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Análise de cluster: O que é e como aplicar?

Imagina uma lista digital com milhares de nomes de clientes de uma empresa, mas produzida aleatoriamente, sem nenhuma lógica por trás desta lista. Isso seria pouco produtivo do ponto de vista estratégico comercial, correto? 

Agora se agruparmos esses nomes de forma a colocar homens em um grupo e mulheres em outro, jovens em um grupo, e mais maduros em outro, etc. Se você entendeu a ideia que permeia este exemplo você conseguirá entender com mais facilidade a Análise de Cluster.

O que é Análise de Cluster? 


A Análise de Cluster é um método ao qual permite agrupar sujeitos ou variáveis em grupos com uma ou mais características comuns, não sendo necessário ter informações já dadas sobre a composição desses grupos. Muitas vezes temos conjunto de dados e uma necessidade de agrupar esse conjunto de dados por algum critério de similaridade em vista a algum tipo de conhecimento que a gente deseje aplicar. 

Um exemplo é queremos agrupar fotos de acordo com alguma similaridade, seja com fotos da mesma pessoa, ou fotos de pessoas de um grupo étnico, ou fotos de pessoas de um gênero. As possibilidades são variadas e as funções que elas podem exercer também.

Para realizar esta análise é necessário medir a semelhança, dissemelhança dos sujeitos e variáveis, a partir daí, agrupar. Os conglomerados obtidos a partir disso devem apresentar tanto uma homogeneidade interna (dentro de cada conglomerado), como uma grande heterogeneidade externa (entre conglomerados). 

A Análise de Cluster acaba por incluir vários procedimentos estatísticos que podem ser utilizados para classificar objetos sem preconceitos, ou seja, somente com base nas semelhanças ou não que eles possuem entre si. Isso sem definir previamente critérios de inclusão em qualquer agrupamento.

Assim, ela traz como possibilidade de uso a identificação de uma estrutura presente nos dados, além de impor uma estrutura num conjunto de dados mais ou menos homogêneos que têm de ser separados.

Entendendo o conceito de Agrupamento Hierárquico 


No processo de análise de cluster um dos conhecimentos necessários para termos uma ideia mais clara sobre o tema é o conhecimento de agrupamento hierárquico. É nele que é criada uma estrutura em formato de árvore que vai indicar o número de clusters.

Vamos imaginar então essa árvore hierárquica. Inicia-se esse processo com cada objeto em uma classe por si só e aos poucos os diferentes objetos ou variáveis vão se agrupando, criando nós que são ou dispõem de características mais semelhantes entre si. 

Podemos perceber que enquanto os elementos se agrupam eles se tornam aglomerados cada vez maiores e, sobretudo, passam a conter elementos cada vez mais diferenciados, até que, no último momento os objetos estão unidos em conjunto. 

Quando esses dados finais contém uma estrutura, digamos assim, clara em termos de grupos de objetos que são similares uns aos outros, então essa estrutura se reflete na árvore hierárquica como ramos distintos.

O Dendrograma 

Para visualizar como os agrupamentos são formados em cada passo e para avaliar os níveis de similaridade (ou distância) dos agrupamentos que são formados é utilizado o dendrograma, diagrama que lembra a estrutura de árvore (daí o nome) que serve para exibir os níveis de similaridade (ou distância).
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Quais as funções da análise de agrupamentos? 


A análise de agrupamentos pode ser realizada para uma série de uso, tais como:

- Classificar pessoas de acordo com a personalidade de cada uma delas.
- Segmentar o cliente de acordo com seus hábitos de consumo, criando assim estratégias comerciais para aumentar o lucro.
- Classificar cidades de acordo com seus aspectos físicos, demográficos, econômicos e humanos para assim criar um mapa mais abrangente daquele estado.
- Identificar grupos de investimento de acordo com perfis de risco.
- Identificar grupos de alunos mais propensos à evasão escolar.
- Segmentar empresas com base em indicadores financeiros (rentabilidade, liquidez, margem).

Essas são somente seis de centenas de possibilidades onde a análise de agrupamentos vai se mostrar importante.

Métodos hierárquicos 


Os métodos de agrupamento de dados podem ser divididos em duas categorias cada uma delas agregando diferentes tipos de algoritmos.

Métodos hierárquicos (Algoritmos aglomerativos ou divisivos). 

Métodos particionais (Algoritmos exclusivos ou não exclusivos).

Os métodos hierárquicos são técnicas simples de análise, onde os dados são particionados de forma sucessiva, produzindo uma representação hierárquica dos agrupamentos.

Algoritmos aglomerativos 

O método hierárquico aglomerativo visa formar os clusters com a mínima distância interna possível, iniciando com cada padrão formando seu próprio agrupamento e de forma gradual os grupos são unidos até que um único agrupamento contendo todos os dados gerados.

São desvantagens desse método:

- Os agrupamentos não podem ser corrigidos, ou seja, os padrões de um determinado agrupamento até o final da execução do algoritmo.
- Requerem espaço de memória e tempo de processamento.

Algoritmos divisivos 

Estes são menos comuns entre os métodos hierárquicos, por conta de sua ineficiência e também por exigir uma capacidade do computador muito maior que os métodos hierárquicos aglomerativos.

Nesse método busca achar a partição que minimize a matriz de similaridades. Explicando melhor, ele começa com um único agrupamento formado por todos os padrões e de modo gradual vai diminuindo os agrupamentos em agrupamentos menores até que seja finalizado com um agrupamento padrão.

Métodos não hierárquicos 


Enquanto que no método hierárquico o algoritmo estabelece uma relação de hierarquia entre os sujeitos e os grupos, no método não hierárquico isso não acontece. 

Os procedimentos não hierárquicos são utilizados basicamente para agrupar indivíduos - e não variáveis - cujo número inicial de clusters é definido pelo pesquisador.

A probabilidade de acontecerem classificações erradas nos agrupamentos é menor nos métodos não hierárquicos, mas em contrapartida, há uma dificuldade maior em estabelecer o número de clusters de partida. Uma alternativa consiste em utilizar o método hierárquico como técnica exploratória e após utilizar o número de clusters no método não hierárquico.

Outros exemplos de aplicação da Análise de Cluster: 

Marketing - No marketing, a Análise de Cluster pode ser aplicada para proceder à segmentação de mercados a partir das características geográficas e demográficas, e até mesmo com base em perfis psicológicos dos consumidores, para assim identificar mercados potenciais para determinados produtos, determinar mercados idênticos em países diferentes ou encontrar grupos de consumidores que possam servir de referência na previsão de vendas.

Na medicina - Uma das áreas que mais tem benefícios da aplicação da Análise de Cluster é a Medicina, bem como na Psicologia, na Psiquiatria. Nessas áreas, a classificação obtida de uma análise de clusters pode permitir identificar as causas das doenças, os sintomas, e consequentemente criar/ melhorar os seus tratamentos.

Nas Ciências Sociais - Nas Ciências Sociais, os métodos de análise de clusters podem ser usados pelos antropólogos para definirem áreas culturais homogêneas para assim pensarem em políticas específicas para tais segmentos.    

Conclusão 

Como você pode perceber, a Análise de Cluster pode ser muito útil para tomadas de decisões estratégicas em sua organização. É uma ferramenta que se adapta para qualquer situação, possibilitando um levantamento e análise de dados mais assertivo.

Agora que você aprendeu o que é a Análise de Cluster, que tal continuar aprendendo mais em nosso blog?


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Análise de cluster é uma técnica estatística que tem como objetivo reunir automaticamente dados semelhantes. Acesse o conteúdo completo!

Análise de cluster

12/08/2021

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