A análise de cluster é um processo baseado em machine learning que tem como finalidade reunir conjuntos de dados similares em grupos (clusters). O objetivo dessa abordagem é criar categorias de dados que se assemelham para facilitar as análises e as interpretações desses dados, levando a insights estratégicos mais assertivos.
Neste artigo, entenda o que é e como funciona a clusterização de dados, sua importância, aplicações e métodos de análises. Acompanhe!
O que é análise de cluster?
A análise de cluster, clustering ou clusterização de dados, é um processo utilizado por profissionais da ciência dos dados para criar agrupamentos de dados homogêneos através de algoritmos de machine learning não supervisionados.
Isso quer dizer que não há rótulos pré-definidos para os conjuntos de dados, levando ao agrupamento dos dados a partir de semelhanças e proximidades, como características em comum entre esses dados, e diferenças entre este agrupamento e outros conjuntos de dados.
Em grandes volumes de dados complexos, a clusterização de dados serve para simplificar o processo de análise e interpretação de informações ao destacar conexões importantes entre os dados e revelar a estrutura oculta deles. Em outras palavras, o processo de clustering ajuda a interpretar os dados, identificar padrões e tendências, fazer análises mais profundas e extrair insights com mais facilidade.
Qual a importância da clusterização de dados?
A grande importância da análise de cluster reside em sua capacidade de agrupar conjuntos de dados com eficiência, oferecendo a possibilidade de extrair insights acionáveis e estratégicos.
Assim, a clusterização de dados é um processo essencial para:
- Ajudar a identificar padrões e tendências em grandes volumes de dados complexos;
- Facilitar a análise e visualização de conjuntos de dados;
- Auxiliar o processo de segmentação de mercado;
- Apoiar a criação de estratégias e a tomada de decisão de um negócio.
Aplicações da análise de cluster
A análise de cluster pode ser aplicada em diversas áreas de um negócio e para muitas finalidades, ajudando no processo de análise de dados e nas estratégias das empresas.
Alguns exemplos de aplicação da clusterização de dados são nas áreas de:
- Marketing e vendas: usado na área de marketing e vendas para segmentar clientes, agrupando-os com base em preferências, padrões de consumo e comportamento. Além disso, também pode ser usado para criar sistemas de recomendação mais eficientes.
- Ciência de dados: na própria ciência de dados, a clusterização pode ser usada para reduzir dimensionalidades, simplificando modelos de dados ao mesmo tempo em que mantém sua consistência e informações críticas. Além disso, pode-se utilizá-lo para identificar anomalias e erros nos conjuntos de dados.
- Redes sociais: a análise de cluster analisa padrões de interações e interesses entre usuários para identificar comunidades nas redes sociais. A partir disso, pode-se criar estratégias mais direcionadas e personalizadas para cada agrupamento de usuários.
- Finanças: utiliza-se o clustering na área de finanças para a identificação de fraudes, através da análise de transações financeiras que identifica padrões incomuns e suspeitos.
Principais métodos de análise de cluster
Existem várias formas de organizar o processo de análise de cluster. Elas se baseiam em métodos ou modelos de clustering que atuam de formas diferentes para alcançar os objetivos da análise. A decisão por determinado método também dependerá da natureza dos dados e dos recursos disponíveis.
Há quatro modelos principais para esse processo, são eles:
- Centróide;
- Conectividade;
- Distribuição;
- Densidade.
Centróide
O modelo centróide fundamenta-se na noção de agrupamento de dados ao redor de centróides, que seriam pontos médios que representam o centro de um cluster. A partir desse centro, os conjuntos de dados vão se agrupando e formando os clusters.
Um exemplo popular de modelo baseado em centróide é o K-means, que agrupa dados com base em proximidade ao ponto central do cluster (centróide). Esse método é iterativo, pois vai recalculando e atualizando a média de pontos de dados em cada cluster. É muito usado para fazer segmentação de mercado, e em termos de dados, é ideal em grandes conjuntos de dados bem separados.
Conectividade
Esse método baseia-se na conectividade dos pontos de dados e a proximidade entre eles. Então, cada ponto de dado é visto como um cluster individual e o modelo os agrupa com base em proximidade.
