{"id":973546,"date":"2024-07-30T08:39:53","date_gmt":"2024-07-30T15:39:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=973546"},"modified":"2024-07-30T08:40:15","modified_gmt":"2024-07-30T15:40:15","slug":"analisis-de-conglomerados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/analisis-de-conglomerados\/","title":{"rendered":"An\u00e1lisis de conglomerados: Qu\u00e9 es y c\u00f3mo realizarlo"},"content":{"rendered":"\n

Los datos son imprescindibles para que las marcas y organizaciones puedan derivar inferencias y sacar conclusiones sobre la mente de los clientes. El an\u00e1lisis de conglomerados <\/strong>es un componente cr\u00edtico en el an\u00e1lisis de datos dentro de la investigaci\u00f3n de mercados, que ayuda a las marcas a identificar tendencias, identificar grupos entre varias demograf\u00edas de clientes, comportamientos de compra, gustos, disgustos y mucho m\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n

Este m\u00e9todo de an\u00e1lisis en el proceso de investigaci\u00f3n de mercados proporciona insights para agrupar informaci\u00f3n en segmentos m\u00e1s peque\u00f1os que ayudan a entender c\u00f3mo diferentes grupos de individuos se comportan en circunstancias similares. Varias organizaciones e investigadores pueden clasificar los clusters en categor\u00edas variadas, dependiendo de criterios predefinidos que sean significativos para un cluster, pero el tema subyacente del an\u00e1lisis de datos<\/a> es similar.<\/p>\n\n\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 es el an\u00e1lisis de conglomerados?<\/h2>\n\n\n\n

El an\u00e1lisis de conglomerados es un m\u00e9todo estad\u00edstico en investigaci\u00f3n que permite a los investigadores agrupar o agrupar un conjunto de objetos en clusters peque\u00f1os, pero distintos, que difieren en caracter\u00edsticas de otros clusters igualmente diferentes. El tema subyacente en el an\u00e1lisis exploratorio de datos<\/a> ayuda a las marcas, organizaciones e investigadores a obtener insights de datos visuales para identificar tendencias y validar hip\u00f3tesis y suposiciones expl\u00edcitas.<\/p>\n\n\n\n

Este m\u00e9todo de an\u00e1lisis en investigaci\u00f3n se basa com\u00fanmente en el an\u00e1lisis de datos estad\u00edsticos <\/a>utilizados en varios campos, incluyendo el reconocimiento de patrones, el aprendizaje autom\u00e1tico, la gesti\u00f3n de insights en investigaci\u00f3n de mercados, la depuraci\u00f3n de datos, la bioinform\u00e1tica y mucho m\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n

El objetivo del an\u00e1lisis de conglomerados es encontrar grupos de objetos con cambios comportamentales distintos, pero donde las caracter\u00edsticas subyacentes y las cosas est\u00e9n en el mismo grupo de control. Un excelente ejemplo de este m\u00e9todo de investigaci\u00f3n son los bancos que usan datos cualitativos y cuantitativos para trazar tendencias en el procesamiento de reclamaciones entre los clientes. El uso del an\u00e1lisis de conglomerados les ayuda a concluir reclamaciones fraudulentas y a entender mejor el comportamiento del consumidor.<\/p>\n\n\n\n

M\u00e9todos de an\u00e1lisis de conglomerados<\/h2>\n\n\n\n

El an\u00e1lisis de conglomerados ayuda a los investigadores y estad\u00edsticos a obtener una comprensi\u00f3n m\u00e1s profunda de los datos y a tomar mejores decisiones. Aunque los datos pueden formar parte de investigaciones cualitativas o cuantitativas, el an\u00e1lisis de datos a\u00fan se realiza en una plataforma de investigaci\u00f3n en la que los datos se representan en un gr\u00e1fico. No obstante, como se mencion\u00f3 anteriormente, se utilizan varios m\u00e9todos de an\u00e1lisis de conglomerados para satisfacer las necesidades de investigaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, es esencial observar que el m\u00e9todo de agrupamiento necesita ser elegido experimentalmente, a menos que haya un razonamiento matem\u00e1tico para seguir una manera espec\u00edfica. Veamos los m\u00e9todos de an\u00e1lisis de conglomerados m\u00e1s com\u00fanmente usados.<\/p>\n\n\n\n

Agrupamiento jer\u00e1rquico o an\u00e1lisis de conglomerados basado en conectividad<\/h3>\n\n\n\n

El agrupamiento jer\u00e1rquico o el an\u00e1lisis de agrupamiento basado en conectividad es el m\u00e9todo m\u00e1s com\u00fanmente usado en el an\u00e1lisis de conglomerados. En este m\u00e9todo, los datos que presentan componentes similares se agrupan para formar un cluster.<\/p>\n\n\n\n

Estos clusters se correlacionan luego con otros conjuntos que muestran propiedades id\u00e9nticas para formar otros clusters. La premisa central de este m\u00e9todo en la investigaci\u00f3n<\/a> de encuestas es que los objetos m\u00e1s cercanos est\u00e1n mucho m\u00e1s relacionados que los objetos m\u00e1s distantes.<\/p>\n\n\n\n

