Το πλήθος των δεδομένων που υπάρχουν, ως γνωστόν είναι τεράστιο. Η αξία που δίνουν τα δεδομένα είναι ανεκτίμητη, όμως ακόμα πιο σημαντική είναι η επεξεργασία τους.

Η διαδικασία επεξεργασίας δεδομένων και τα αποτελέσματα που δίνει έχουν πολύ μεγάλη αξία για όποιον ενδιαφέρεται να τα αξιοποιήσει.

Μια μέθοδος λοιπόν η οποία βοηθάει πολύ στην παραπάνω διαδικασία, είναι η ομαδοποίηση των δεδομένων κατά συστάδες, το γνωστό cluster analysis. 

Στο άρθρο αυτό λοιπόν θα δούμε:

 Τι είναι το cluster analysis

 Ποιες μεθόδους ταξινόμησης χρησιμοποιεί το cluster analysis

 Παραδείγματα χρήσης του cluster analysis.

Ας ξεκινήσουμε εξηγώντας τι είναι το cluster analysis.

 Τι Είναι το Cluster Analysis;

Το cluster analysis ή ανάλυση κατά συστάδες είναι μια machine learning τεχνική η οποία χρησιμεύσει για την επεξεργασία δεδομένων.

Στην ουσία είναι ένας αλγόριθμος μάθησης χωρίς επίβλεψη. 

Αυτό σημαίνει πως δεν ξέρουμε πόσα όμοια δεδομένα υπάρχουν, τα οποία μπορούν να μπουν στην ίδια συστάδα, παρά μόνο όταν ενεργοποιηθεί.

Αυτό που κάνει είναι να εντοπίζει στοιχεία τα οποία έχουν κοινά χαρακτηριστικά και να τα οργανώνει σε ομάδες ή συστάδες.

Η χρήση αυτή γίνεται σε πίνακες δεδομένων οι οποίοι δεν έχουν τακτοποιήσει τα στοιχεία με βάση το πόσο όμοια είναι, έτσι ώστε να τα εντοπίζουν άμεσα.

Για παράδειγμα, έστω ότι σε ένα σύνολο δεδομένων στο excel ενός Parking, υπάρχουν πληροφορίες για πολλά και διαφορετικά οχήματα, τα οποία δεν είναι οργανωμένα.

Με την εφαρμογή λοιπόν του cluster analysis, μπορούν να ομαδοποιηθούν όλα τα οχήματα με βάση την κατηγορία τους, όπως αμάξια, μηχανές, ποδήλατα και άλλα.

Για τον λόγο αυτό, η επιλογή των αλγορίθμων που χρησιμοποιούνται για το cluster analysis είναι σημαντική.

Αν και υπάρχουν αρκετοί αλγόριθμοι για αυτό το σκοπό, πάμε να δούμε μερικούς από αυτούς.

 K-Means: ο αλγόριθμος αυτός δημιουργεί τις συστάδες εντοπίζοντας το κέντρο τους με την εφαρμογή της Ευκλείδειας απόστασης μεταξύ του κάθε σημείου του συνόλου των δεδομένων.

 K-Medoids: στην περίπτωση αυτή ο αλγόριθμος δημιουργεί medoids, τα οποία είναι αντιπροσωπευτικά σημεία δεδομένων όπου το άθροισμα των αποστάσεων τους από τα υπόλοιπα είναι το ελάχιστο.

 Ποιες Μεθόδους Ταξινόμησης Χρησιμοποιεί το Cluster Analysis;

Το cluster analysis μπορεί να πραγματοποιηθεί με ποικίλους τρόπους και παρακάτω θα δείτε μερικούς από αυτούς.

   Μέθοδος #1: Διαμεριστική μέθοδος (partitioning method)

Η  διαμεριστική μέθοδος διαιρεί το σύνολο των δεδομένων σε πολλαπλά clusters. 

Χρησιμοποιεί μια τεχνική που ονομάζεται επαναληπτική μετεγκατάσταση, όπου το αντικείμενο θα μετακινηθεί από το ένα cluster στο άλλο για να βελτιωθεί ο διαμοιρασμός.

