Küme Analizi: Nedir ve Nasıl Kullanılır

Veriler, markalar ve kuruluşlar için çıkarımlar yapmak ve müşterilerin zihnine sonuçlar çıkarmak için zorunludur. Kümeleme analizi , markalara trend oluşturma, çeşitli müşteri demografileri, satın alma davranışları, beğeniler ve beğenmemeler ve daha fazlası arasındaki grupları belirleme konusunda yardımcı olan pazar araştırmasında veri analizinin kritik bir bileşenidir .

Pazar araştırması sürecindeki bu analiz yöntemi, farklı birey gruplarının benzer koşullar altında nasıl davrandığını anlamaya yardımcı olan bilgileri daha küçük gruplara ayırmaya yönelik içgörüler sağlar. Çeşitli kuruluşlar ve araştırmacılar, bir kümenin ne anlama geldiğine ilişkin önceden tanımlanmış kriterlere bağlı olarak kümeleri çeşitli kategorilere ayırabilir, ancak temeldeki veri analizi teması benzerdir.

Küme analizi nedir?

Kümeleme analizi, araştırmacıların bir dizi nesneyi, özellikleri bu tür diğer farklı kümelerden farklı olan küçük ama farklı kümeler halinde gruplandırmasına veya gruplandırmasına olanak tanıyan araştırmada istatistiksel bir yöntemdir. Keşfedici veri analizindeki temel tema, markaların, kuruluşların ve araştırmacıların trendleri tespit etmek ve hipotezleri ve açık varsayımları doğrulamak için görsel verilerden içgörüler elde etmesine yardımcı olur.

Araştırmadaki bu analiz yöntemi, yaygın olarak, örüntü tanıma, makine öğrenimi, pazar araştırmasında içgörü yönetimi, veri temizleme, biyoinformatik ve daha fazlası dahil olmak üzere çeşitli alanlarda kullanılan istatistiksel veri analizine dayanır.

Kümeleme analizinin amacı, farklı davranış değişiklikleri olan ancak temel özelliklerin ve şeylerin aynı kontrol grubunda olduğu nesne gruplarını bulmaktır. Bu araştırma yönteminin mükemmel bir örneği, müşteriler arasında talep işlemede eğilimleri belirlemek için nitel ve nicel verileri kullanan bankalardır. Küme analizini kullanmak, dolandırıcılık iddialarını sonuçlandırmalarına ve tüketici davranışlarını daha iyi anlamalarına yardımcı olur .

Küme Analiz Yöntemleri

Küme analizi, araştırmacıların ve istatistikçilerin daha derin bir veri anlayışı oluşturmasına ve daha iyi kararlar almasına yardımcı olur. Veriler nitel araştırmanın veya nicel araştırmanın bir parçası olabilirken , veri analizi yine de verilerin bir grafik üzerinde çizildiği bir araştırma platformunda yürütülür. Ancak, yukarıda bahsedildiği gibi, araştırma ihtiyaçlarına uygun çeşitli küme analizi yöntemleri kullanılmaktadır.

Ancak, belirli bir şekilde gitmek için matematiksel akıl yürütme olmadıkça, kümeleme yönteminin deneysel olarak seçilmesi gerektiğine dikkat etmek önemlidir. En sık kullanılan küme analizi yöntemlerine bir göz atalım.

Hiyerarşik kümeleme veya bağlantı tabanlı kümeleme analizi

Hiyerarşik kümeleme veya bağlantı tabanlı kümeleme analizi, küme analizinde en yaygın olarak kullanılan yöntemdir. Bu yöntemde, benzer bileşenleri gösteren veriler bir küme oluşturacak şekilde gruplandırılır.

Bu kümeler daha sonra diğer kümeleri oluşturmak için aynı özellikleri gösteren diğer kümelerle ilişkilendirilir. Tarama araştırmasında bu yöntemin temel önermesi, yakındaki nesnelerin, uzaktaki nesnelerden çok daha fazla ilişkili olmasıdır.

Hiyerarşik kümelemedeki diğer yöntem, bir veri kümesiyle başlayıp daha sonra bunları benzer bilgilerden oluşan daha küçük kümelere böldüğünüz bölme yöntemidir. Bu yöntemde, kümeler arasındaki mesafeyi ve aralarındaki ilişkiyi anlamak için kümeler arasındaki bağlantı kriterleri daha iyi tanımlanır. Bu analiz modelinde tek bir veri bölümleme olmadığına dikkat etmek önemlidir.

