Você já ouviu falar em clusterização? É uma palavra que vem do verbo clusterizar que significa “agrupar”. O agrupamento pode ser um conjunto de dados, de clientes, de processos, entre outros.
A técnica pode ser utilizada como uma forma de organizar dados e segmentá-los, com o objetivo de encontrar uma estrutura interna nos dados, de forma que os objetos dentro de um mesmo cluster sejam mais parecidos entre si do que com os objetos de outros clusters.
Existem vários algoritmos de clusterização que podem ser classificados de maneira diferente, bem como trazer diversas vantagens.
Para que você entenda mais sobre o assunto, elaboramos este artigo com as principais informações! Vamos lá?
O que é clusterização?
Trata-se de uma técnica de machine learning que agrupa os dados em conjunto para que sejam mais semelhantes uns aos outros. Ou seja, ele agrupa objetos similares em grupo, que são chamados de clusters.
É um método descritivo e a sua classificação usa critérios, como densidade, gráficos, distâncias menores, entre outros. Ela é uma técnica de aprendizado não supervisionado, ou seja, não requer um conjunto de banco de dados rotulados para ser aplicada.
Também pode ser usada para diversas finalidades, como análise exploratória de dados, redução de dimensionalidade, segmentação de clientes, detecção de anomalias, entre outras.
Como funciona a clusterização de dados?
A clusterização de dados agrupa conjuntos de dados similares entre si para conseguir definir e avaliar padrões. A intenção é que os objetos dentro de um mesmo cluster sejam mais semelhantes entre si do que com os objetos de outros clusters.
Existem diferentes algoritmos e técnicas para realizá-la, dependendo do tipo de dados, do número de clusters desejado, da forma dos agrupamentos, entre outros.
Se você tem uma base de clientes com informações, como idade, renda, gênero, localização, preferências de compra, entre outras, pode usá-la para identificar perfis de consumo e segmentar os clientes em diferentes categorias.
Isso pode ajudá-lo a definir estratégias de marketing, promoções e preços, por exemplo, de forma personalizada para cada grupo.
Um exemplo de como funciona a clusterização de dados é o seguinte: imagine que Rafael tem uma loja online de roupas e acessórios e quer entender melhor o comportamento dos seus clientes.
Ele tem uma base de dados com as características e as compras de cada cliente nos últimos meses e decide usar um algoritmo chamado k-means, que divide os dados em k grupos, onde k é um número definido pelo usuário.
O algoritmo funciona da seguinte forma:
- escolha de k pontos aleatórios nos dados, chamados de centróides. Cada centróide representa o centro de um cluster;
- depois, ele calcula a distância entre cada ponto e cada centróide e atribui cada ponto ao cluster mais próximo;
- em seguida, recalcula o centróide de cada cluster como a média dos pontos que pertencem a ele;
- por fim, repete os passos 2 e 3 até que os centróides não mudem mais ou até que um número máximo de iterações seja atingido.
O resultado é uma divisão dos dados em k clusters, onde cada cluster contém os pontos mais similares entre si.
Rafael pode analisar as características e as compras de cada cluster e definir estratégias específicas para cada um.
Por exemplo: ele descobriu que um cluster é formado por clientes jovens, com alta renda, que moram em grandes cidades e que compram produtos caros e da moda. Ou pode oferecer descontos especiais, frete grátis e novidades exclusivas, para esse grupo.
Outro cluster pode ser formado por clientes mais velhos, com renda média, que moram em regiões rurais e que compram produtos básicos e baratos. Ele pode oferecer brindes, parcelamento e entrega rápida para esse grupo.
A clusterização de dados é uma ferramenta poderosa para entender e explorar os dados e extrair insights valiosos para o negócio. Rafael usou essa técnica para melhorar o seu relacionamento com os clientes e aumentar as suas vendas.
Algoritmos de clusterização
Existem diferentes tipos de clusterização que aumenta com o crescimento do conjunto de dados. Cada um deles tem suas vantagens e desvantagens, dependendo do tipo e da distribuição dos dados, do número, da forma dos clusters desejados e do objetivo da análise.
Eles podem ser úteis para explorar padrões, identificar outliers, reduzir a dimensionalidade ou segmentar clientes, por exemplo.
Confira a seguir os principais tipos:
Modelos de conectividade
Tratam-se de modelos que demarcam os dados como clusters únicos e agrupam os que têm distância menor. Ou seja, é como uma hierarquia de grupos, que é composto por grupos menores.
Eles baseiam-se na ideia de que os dados que estão próximos uns dos outros devem pertencer ao mesmo cluster. Também usam medidas de distância ou similaridade para conectar os dados em uma estrutura hierárquica e em gráficos.
O tipo de agrupamento hierárquico é um tipo mais conhecido que possibilita que as relações de todos os dados passem por todos os seus componentes, mas se especificam nos seus subgrupos.
Modelos centróides
Tipo de modelo interativo que verifica e agrupa os elementos que estão próximos dos centróides. Ou seja, definem os clusters como regiões que são dominadas por um ponto central, chamado de centróide.
Eles atribuem cada dado ao centróide mais próximo, formando clusters esféricos.
O K-means que foi utilizado para o nosso exemplo com Rafael é um dos mais famosos, no qual o cientista de dados é quem define o número de clusters necessários. Para isso, é preciso ter um conhecimento maior sobre o negócio.
Modelos de densidade
Tipo de modelo que considera a densidade das regiões do gráfico para avaliar e criar grupos parecidos, caso seja possível.
Eles identificam os clusters como áreas de alta densidade de dados, separadas por áreas de baixa densidade. Também são capazes de detectar clusters de formas arbitrárias.