   Μέθοδος #2: Ιεραρχική μέθοδος (hierarchical method)

Η ιεραρχική ομαδοποίηση ξεκινάει αντιμετωπίζοντας κάθε σημείο δεδομένων ως ξεχωριστό σύμπλεγμα.

Η μέθοδος αυτή προσδιορίζει τα 2 πιο κοντινά clusters μεταξύ τους και συγχωνεύει τα 2 πιο απομακρυσμένα clusters. 

Έπειτα συνεχίζει την διαδικασία μέχρι να συγχωνευθούν όλα τα συμπλέγματα.

   Μέθοδος #3: Μέθοδος περιορισμών (constraint-based method)

Η μέθοδος περιορισμών ομαδοποιεί τα δεδομένα θέτοντας περιορισμούς εισόδου και εξόδου. Ικανοποιεί τις προτιμήσεις ή τους περιορισμούς που δηλώνονται από τον χρήστη.

Υπάρχουν διάφορες κατηγορίες περιορισμών, όπως περιορισμοί ως προς μεμονωμένα αντικείμενα ή επιλογή παραμέτρων ομαδοποίησης και άλλα πολλά.

   Μέθοδος #4: Μέθοδος πυκνότητας (density-based method)

Η ομαδοποίηση με βάση την πυκνότητα λειτουργεί εντοπίζοντας «πυκνά» συμπλέγματα σημείων, επιτρέποντάς της να δημιουργήσει συστάδες.

Τα σημεία δεδομένων στις διαχωριστικές περιοχές χαμηλής πυκνότητας σημείου συνήθως θεωρούνται θόρυβος/ακραίες τιμές.

   Μέθοδος #5: Μέθοδος τύπων/μοντέλων (model-based method)

Στην συγκεκριμένη μέθοδο οι συστάδες δημιουργούνται έτσι ώστε να βρεθούν σε αυτές τα κατάλληλα στοιχεία σύμφωνα με το ζητούμενο μοντέλο.

Επιπλέον, η ομαδοποίηση βάσει μοντέλου έχει το πλεονέκτημα της αυτόματης αναγνώρισης του βέλτιστου αριθμού συστάδων.

Κάθε μοντέλο συνιστωσών είναι μια κατανομή πιθανότητας, γενικά μια παραμετρική πολυμεταβλητή κατανομή.

   Μέθοδος #6: Μέθοδος πλέγματος (grid-based method)

Στην μέθοδο πλέγματος ο χρόνος επεξεργασίας αυτής της μεθόδου είναι πολύ πιο γρήγορος και μπορεί να εξοικονομήσει αρκετό χρόνο σε έναν data analyst, ο οποίος έχει αναλάβει την πραγματοποίησή του.

Η μέθοδος αυτή χρησιμοποιεί μια δομή δεδομένων πλέγματος πολλαπλής ανάλυσης.

Όπως το λέει και το όνομα της, αποτελείται από ένα πλέγμα δεδομένων το οποίο δημιουργείται από ένα πεπερασμένο αριθμο κελιών.

Στο πλέγμα αυτό λοιπόν, μπορούν να υλοποιηθούν οι διαδικασίες ομαδοποίησης.

Αφού λοιπόν είδατε πως μπορεί να πραγματοποιηθεί το cluster analysis, θα ήταν πολύ χρήσιμο να δείτε και πως χρησιμοποιείται για διάφορους σκοπούς.

 4 Παραδείγματα Χρήσης του Cluster Analysis

Όπως αναφέρθηκε και παραπάνω, η σωστή επεξεργασία των δεδομένων για όποιον έχει σκοπό να αξιοποιήσει τα αποτελέσματα της, έχει πολύ μεγάλη σημασία.

Το cluster analysis μπορεί να βοηθήσει διάφορους τομείς και περιπτώσεις, να έχουν μια πιο ολοκληρωμένη εικόνα για τα δεδομένα που τους ενδιαφέρουν. 