El otro m\u00e9todo en el agrupamiento jer\u00e1rquico es el m\u00e9todo divisivo, donde se empieza con un conjunto de datos y se divide en grupos m\u00e1s peque\u00f1os de informaci\u00f3n similar. En este m\u00e9todo, los criterios de vinculaci\u00f3n entre los clusters est\u00e1n mejor definidos para entender la distancia entre los clusters y su relaci\u00f3n. Es importante notar que no hay un \u00fanico particionamiento de datos en este modelo de an\u00e1lisis.<\/p>\n\n\n\n

Agrupamiento basado en centroides<\/h3>\n\n\n\n

En este m\u00e9todo de agrupamiento, los clusters se forman, pero se definen por un \u00fanico punto central del vector. Usando el algoritmo de agrupamiento del m\u00e9todo K-means, se encuentra un punto central en el eje con un objetivo definido. Luego, clusters m\u00e1s peque\u00f1os se conectan a esta central de modo que la distancia entre los clusters y este punto central sea minimizada.<\/p>\n\n\n\n

Una desventaja de esta t\u00e9cnica de an\u00e1lisis de conglomerados es que el n\u00famero de clusters, k-clusters, debe ser definido desde el principio, limitando el an\u00e1lisis y la representaci\u00f3n de los datos.<\/p>\n\n\n\n

Clustering basado en distribuci\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n

El m\u00e9todo de an\u00e1lisis de agrupamiento basado en distribuci\u00f3n agrupa datos en objetos de la misma distribuci\u00f3n. Este m\u00e9todo es el m\u00e9todo de an\u00e1lisis estad\u00edstico m\u00e1s utilizado. La caracter\u00edstica distintiva de este m\u00e9todo es el muestreo aleatorio simple para recolectar objetos de muestra de una distribuci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Este modelo funciona mejor cuando hay necesidad de mostrar una correlaci\u00f3n entre atributos y objetos. Sin embargo, la desventaja de este modelo es que, como los objetos se agrupan con base en atributos predefinidos, puede haber un elemento de sesgo en el agrupamiento, ya que cada objeto debe corresponder a una distribuci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Agrupamiento basado en densidad<\/h3>\n\n\n\n

El m\u00e9todo de agrupamiento basado en densidad es la cuarta t\u00e9cnica de an\u00e1lisis de agrupamiento com\u00fanmente usada, en la que los clusters se definen con base en la densidad en comparaci\u00f3n con el conjunto de datos general. Los objetos en las \u00e1reas dispersas son ruido y puntos de borde, ya que normalmente separan clusters en la representaci\u00f3n gr\u00e1fica.<\/p>\n\n\n\n

DBSCAN es el m\u00e9todo de agrupamiento basado en densidad m\u00e1s com\u00fanmente usado. Sin embargo, una desventaja de este m\u00e9todo es que una ca\u00edda en la densidad es necesaria para mostrar la diferencia entre dos clusters, lo que a menudo no parece natural.<\/p>\n\n\n\n

Ejemplos de an\u00e1lisis de conglomerados<\/h2>\n\n\n\n

El an\u00e1lisis de conglomerados es un beneficio definitivo y es ampliamente usado en sectores, funcionalidades y en el campo de la investigaci\u00f3n. Para describir mejor la utilidad del an\u00e1lisis de conglomerados en la investigaci\u00f3n, veamos los dos ejemplos a continuaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

An\u00e1lisis de conglomerados en el marketing de retail<\/h3>\n\n\n\n

Las marcas tradicionalmente usan el an\u00e1lisis de conglomerados para entender las encuestas y tendencias de comportamiento de compra usando la segmentaci\u00f3n demogr\u00e1fica entre su base de clientes. Algunos factores generalmente considerados son la ubicaci\u00f3n geogr\u00e1fica, sexo, edad, ingreso familiar anual, etc.<\/p>\n\n\n\n

Estos par\u00e1metros destacan c\u00f3mo diferentes grupos de consumidores toman otras decisiones de compra; por lo tanto, los gigantes del retail usan estos datos para trazar paralelos sobre c\u00f3mo comercializar para estos p\u00fablicos. Esto tambi\u00e9n ayuda a maximizar el ROI de los gastos, reduciendo la rotaci\u00f3n de clientes<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

An\u00e1lisis de conglomerados en ciencias del deporte<\/h3>\n\n\n\n

Otro caso de uso diario del an\u00e1lisis de conglomerados es en el campo de los deportes. Cient\u00edficos de datos, investigadores, m\u00e9dicos, gerentes de equipo, scouts, etc., analizan c\u00f3mo jugadores similares se desempe\u00f1an en diferentes escenarios y cu\u00e1n efectivos son en su deporte. Los jugadores se dividen en tipo de cuerpo, edad, posici\u00f3n y criterios similares para verificar su eficacia.<\/p>\n\n\n\n

An\u00e1lisis de conglomerados con QuestionPro<\/h3>\n\n\n\n

Observar los datos correctos y analizarlos es altamente beneficioso para investigadores y marcas. El uso de una plataforma de investigaci\u00f3n madura como QuestionPro permite que recojas datos de investigaci\u00f3n y te ayude a ejecutar an\u00e1lisis avanzados en la herramienta para proporcionar los insights que importan.<\/p>\n\n\n\n

Aprovechando QuestionPro, es posible entender mejor a tus clientes y otros objetos de investigaci\u00f3n y tomar decisiones importantes con rapidez. \u00a1Aprovecha el poder del conjunto de investigaci\u00f3n de nivel empresarial hoy!<\/p>\n\n\n\n

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