Les données sont essentielles pour que les marques et les organisations puissent tirer des conclusions sur l’état d’esprit des clients. L’analyse par grappes est un élément essentiel de l’analyse des données dans les études de marché qui aide les marques à dégager des tendances, à identifier des groupes parmi les différentes caractéristiques démographiques des clients, les comportements d’achat, les goûts et les aversions, etc.
Cette méthode d’analyse dans le processus d’étude de marché permet de regrouper les informations en petits groupes qui aident à comprendre comment différents groupes d’individus se comportent dans des circonstances similaires. Diverses organisations et chercheurs peuvent classer les clusters dans différentes catégories en fonction de critères prédéfinis sur ce qui fait le sens d’un cluster, mais l’idée sous-jacente est que les clusters doivent être considérés comme un ensemble d’entités. l’analyse des données est similaire.
Qu’est-ce que l’analyse en grappes ?
L’analyse par grappes est une méthode statistique de recherche qui permet aux chercheurs de classer ou de regrouper un ensemble d’objets en grappes petites mais distinctes, dont les caractéristiques diffèrent de celles d’autres grappes aussi différentes. Le thème sous-jacent dans l’analyse exploratoire des données aide les marques, les organisations et les chercheurs à tirer des enseignements des données visuelles pour repérer les tendances et valider les hypothèses et les suppositions explicites.
Cette méthode d’analyse dans la recherche est généralement basée sur l’analyse statistique des données utilisée dans divers domaines, notamment la reconnaissance des formes, l’apprentissage automatique, la gestion des informations dans les études de marché, l’épuration des données, la bio-informatique, etc.
L’objectif de l’analyse en grappes est de trouver des groupes d’objets présentant des changements de comportement distincts, mais dont les caractéristiques sous-jacentes et les éléments se trouvent dans le même groupe de contrôle. Un excellent exemple de cette méthode de recherche est celui des banques qui utilisent des données qualitatives et quantitatives pour tracer les tendances du traitement des demandes d’indemnisation chez les clients. L’analyse en grappes leur permet de conclure à l’existence de demandes frauduleuses et de mieux comprendre la situation. le comportement des consommateurs .
Découvrez une mine d’informations dans notre dernier article, qui présente divers exemples de données qualitatives dans le domaine de l’éducation.
Méthodes d’analyse en grappes
L’analyse en grappes aide les chercheurs et les statisticiens à mieux comprendre les données et à prendre de meilleures décisions. Si les données peuvent faire partie de la recherche qualitative ou recherche quantitative L’analyse des données est toujours effectuée dans une plateforme de recherche où les données sont représentées sur un graphique. Toutefois, comme indiqué plus haut, diverses méthodes d’analyse en grappes sont utilisées pour répondre aux besoins de la recherche.
Toutefois, il est essentiel de noter que la méthode de regroupement doit être choisie de manière expérimentale, à moins qu’il n’existe un raisonnement mathématique en faveur d’une méthode spécifique. Examinons les méthodes d’analyse en grappes les plus couramment utilisées.
Regroupement hiérarchique ou analyse de regroupement basée sur la connectivité
Le regroupement hiérarchique ou l’analyse de regroupement basée sur la connectivité est la méthode la plus couramment utilisée dans l’analyse de regroupement. Dans cette méthode, les données qui présentent des composantes similaires sont regroupées pour former une grappe.
Ces groupes sont ensuite mis en corrélation avec d’autres ensembles présentant des propriétés identiques pour former d’autres groupes. Le principe de base de cette méthode est le suivant recherche par sondage est que les objets les plus proches sont beaucoup plus liés que les objets les plus éloignés.
L’autre méthode de regroupement hiérarchique est la méthode de division, qui consiste à partir d’un ensemble de données et à les diviser en grappes plus petites contenant des informations similaires. Dans cette méthode, les critères de liaison entre les grappes sont mieux définis pour comprendre la distance entre les grappes et leurs relations. Il est important de noter qu’il n’y a pas de partitionnement unique des données dans ce modèle d’analyse.
Regroupement basé sur les centroïdes
Dans cette méthode de regroupement, des groupes sont formés, mais ils sont définis par un seul point vectoriel central. En utilisant l’algorithme de regroupement de la méthode K-means, un point central est trouvé sur l’axe avec un objectif défini. Les grappes plus petites sont ensuite connectées à ce point central de manière à ce que la distance entre les grappes et ce point central soit minimisée.
L’inconvénient de cette technique d’analyse en grappes est que le nombre de grappes, k-grappes, doit être défini dès le départ, ce qui limite l’analyse et la représentation des données.
Regroupement basé sur la distribution
La méthode d’analyse de regroupement basée sur la distribution permet de regrouper les données en objets de même distribution. Cette méthode est la plus utilisée analyse statistique méthode. Cette méthode se caractérise par un échantillonnage aléatoire simple permettant de prélever des échantillons d’objets dans une distribution.
Ce modèle fonctionne mieux lorsqu’il est nécessaire d’afficher une corrélation entre les attributs et les objets. Toutefois, l’inconvénient de ce modèle est que les objets étant regroupés sur la base d’attributs prédéfinis, il peut y avoir un élément de partialité dans le regroupement puisque chaque objet doit correspondre à une distribution.
Regroupement basé sur la densité
La méthode de regroupement basée sur la densité est la quatrième technique d’analyse de regroupement couramment utilisée, dans laquelle les regroupements sont définis en fonction de leur densité par rapport à l’ensemble des données. Les objets situés dans les zones clairsemées sont des bruits et des points limites, car ils séparent généralement les groupes sur la représentation graphique.
DBSCAN est la méthode de regroupement basée sur la densité la plus couramment utilisée. Toutefois, cette méthode présente l’inconvénient de nécessiter une baisse de la densité pour mettre en évidence la différence entre deux groupes, ce qui semble souvent peu naturel.
Exemples d’analyse en grappes
L’analyse en grappes est un avantage certain, et elle est largement utilisée dans les secteurs d’activité, les fonctions et le domaine de la recherche. Pour mieux illustrer l’utilité de l’analyse en grappes dans le domaine de la santé publique, il est nécessaire de disposer d’un système d’analyse en grappes. recherche En ce qui concerne la recherche, examinons les deux derniers exemples.
L’analyse des grappes dans le marketing de détail
Les marques utilisent traditionnellement l’analyse en grappes pour donner un sens aux recherches et aux tendances en matière de comportement d’ achat en utilisant la segmentation démographique parmi leur clientèle. Les facteurs généralement pris en compte sont la situation géographique, le sexe, l’âge, le revenu annuel de la famille, etc.
Ces paramètres mettent en évidence la manière dont les différents groupes de consommateurs prennent d’autres décisions d’achat ; les géants du commerce de détail utilisent donc ces données pour établir des parallèles sur la manière de commercialiser auprès de ces publics. Cela permet également de maximiser le retour sur investissement des dépenses tout en réduisant les coûts. le désabonnement des clients .
L’analyse des clusters dans les sciences du sport
Un autre cas d’utilisation quotidienne de l’analyse en grappes se trouve dans le domaine du sport. Les scientifiques des données, les chercheurs, les médecins, les responsables d’équipe, les recruteurs, etc., examinent comment des joueurs similaires se comportent dans différents scénarios et à quel point ils sont efficaces dans leur sport. Les joueurs sont classés en fonction de leur morphologie, de leur âge, de leur position et d’autres critères similaires afin de vérifier leur efficacité.
Analyse en grappes avec QuestionPro
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