С большими данными работают во всех сферах общества: от бизнеса до образования. Найти полезную информацию в огромном массиве данных можно, если их правильно разделить и классифицировать. С этим поможет кластерный анализ. Рассказываем, что это такое, а еще — какие функции выполняет кластеризация и где она применяется.
Что такое кластерный анализ
Кластерный анализ — это метод анализа данных, который помогает разделить множество объектов на кластеры, или группы, по конкретному критерию. Внутри групп объекты могут различаться, но их объединяет общий признак.
Например, владелец магазина одежды на маркетплейсе хочет понять предпочтения целевой аудитории. Сначала он делит клиентскую базу по одному критерию, например по месту жительства. Аудиторию разделяют на кластеры по разным городам, и владелец видит статистику продаж и другие показатели по географическому признаку. При этом клиенты в одном городе различаются по возрасту, достатку и предпочтениям. Владелец проводит внутри одного кластера еще одну кластеризацию — и получает подробный и структурированный портрет целевой аудитории.
Функции кластерного анализа
Кластерный анализ выполняет несколько важных функций:
- Удобно представляет данные. Кластеризация разделяет данные на основе их сходства или различия. Аналитикам это помогает лучше понимать структуру информации и обрабатывать ее.
- Помогает обнаружить закономерности. Кластеризация помогает находить в данных скрытые закономерности, которые могут быть неочевидны при прямом анализе.
- Предсказывает особенности объектов. При кластерном анализе у объектов одной группы могут быть схожие характеристики и особенности поведения, если речь о клиентах. Поэтому новый объект в этом кластере скорее будет иметь те же особенности. Например, владелец кафе проводит аналитику и узнаёт, что в кластере «подростки» средний чек клиентов не превышает 2000 ₽. Если в этот кластер добавляют нового человека и информации о его среднем чеке нет, то закономерно предположить, что и в этом случае чек будет не больше 2000 ₽.
- Помогает контролировать качество данных и выявлять аномалии. Кластерный анализ позволяет найти ошибки в данных или пропущенные значения. Созданные кластеры помогают обнаружить данные, которые не подходят ни одной группе.
- Сжимает информацию. Кластерный анализ не только структурирует, но и чистит данные. Когда данные делят на группы, можно усреднить их и оставить меньше объектов. Так следующие процедуры анализа пройдут проще.
Кластерный анализ — один из основных методов в анализе данных. На курсе в Skypro вы можете освоить профессию «Аналитик данных». Вы научитесь обрабатывать большие массивы данных, строить гипотезы и прогнозировать экономические показатели бизнеса.
Как группировать данные
При кластерном анализе данные можно структурировать несколькими основными способами.
| Конкретные признаки | Объекты определяют по набору признаков: это могут быть и числовые значения, и конкретные категории. Например, клиентов магазина можно описать по возрасту, любимым продуктам, среднему чеку |
| Матрица расстояния | Множество объектов можно разделить по расстоянию между ними. Посмотреть, какие объекты ближе друг к другу, а какие дальше. Например, при анализе рынка важно понять, в каких районах сосредоточены конкуренты |
Где применять
Кластерный анализ применяют везде, где есть большие данные с разными признаками. Сфер, где используют этот метод, очень много. Рассмотрим некоторые из них.
Научные исследования
В социологии респондентов разделяют на кластеры по возрасту и общественному положению — так изучают мнение людей по разным вопросам.
Маркетинг
В маркетинге кластерный анализ применяют, чтобы исследовать целевую аудиторию: изучать поведение и характеристики клиентов в разных группах, собирать мнения на фокус-группах. Это помогает создать точную маркетинговую стратегию: в нее входят и рекламные кампании, и таргетинг. Еще кластеризация помогает исследовать конкурентов на рынке.
Анализом целевой аудитории занимается маркетолог. Освойте профессию «Интернет-маркетолог» в онлайн-университете Skypro. На занятиях научитесь исследовать поведение и привычки целевой аудитории, создавать маркетинговые кампании и прогнозировать их результаты.
Машинное обучение
В машинном обучении кластеризацией называют набор методов без учителя, которые помогают группировать неразмеченные данные, выявлять между ними сходства и различия, а еще — анализировать и визуализировать их.
Финансы
В финансах кластерный анализ применяют, чтобы оценивать риски инвестиций, прогнозировать изменения на рынке и принимать решения о покупке или продаже активов.
Методы кластеризации
Единый список методов сформировать сложно, но обозначим несколько основных подходов к кластерному анализу.
Движение по нисходящей
Множество объектов постепенно распределяют по кластерам. Они делятся на большие группы по определенному признаку, и внутри каждой группы появляются кластеры по новым критериям.
Движение по восходящей
Движение идет от объекта. Каждый из объектов на основе своих признаков становится кластером, затем у этих объектов находят общие признаки и последовательно их объединяют.
Вероятностный подход
Во множестве объектов создают определенные классы, или центры. Предполагается, что каждый объект ближе к одному из этих центров. Объекты группируют в несколько этапов. Для этого подхода используют математические формулы и алгоритмы.
Искусственный интеллект
Здесь — разные алгоритмы и методы. Объединяет их то, что нейросети структурируют объекты, если заранее не знают количество кластеров. Алгоритмы проводят отбор, комбинируют объекты в разных вариациях и постепенно образуют кластеры.
Главное о кластерном анализе
- Кластерный анализ — это метод анализа данных, который помогает распределить множество объектов по разным группам на основе общего признака.
- Кластерный анализ помогает структурировать данные и видеть закономерности между ними.
- Кластеризация полезна во всех сферах, где нужно обрабатывать массивы данных.
- Данные при кластерном анализе описывают разными способами: по их признакам или по расстоянию между ними.
- Общей классификации методов кластерного анализа нет, но выделяют несколько распространенных подходов.
Добавить комментарий