Nesse modelo, o método mais comum é o Agrupamento Hierárquico, que pode ser subdividido em aglomerativo ou divisivo e organiza os dados de maneira hierárquica em formato de dendrograma (como se fosse uma árvore). No tipo aglomerativo, o agrupamento de dados é feito a partir de um ponto de dados individual que vai se associando a outros. Já o tipo divisivo inicia com um cluster único e os divide ao longo do processo.
Distribuição
O modelo de distribuição utiliza a noção de que os dados são gerados a partir de uma distribuição probabilística específica. Com isso, define-se parâmetros para estimar o cluster mais provável para cada ponto de dados. Esse modelo é ideal para manejar clusters de diferentes formas e tamanhos. No entanto, pode ser mais caro em termos de recursos computacionais.
Densidade
Esse método é uma abordagem baseada em encontrar áreas de alta densidade dos espaços onde estão os pontos de dados. A partir dessa identificação, determina-se o agrupamento de um conjunto de dados. Um exemplo muito popular desse modelo é o DBScan, que através da definição de um número mínimo de pontos de dados e a delimitação do espaço em raios de vizinhança, consegue identificar clusters de forma arbitrária.
Como funciona a clusterização de dados?
A análise de cluster é feita por um profissional cientista de dados, e pode ser dividida em diversas etapas que envolvem desde a preparação dos dados até a interpretação dos resultados. Esse processo é composto pelos seguintes passos:
- Preparação dos dados;
- Seleção do método de clusterização;
- Execução do algoritmo;
- Interpretação dos resultados.
Preparação dos dados
A clusterização de dados começa com a preparação dos conjuntos de dados que farão parte da análise. Esse processo envolve as etapas de coleta, limpeza e normalização de dados para remover outliers, tratar valores faltantes e padronizar os dados para o processo de agrupamento.
Nesta etapa, também considera-se a seleção de variáveis e técnicas como a redução de dimensionalidade, que visam facilitar o processo.
Seleção do método de clusterização
Após a preparação dos conjuntos de dados que vão passar pelo processo de clustering, parte-se para a seleção do método de clusterização. Como você conferiu anteriormente, essa escolha dependerá de vários fatores, como a natureza dos dados e suas características e se tal modelo está alinhado aos objetivos da análise.
Neste processo, é preciso considerar aspectos como:
- Tipos de dados;
- Formas dos clusters;
- Sensibilidade a outliers;
- Recursos computacionais disponíveis;
- Modelos de clusterização dentro de cada método (K-means, DBScan, Agrupamento Hierárquico, etc.);
- Determinação do número de clusters (se necessário), entre outros.
Execução do algoritmo
A próxima etapa é a execução do algoritmo de acordo com as determinações feitas previamente. Cada método de clusterização terá seu processo de aplicação do algoritmo, mas de forma geral, cada modelo segue o processo de:
- Definir parâmetros (raio de vizinhança no DBScan, número de clusters (K) no K-means, etc).
- Execução do algoritmo com base nos parâmetros definidos;
- Acompanhamento do processo de execução do algoritmo;
- Ajuste de parâmetros e iteração.
Avaliação do processo e interpretação dos resultados
Após o processo de clusterização de dados, a etapa seguinte consiste em avaliar e interpretar os resultados do processo de clustering.
Esse processo envolve:
- Analisar as características do clusters;
- Validar a consistência dos clusters;
- Monitorar as métricas de avaliação definidas;
- Identificar padrões e tendências dentro dos agrupamentos de dados;
- Criar relatórios e fazer a visualização dos dados;
- Extrair insights relevantes para o negócio;
- Usar os insights para a tomada de decisão estratégica.
Conclusão
A análise de cluster é um processo essencial para negócios data-driven que querem usar insights reais do mercado para basear suas decisões e criar estratégias de negócio mais assertivas.
A clusterização é feita com base em algoritmos de machine learning que utilizam diversos métodos de agrupamento de conjuntos de dados para facilitar e apoiar os processos de análise de dados com diversas tecnologias, como o Big Data, o Business Intelligence (BI), a Inteligência Artificial e tantas outras.
Além disso, a clusterização de dados beneficia empresas em diversos segmentos do mercado, ajudando-as a identificar tendências e padrões, segmentar clientes, gerir riscos e prevenir fraudes, otimizando seus recursos de forma geral. Em outras palavras, é um processo que ajuda a trazer mais clareza dos dados – ativos indispensáveis no mundo digital – e utilizá-los para tomar decisões mais informadas.
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