Centroid tabanlı kümeleme

Bu kümeleme yönteminde kümeler oluşturulur ancak tek bir merkezi vektör noktası ile tanımlanır. K-ortalama yöntemi kümeleme algoritmasını kullanarak, eksen üzerinde tanımlanmış bir amacı olan bir merkezi nokta bulunur. Daha sonra bu merkeze daha küçük kümeler bağlanır, böylece kümeler ile bu merkez nokta arasındaki mesafe en aza indirilir.

Bu küme analizi tekniğinin bir dezavantajı, kümelerin, k-kümelerinin sayısının, veri analizini ve temsilini sınırlandırarak, en baştan tanımlanacak olmasıdır.

Dağıtıma dayalı kümeleme

Dağıtıma dayalı kümeleme analizi yöntemi, verileri aynı dağılımın nesneleri halinde gruplandırır. Bu yöntem en yaygın olarak kullanılan istatistiksel analiz yöntemidir. Bu yöntemin belirgin özelliği, bir dağıtımdan örnek nesneleri toplamak için basit rastgele örnekleme kullanmaktır.

Bu model, öznitelikler ve nesneler arasında bir bağıntı göstermeye ihtiyaç duyulduğunda en iyi sonucu verir. Bununla birlikte, bu modelin dezavantajı, nesneler önceden tanımlanmış niteliklere göre gruplandırıldığından, her nesnenin bir dağılımla eşleşmesi gerektiğinden, kümelemede bir yanlılık unsuru olabilir.

Yoğunluğa dayalı kümeleme

Yoğunluğa dayalı kümeleme yöntemi, kümelerin genel veri kümesine kıyasla yoğunluğa göre tanımlandığı, yaygın olarak kullanılan dördüncü küme analizi tekniğidir. Seyrek alanlardaki nesneler, grafik gösterimde kümeleri tipik olarak ayırdıkları için gürültü ve sınır noktalarıdır.

DBSCAN, en yaygın olarak kullanılan yoğunluğa dayalı kümeleme yöntemidir. Bununla birlikte, bu yöntemin bir dezavantajı, genellikle doğal olmayan iki küme arasındaki farkı göstermek için yoğunlukta bir düşüşün gerekli olmasıdır.

Küme Analizi Örnekleri

Küme analizi kesin bir fayda sağlar ve endüstriler, işlevler ve araştırma alanında yaygın olarak kullanılır. Araştırmada küme analizinin yararlılığını daha iyi tasvir etmek için , alttaki iki örneğe bakalım.

Perakende pazarlamada küme analizi

Markalar , müşteri tabanları arasında demografik segmentasyon kullanarak satın alma davranışı araştırmalarını ve eğilimlerini anlamak için geleneksel olarak küme analizini kullanır . Genellikle dikkate alınan birkaç faktör coğrafi konum, cinsiyet, yaş, yıllık aile geliri vb.

Bu parametreler, farklı tüketici gruplarının diğer satın alma kararlarını nasıl aldıklarına ışık tutar; bu nedenle perakende devleri, bu tür kitlelere nasıl pazarlama yapılacağına ilişkin paralellikler oluşturmak için bu verileri kullanır. Bu aynı zamanda müşteri kaybını azaltırken harcamalardaki yatırım getirisini en üst düzeye çıkarmaya da yardımcı olur .

Spor bilimlerinde küme analizi

Kümeleme analizinin bir başka günlük kullanım durumu da spor alanındadır. Veri bilimcileri, araştırmacılar, doktorlar, takım yönetimi, izciler vb., benzer oyuncuların farklı senaryolarda ne kadar başarılı olduklarına ve sporlarında ne kadar etkili olduklarına bakarlar. Oyuncular, etkinliklerini kontrol etmek için vücut tipi, yaş, pozisyon ve benzer kriterlere göre gruplandırılır.

QuestionPro ile küme analizi

Doğru verilere bakmak ve analiz etmek, araştırmacılar ve markalar için oldukça faydalıdır. QuestionPro gibi olgun bir araştırma platformu kullanmak, araştırma verilerini toplamanıza olanak tanır ve size önemli olan içgörüleri vermek için araç içinde gelişmiş analizler çalıştırmanıza yardımcı olur.

QuestionPro'dan yararlanarak müşterilerinizi ve diğer araştırma nesnelerini daha iyi anlamak ve önemli kararları hızlı bir şekilde almak mümkündür. Kurumsal düzeyde araştırma paketinin gücünden bugün yararlanın!

DAHA FAZLA ÜCRETSİZ DENEME ÖĞRENİN