Na era da informação, organizar grandes conjuntos de dados é essencial para revelar insights estratégicos. Porém, fazer isso nem sempre é fácil e é preciso seguir métodos estatísticos para descobrir informações importantes.
A análise de cluster é uma dessas técnicas, por permitir agrupar dados semelhantes, a clusterização te ajuda a descobrir padrões ocultos. Neste post, vamos te contar o que é análise de cluster, como ela funciona na prática e como pode transformar dados complexos em insights úteis.
O que é análise de cluster?
A análise de cluster, também conhecida como clustering, é um método de mineração de dados que agrupa pontos de dados semelhantes em clusters. Uma análise de cluster busca identificar padrões em um conjunto de dados sem conhecimento prévio sobre os grupos.
Ao contrário de outros métodos estatísticos, a análise de cluster é usada quando não se sabe quais relações podem existir nos dados. Isso porque ela mostra onde há associações e padrões, mas não explica o que eles são ou o que significam.
A principal ideia é agrupar pontos que têm características em comum, destacando o que torna esses grupos diferentes do restante. Dessa forma, grupos bem diferentes aparecem como clusters separados, enquanto um único cluster mostra que os dados são muito parecidos entre si.
Num contexto de investigação de mercado, a análise de cluster pode ser utilizada para identificar categorias como grupos etários, faixas de rendimentos, localização urbana, rural ou suburbana.
Em marketing, a análise de cluster pode ser usada para segmentação de audiência, para que diferentes grupos de clientes possam ser direcionados com as mensagens mais relevantes.
Métodos de classificação
Existem diferentes métodos de análise de cluster e vamos te contar um pouco mais sobre cada um deles.
Métodos de partição
Neste caso os dados são divididos em áreas onde há uma alta concentração de observações e áreas com poucas observações. A ideia é encontrar regiões densas no conjunto de dados onde há muitos pontos, ou observações, juntos. Esses pontos densos formam clusters, enquanto as áreas com menos pontos são separadas. Um exemplo comum é o algoritmo K-means, que tenta dividir os dados em um número fixo de clusters.
Métodos com origem arbitrária
No método com origem arbitrária são classificadas observações em “k” grupos pré-definidos. Eles começam com “k” pontos iniciais arbitrários chamados centróides. As observações são então agrupadas em torno desses centróides com base na similaridade.
Em métodos com origem arbitrária as análises começam com pontos iniciais aleatórios, que são chamados de centróides. A partir daí as observações são então agrupadas ao redor desses centróides com base na similaridade.
À medida que o processo continua, os centróides se ajustam para melhor representar o centro de seus respectivos clusters. Por exemplo, no algoritmo K-means, “k” representa o número de clusters desejados e os centróides são ajustados até que as observações estejam agrupadas.
Métodos por similaridade mútua
Em um caso de análise por similaridade agrupa dados que são semelhantes entre si. Esse método procura observações que têm características comuns e as agrupam. Um exemplo é o algoritmo de clustering hierárquico.
Nesse caso, é construída uma hierarquia de clusters, começando com cada observação em seu próprio cluster. Em seguida, os clusters mais semelhantes são juntados até que todos os dados estejam em um único cluster ou em um número desejado de clusters.
Métodos análise de clusters mais comuns
Bom, agora que você já sabe um pouco mais sobre como é a lógica por trás de cada um dos métodos de classificação de clusters, vamos dar um passo adiante. Nos próximos tópicos vamos aprofundar nas maneiras de organizar o processo de análise de cluster.
Na hora de escolher o método para realizar a clusterização é preciso entender a natureza dos dados e os recursos disponíveis.
Conectividade
O modelo de conectividade mede a similaridade entre clusters com base nas distâncias entre todos os pontos dos clusters. Um exemplo é a média das distâncias de todos os pontos de um cluster para todos os pontos de outro cluster.
Distribuição
Este modelo olha para como os dados são distribuídos em diferentes formas. Por exemplo, pode separar os dados baseando-se em como eles se espalham como uma forma de sino (distribuição gaussiana) ou em outras formas.
Centróide
Já no modelo centróide, a medida de similaridade entre dois clusters é definida pela distância entre os pontos médios do primeiro e do segundo clusters. Ou seja, cada cluster tem um ponto central, e a similaridade é medida pela distância entre esses pontos centrais.
Densidade
Aqui, o foco é em encontrar áreas onde há muitos dados agrupados juntos em comparação com áreas onde há menos dados. Isso nos permite identificar grupos densos de pontos, onde há uma alta concentração de dados, em contraste com áreas menos densas, onde os pontos estão mais dispersos.