   Παράδειγμα #1: Marketing

Τα δεδομένα στο Marketing είναι από τα πιο βασικά και σημαντικά στοιχεία.

Για τον λόγο αυτό, το cluster analysis μπορεί να βοηθήσει στον διαχωρισμό και στην ανάλυση των δεδομένων των πελατών που μια εταιρεία marketing έχει.

Μπορεί δηλαδή να διακρίνει σε διάφορες κατηγορίες πελατών ανάλογα με τα ενδιαφέροντα τους, την ηλικία, το φύλο και άλλα πολλά.

Έτσι λοιπόν, οι εταιρείες Marketing θα μπορούν να δημιουργούν πιο στοχευμένες στρατηγικές και αυτό θα τους προσφέρει καλύτερα αποτελέσματα.

   Παράδειγμα #2: Αξιολόγηση χρηματοοικονομικού κινδύνου

Στην περίπτωση αυτή χρησιμοποιείται περισσότερο η μέθοδος πλέγματος, έτσι ώστε οι χρηματοοικονομικοί οργανισμοί να μπορούν να ξεχωρίσουν και να κατηγοριοποιήσουν τους πελάτες τους με βάση τον κίνδυνο να μην πληρώσουν.

Αυτό είναι πολύ χρήσιμο σε περιπτώσεις δανείων, χρηματοδοτήσεων, έκδοσης πιστωτικών καρτών και άλλα.

   Παράδειγμα #3: Υπηρεσίες streaming

Η ομαδοποίηση είναι και σε αυτήν την περίπτωση πολύ χρήσιμη διαδικασία.

Αυτό συμβαίνει καθώς έτσι, οι υπηρεσίες streaming, όπως το Netflix μπορούν να συλλέξουν σημαντικές πληροφορίες για τους θεατές ή ακροατές τους.

Μπορούν δηλαδή να γνωρίζουν ποιοι παρακολούθησαν το πρόγραμμα μέχρι το τέλος και ποιοι λιγότερο, καθώς και ποιες εκπομπές είχαν περισσότερο ενδιαφέρον.  

Τέτοιες υπηρεσίες μπορούν επίσης να μαθαίνουν περισσότερα για τους χρήστες τους,  συλλέγοντας και αναλύοντας δεδομένα από τα social media.

Επίσης, χάρει στο cluster analysis και συγκεκριμένα με την μέθοδο πλέγματος, μπορούν να μάθουν ποιοι χρήστες δείχνουν μεγαλύτερο ενδιαφέρον, ώστε να συγκεντρώσουν την προσοχή τους σε εκείνους.

   Παράδειγμα #4: Διαχείριση ακινήτων

Για μια μεσιτική επιχείρηση, το cluster analysis μπορεί πάλι να βοηθήσει στην βελτίωση της λειτουργίας της βοηθώντας την να οργανώσει καλύτερα το πλήθος των ακινήτων της με βάση τα τετραγωνικά, την περιοχή, την αξία τους και άλλα.

Έτσι θα μπορεί να προτείνει άμεσα στους πελάτες της τα ακίνητα που ζητάνε και να βελτιώσει την εμπειρία τους.

Υπάρχουν λοιπόν πολλές περιπτώσεις που το cluster analysis μπορεί να εφαρμοστεί και να βοηθήσει τις επιχειρήσεις και όχι μόνο, να κάνουν καλύτερη διαχείριση.

 Με Λίγα Λόγια

Είδαμε λοιπόν πόσο σημαντική είναι η ομαδοποίηση δεδομένων μέσα από το cluster analysis και πόσο μεγάλη αξία έχουν οι πληροφορίες που δίνει.

Επίσης είδαμε με πόσους τρόπους μπορεί να εφαρμοστεί άλλα και μερικές εφαρμογές στην καθημερινότητα των επιχειρήσεων.

Αν λοιπόν θέλεις να μάθεις περισσότερα για το cluster analysis και να εμπλουτίσεις τις γνώσεις για τα data analytics, τότε δες το Data Analytics Bootcamp!