Já falamos por aqui de mineração de dados, e uma das etapas desse processo é a clusterização. Neste artigo, vamos explicar melhor, então, sobre essa etapa e como você pode fazer essa tarefa no seu negócio. Vamos lá?
O que é clusterização?
A clusterização é um método de aprendizagem de máquina que busca padrões em uma grande quantidade de dados e os separa em grupos, sem a base de supervisão. Segundo definição da Gartner, clusterização é:
A capacidade de definir recursos em um ou mais sistemas interconectados, dentro de um grupo específico de aplicações acopladas, em uma rede local.
Ou seja, em uma linguagem mais acessível, trata-se da busca por similaridades em dados e agrupamento destes.
Qual o principal objetivo de uma clusterização?
A clusterização tem papel importantíssimo na data mining (mineração de dados). Primeiro é que é por meio dele que vão ser identificados padrões nos dados coletados pela empresa.
Segundo, porque o agrupamento dessas similaridades auxilia a ter uma visão mais ampla das informações relevantes para o negócio.
Logo, o principal objetivo de fazer uma clusterização é facilitar a análise de dados e as tomadas de decisão. Ou seja, desenhar uma estratégia com maiores chances de gerar resultados!
Modelos de clusterização: como funcionam?
Em geral, existem quatro principais modelos de clusterização:
- Distribuição;
- Conectividade;
- Densidade;
- Centroides.
Vejamos mais detalhes sobre cada um deles!
Modelos de distribuição
Nos modelos de distribuição, em geral, o cluster é distribuído por estatística. Isto é, possuem como base a distância e, portanto, trabalham com probabilidade (Gaussiana, Binomial etc.) de um componente pertencer ao grupo x ou y.
Esses modelos lidam facilmente com o modo como os grupos de informações são criados e organizados. Eles se baseiam, para o agrupamento de dados, na distância. Isto é, o que determinada o pertencimento a um cluster é a distância que se está dele.
Assim, o cientista é o responsável pela precisão dos resultados.
Modelos de conectividade
É um modelo de clusterização que possui uma hierarquia de grupos, ou seja, que dividem grupos semelhantes em grupos menores. Esse modelo também se baseia na distância e define que, dados que estão próximos devem permanecer no mesmo cluster.
Assim sendo, este modelo estabelece relações entre todos os dados, mas os especifica em subgrupos, como na imagem:
Modelos centroides
Os modelos centroides tem início no meio dos dados, ou seja, verifica os elementos próximos ao centro e os classifica, e repete o processo para melhorar o agrupamento. É, portanto, um modelo iterativo, e quem define a quantidade de clusters, nesse caso, é o analista de dados, já que o algoritmo fica “em looping”. Um dos algoritmos mais conhecidos nesse modelo é o K-means.
Modelos de densidade
Por fim, os modelos de densidade, como o próprio nome já diz, se dividem conforme a densidade das regiões de gráficos. Esse modelo classifica altas e baixas regiões de dados para fazer o agrupamento.
O algoritmo mais famoso, nesse caso, é o DBScan. Este, estabelece círculos que pegam os elementos em um raio de análise. Em seguida, faz outro círculo a partir do registro com a menor distância do ponto inicial. Vai, assim, formando novos grupos.
Depois que o algoritmo para de pegar informações do raio determinado, o cluster está pronto.
Quais as aplicações da clusterização?
Entendidos os tipos e modelos de clusterização, é importante entender como isso impacta no seu negócio, não é mesmo? Ou seja, quais as aplicações da clusterização em empresas?
Vamos lá, então!
1 – Clusterização de clientes
Você pode fazer uma segmentação mais aprofundada dos seus clientes por meio da clusterização. Para isso, você pode usar modelagem estatística (modelos de distribuição) a fim de descobrir informações como, dados demográficos, comportamentais, entre outros.
Dessa forma é possível definir o perfil de cliente ideal (ICP), as personas, os arquétipos, entre outros, o que ajudará a planejar e implementar a comunicação adequada para cada grupo de clientes, por exemplo.
2 – Clusterização de produto
Mais utilizado em empresas que tem diversidades de produtos, a clusterização de produtos pode ser alinhada com a de clientes, o que ajudará a definir, por exemplo, qual produto é consumido por qual tipo de cliente.
3 – Servidores e colaboradores
Outra aplicação de clusterização que pode auxiliar na estratégia de muitas empresas é a clusterização de colaboradores. Assim, será possível dividir os colaboradores por competências, entregas, perfis, entre outros.
Essa aplicação é muito útil para o RH e gestores, que podem identificar colaboradores sem fit cultural ou desmotivados e planejar ações para reverter esse cenário.
4 – Ponderação de recursos
Também pode ser uma excelente maneira de identificar investimentos que trazem retorno e quais não, quais recursos podem ser cortados e quais não e quais novas aquisições precisam ser feitas para melhores resultados na empresa.
Qual a diferença entre clusterização e classificação?
Segundo artigo publicado em revista da PUC-Rio
Distinta do conceito de classificação, a Clusterização é uma técnica mais “primitiva” na qual nenhuma suposição é feita a respeito dos grupos. Ao contrário da classificação, a Clusterização não conta com classes predefinidas e exemplos de treinamento de classes rotuladas, sendo assim realiza uma forma de aprendizado não supervisionado.
Assim, enquanto a classificação depende de definições prévias para a separação e agrupamento dos dados, a clusterização não conta com essas classes definidas, realizando um aprendizado de máquina não supervisionada.
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Conclusão
A clusterização é uma ferramenta poderosa para empresas que desejam explorar e entender melhor seus dados, proporcionando insights valiosos para a tomada de decisões estratégicas. Ao agrupar dados semelhantes, ela facilita a identificação de padrões e a personalização de estratégias, melhorando a eficiência operacional e competitiva das organizações.
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Perguntas frequentes
Um cluster de dados é um grupo identificado pela clusterização, onde os dados dentro do grupo são mais similares entre si do que com dados de outros clusters. É usado para encontrar padrões e insights em grandes conjuntos de dados, facilitando análises e decisões estratégicas nas empresas.
Clusterização é um método de aprendizagem de máquina não supervisionado que agrupa dados similares em clusters, sem necessidade de categorias prévias. É essencial na mineração de dados para identificar padrões e facilitar análises estratégicas nas empresas, como segmentação de clientes e produtos.
A diferença fundamental entre classificação e clusterização reside na abordagem de aprendizado: a classificação é supervisionada, utilizando exemplos rotulados para categorizar novos dados em classes predefinidas. Em contraste, a clusterização é não supervisionada, agrupando dados semelhantes em clusters sem categorias prévias, buscando padrões e estruturas nos dados sem orientação externa.
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