Criando Insights Através da Análise de Cluster

Cluster é um termo vindo do inglês que significa grupo, agrupamento ou conglomerado. A Análise de Cluster (Cluster Analysis) ou Clustering é um método estatístico de processamento de dados, que classifica um conjunto de dados semelhantes entre si. Em geral, este tipo de análise é usado como uma ferramenta autônoma para obter insights sobre a distribuição de informações, ou como etapa de pré-processamento para outros algoritmos.

A análise de cluster é um algoritmo de aprendizagem não supervisionado, o que significa que não se sabe quantos clusters existem nos dados antes do modelo ser executado. Ao contrário de outros métodos estatísticos, a análise de cluster é normalmente usada quando não há nenhuma suposição feita sobre os relacionamentos prováveis ​​na base de dados. Ela fornece informações sobre onde existem associações e padrões nos dados, mas não o que eles podem ser ou o que significam.

Aplicações

A análise de cluster pode ser uma ferramenta poderosa de mineração de dados para qualquer organização que precise identificar grupos distintos de clientes, transações de vendas ou outros tipos de comportamento.

Diversas são as áreas de aplicação para a análise de cluster. Na área comercial por exemplo, a segmentação de consumidores pode ser usada para identificar grupos homogêneos de compradores, ajudando profissionais de marketing a descobrir grupos distintos em suas bases de clientes e, em seguida, usar esse conhecimento para desenvolver programas de marketing direcionados. Além da segmentação de consumidores, também pode ser utilizada para encontrar conjuntos de produtos competitivos, grupos de ativos cujos preços se movem simultaneamente, ou para segmentação demográfica.

Pesquisadores da área de saúde podem usar a análise de cluster para descobrir se diferentes áreas geográficas estão associadas a níveis altos ou baixos de certas doenças, para que possam investigar possíveis fatores locais que contribuem para problemas de saúde.

Quantidade de clusters na análise

Determinar o número de clusters é uma questão fundamental para a análise. Entretanto, não há uma resposta definitiva para a quantidade ideal de clusters, pois cada modelo possui quantidade, distribuição e escala distintas de seus conjuntos de dados. Quanto maior o número de clusters, maior será a qualidade de cada cluster, porém a análise se torna cada vez mais complexa, e o número de pontos em cada cluster é reduzido.

A analogia com tamanhos de camisa em uma empresa de fabricação de roupas pode ajudar a ilustrar a inexistência de uma quantidade ideal de clusters: ao optar por fazer apenas três tamanhos (pequeno, médio e grande) os custos e o tempo de fabricação serão reduzidos, porém nem todos os clientes terão um ajuste adequado. Por outro lado, se a empresa decide criar diversos tamanhos diferentes, provavelmente sofrerá com alto custo de estoque e atrasos nas entregas.

Análise de cluster e análise fatorial

Quando o trabalho compreende diversas variáveis, pode ser útil simplificar os dados antes de realizar uma análise de cluster, reduzindo a complexidade do diagnóstico. O uso de fatores reduz o número de dimensões agrupadas e pode resultar em clusters que refletem melhor os verdadeiros padrões nos dados.

A análise fatorial é uma técnica que combina as variáveis que se relacionam ao mesmo fator ou conceito subjacente, resultando em um número inferior de dimensões. Por exemplo, a análise fatorial pode ajudá-lo a substituir perguntas como “Você recebeu um bom serviço?” “Quão confiante você estava no agente com quem falou?” e “Resolvemos sua dúvida?” com um único fator – a satisfação do cliente. Dessa forma, a confusão e complexidade nos dados é reduzida, chegando a um número gerenciável de clusters.

Seja qual for a aplicação, a limpeza de dados é uma etapa preparatória essencial para uma análise de cluster bem-sucedida. O agrupamento funciona em um nível de conjunto de elementos onde cada ponto é avaliado em relação aos outros, portanto, os dados devem ser o mais completos possível.

Outro aspecto importante é a escolha da variável mais apropriada para a análise. Ao selecionar as variáveis, deve-se levar em conta que a escolha é a mais adequada para identificar e compreender as diferenças entre os grupos de observação dentro dos dados.

Gabriel Pimont Penha

Data Analytics

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