Como exemplo podemos citar o DBScan que estabelece círculos que selecionam todos os componentes dentro de um determinado raio de análise, verifica a menor distância e faz o agrupamento.
Modelos de distribuição
Modelos que têm como base a distância e trabalham com a probabilidade de um componente pertencer a um grupo ou não.
Eles assumem que os dados seguem uma determinada distribuição estatística e estimam os parâmetros da distribuição para cada cluster, com o uso de testes de probabilidade para atribuir os dados aos clusters.
Com isso, é possível lidar com uma precisão maior sobre os componentes mais distantes.
Essa precisão deve ser determinada pelo cientista de dados.
Principais algoritmos de clusterização
Existem vários algoritmos de clusterização que podem ser aplicados a diferentes tipos de dados e problemas.
Alguns dos principais algoritmos são:
- K-means: algoritmo que particiona os dados em k clusters, onde cada objeto é atribuído ao cluster mais próximo do seu centróide, que é a média dos pontos do cluster;
- DBSCAN: identifica os clusters baseado na densidade dos pontos, ou seja, na quantidade de pontos em uma determinada região;
- Affinity Propagation: abordagem baseada em grafos e não é preciso especificar o número de clusters;
- Mini Batch K-Means: é uma alteração do K-means e otimiza o processo de clusterização com a utilização de menos memória;
- Agglomerative Hierarchical Clustering: algoritmo que constrói uma hierarquia de clusters a partir dos dados, começando com cada ponto como um cluster individual e fundindo os clusters mais próximos em cada etapa.
Diferença entre clusterização e classificação
Tanto a clusterização quanto a classificação definem classes para seus dados e são métodos parecidos, mas possuem as suas particularidades.
A classificação é um método supervisionado com o número de categorias definido antes e com base nos dados de entrada. Assim, ocorre a transmissão dos rótulos de saída e o cientista de dados solicita que os sistemas aprendam quais dados geram as saídas.
Além disso, ela procura delimitar um registro novo de classes específicas.
Já a clusterização, como explicamos anteriormente, classifica os registros que serão passados, seguindo um modelo que determina se o cliente que chegou ao banco honrará com um empréstimo ou não, por exemplo.
É um tipo de treinamento com base em dados de créditos e que estabelece as relações já existentes.
Vantagens de utilizar a técnica na rotina empresarial
Você sabia que as empresas orientadas por dados podem crescer mais de 30% ao ano, segundo relatório da Forrester?
Isso mostra como as empresas utilizam tecnologias para agrupar e analisar dados, com foco em melhorar a experiência dos clientes.
Um exemplo disso é a clusterização que pode ser aplicada na rotina empresarial para diversos fins, como segmentar clientes, otimizar processos, identificar padrões, reduzir custos, aumentar a eficiência e a competitividade.
Algumas vantagens de utilizá-la na rotina empresarial são:
- permite conhecer melhor o perfil e o comportamento dos clientes: que possibilita oferecer produtos e serviços mais personalizados e adequados às suas necessidades e preferências;
- aumenta o desempenho: quando são agrupados recursos computacionais em um cluster, a carga de trabalho e de tarefas são divididas de maneira eficiente;
- ajuda a definir estratégias de marketing mais eficazes: que direciona as campanhas para os públicos-alvo mais relevantes e potenciais;
- facilita a detecção de oportunidades de negócio: ao explorar nichos de mercado, novas demandas ou tendências emergentes;
- auxilia na melhoria contínua dos processos internos: identifica gargalos, desperdícios, ineficiências ou pontos de melhoria;
- redução de custos: pois, o compartilhamento de recursos e a distribuição da carga de trabalho;
- contribui para a inovação e a criatividade: o que estimula a geração de novas ideias, soluções ou produtos a partir da combinação de dados ou informações de diferentes clusters;
- promove a aprendizagem organizacional: amplia o conhecimento sobre o mercado, os clientes, os concorrentes e o próprio negócio.
A clusterização é uma ferramenta poderosa para agregar valor ao negócio e gerar vantagem competitiva.
No entanto, é preciso escolher os métodos e os critérios adequados para cada objetivo e contexto, bem como avaliar os resultados obtidos com frequência e rigor.
Quando usar a clusterização?
Já deu para entender que a clusterização é um processo dinâmico e adaptativo, não é mesmo? Ela requer atualização constante dos dados e dos clusters para acompanhar as mudanças do ambiente.
Confira a seguir quando ela pode ser utilizada:
Clusterização de clientes
Ajuda a segmentar o mercado e definir estratégias de marketing personalizadas. Ela é o processo que divide os clientes em perfis similares, assim é possível verificar como se relacionar com os consumidores.
Clusterização de produtos
Auxilia na gestão de estoque e na recomendação de itens. Também faz a análise do agrupamento de acordo com o perfil dos clientes, de acordo com a aquisição.
Clusterização de servidores
Otimiza o uso de recursos e melhorar a performance de sistemas distribuídos. Ela com a tecnologia possibilita uma maior afinidade entre os clientes dentro de um cluster.
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Conclusão
Neste conteúdo, você entendeu que a clusterização é um método de análise de dados que visa agrupar objetos similares em grupos ou clusters. Ele tem como objetivo maximizar a similaridade dentro de cada cluster e minimizar a similaridade entre clusters diferentes.
Também pode ser aplicada em diversos domínios, como marketing, biologia, medicina, ciências sociais, entre outros.
Ela é uma técnica poderosa e versátil para explorar e compreender padrões e estruturas nos dados. Além disso, revelar informações ocultas, identificar grupos de interesse, segmentar clientes, classificar documentos, entre outras vantagens.
Ficou interessado sobre o assunto? Que tal aprender ainda mais? Leia o nosso artigo sobre como aplicar a proteção de dados na sua empresa!
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