спортивных науках

Другой случай повседневного использования кластерного анализа — в области спорта. Специалисты по данным, исследователи, врачи, руководители команд, скауты и т. д. смотрят, как похожие игроки проявляют себя в разных сценариях и насколько они эффективны в своем виде спорта. Игроки распределяются по типу телосложения, возрасту, положению и другим аналогичным критериям, чтобы проверить их эффективность.

Кластерный анализ с QuestionPro

Смотреть на правильные данные и анализировать их очень полезно для исследователей и брендов. Использование зрелой исследовательской платформы, такой как QuestionPro, позволяет собирать исследовательские данные и помогает проводить расширенный анализ в рамках инструмента, чтобы получить важные сведения.

Используя QuestionPro , можно лучше понять своих клиентов и другие объекты исследования и быстро принимать важные решения. Воспользуйтесь мощью исследовательского пакета корпоративного уровня уже сегодня!

УЗНАТЬ БОЛЬШЕ БЕСПЛАТНАЯ ПРОБНАЯ ВЕРСИЯ