{"id":816387,"date":"2022-07-20T17:01:58","date_gmt":"2022-07-20T17:01:58","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/analyse-en-grappes\/"},"modified":"2023-09-18T09:42:30","modified_gmt":"2023-09-18T09:42:30","slug":"analyse-en-grappes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/fr\/analyse-en-grappes\/","title":{"rendered":"L’analyse en grappes : Qu’est-ce que c’est et comment l’utiliser"},"content":{"rendered":"\n

Les donn\u00e9es sont essentielles pour que les marques et les organisations puissent tirer des conclusions sur l’\u00e9tat d’esprit des clients. <\/span>L’analyse par grappes<\/b> est un \u00e9l\u00e9ment essentiel de l’analyse des donn\u00e9es dans les <\/span>\n \u00e9tudes de march\u00e9 <\/span>\n<\/a>qui aide les marques \u00e0 d\u00e9gager des tendances, \u00e0 identifier des groupes parmi les diff\u00e9rentes caract\u00e9ristiques d\u00e9mographiques des clients, les comportements d’achat, les go\u00fbts et les aversions, etc. <\/span> <\/p>\n\n

Cette m\u00e9thode d’analyse dans le processus d’\u00e9tude de march\u00e9 permet de regrouper les informations en petits groupes qui aident \u00e0 comprendre comment diff\u00e9rents groupes d’individus se comportent dans des circonstances similaires. Diverses organisations et chercheurs peuvent classer les clusters dans diff\u00e9rentes cat\u00e9gories en fonction de crit\u00e8res pr\u00e9d\u00e9finis sur ce qui fait le sens d’un cluster, mais l’id\u00e9e sous-jacente est que les clusters doivent \u00eatre consid\u00e9r\u00e9s comme un ensemble d’entit\u00e9s. <\/span>\n l’analyse des donn\u00e9es<\/span>\n<\/a> est similaire.<\/span><\/p>\n\n

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Index du contenu<\/p>\n

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  1. Qu’est-ce que l’analyse en grappes ?<\/a><\/li>\n
  2. M\u00e9thodes d’analyse en grappes<\/a>\n
      \n
    1. Regroupement hi\u00e9rarchique<\/a><\/li>\n
    2. Regroupement bas\u00e9 sur les centro\u00efdes<\/a><\/li>\n
    3. Regroupement bas\u00e9 sur la distribution<\/a><\/li>\n
    4. Regroupement bas\u00e9 sur la densit\u00e9<\/a><\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n
    5. Exemples d’analyse en grappes<\/a><\/li>\n
    6. Analyse en grappes avec QuestionPro<\/a><\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n\n

      Qu’est-ce que l’analyse en grappes ?<\/b><\/h2>\n\n

      L’analyse par grappes est une m\u00e9thode statistique de recherche qui permet aux chercheurs de classer ou de regrouper un ensemble d’objets en grappes petites mais distinctes, dont les caract\u00e9ristiques diff\u00e8rent de celles d’autres grappes aussi diff\u00e9rentes. Le th\u00e8me sous-jacent dans <\/span>\n l’analyse exploratoire des donn\u00e9es<\/span>\n<\/a> aide les marques, les organisations et les chercheurs \u00e0 tirer des enseignements des donn\u00e9es visuelles pour rep\u00e9rer les tendances et valider les hypoth\u00e8ses et les suppositions explicites. <\/span> <\/p>\n\n

      Cette m\u00e9thode d’analyse dans la recherche est g\u00e9n\u00e9ralement bas\u00e9e sur l’analyse statistique des donn\u00e9es utilis\u00e9e dans divers domaines, notamment la reconnaissance des formes, l’apprentissage automatique, la gestion des informations dans les \u00e9tudes de march\u00e9, l’\u00e9puration des donn\u00e9es, la bio-informatique, etc. <\/span><\/p>\n\n

      L’objectif de l’analyse en grappes est de trouver des groupes d’objets pr\u00e9sentant des changements de comportement distincts, mais dont les caract\u00e9ristiques sous-jacentes et les \u00e9l\u00e9ments se trouvent dans le m\u00eame groupe de contr\u00f4le. Un excellent exemple de cette m\u00e9thode de recherche est celui des banques qui utilisent des donn\u00e9es qualitatives et quantitatives pour tracer les tendances du traitement des demandes d’indemnisation chez les clients. L’analyse en grappes leur permet de conclure \u00e0 l’existence de demandes frauduleuses et de mieux comprendre la situation. <\/span>\n le comportement des consommateurs<\/span>\n<\/a>.<\/span><\/p>\n\n

      D\u00e9couvrez une mine d’informations dans notre dernier article, qui pr\u00e9sente divers exemples de donn\u00e9es qualitatives dans le domaine de l’\u00e9ducation<\/a>.<\/p>\n\n

      M\u00e9thodes d’analyse en grappes <\/b><\/h2>\n\n

      L’analyse en grappes aide les chercheurs et les statisticiens \u00e0 mieux comprendre les donn\u00e9es et \u00e0 prendre de meilleures d\u00e9cisions. Si les donn\u00e9es peuvent faire partie de <\/span>\n la recherche qualitative<\/span>\n<\/a> ou <\/span>\n recherche quantitative<\/span>\n<\/a>L’analyse des donn\u00e9es est toujours effectu\u00e9e dans une plateforme de recherche o\u00f9 les donn\u00e9es sont repr\u00e9sent\u00e9es sur un graphique. Toutefois, comme indiqu\u00e9 plus haut, diverses m\u00e9thodes d’analyse en grappes sont utilis\u00e9es pour r\u00e9pondre aux besoins de la recherche.<\/span><\/p>\n\n

      Toutefois, il est essentiel de noter que la m\u00e9thode de regroupement doit \u00eatre choisie de mani\u00e8re exp\u00e9rimentale, \u00e0 moins qu’il n’existe un raisonnement math\u00e9matique en faveur d’une m\u00e9thode sp\u00e9cifique. Examinons les m\u00e9thodes d’analyse en grappes les plus couramment utilis\u00e9es. <\/span><\/p>\n

      \n
      \"Méthodes<\/figure><\/div>\n

      Regroupement hi\u00e9rarchique ou analyse de regroupement bas\u00e9e sur la connectivit\u00e9<\/b> <\/span><\/h3>\n\n

      Le regroupement hi\u00e9rarchique ou l’analyse de regroupement bas\u00e9e sur la connectivit\u00e9 est la m\u00e9thode la plus couramment utilis\u00e9e dans l’analyse de regroupement. Dans cette m\u00e9thode, les donn\u00e9es qui pr\u00e9sentent des composantes similaires sont regroup\u00e9es pour former une grappe. <\/span><\/p>\n\n

      Ces groupes sont ensuite mis en corr\u00e9lation avec d’autres ensembles pr\u00e9sentant des propri\u00e9t\u00e9s identiques pour former d’autres groupes. Le principe de base de cette m\u00e9thode est le suivant <\/span>\n recherche par sondage<\/span>\n<\/a> est que les objets les plus proches sont beaucoup plus li\u00e9s que les objets les plus \u00e9loign\u00e9s.<\/span><\/p>\n\n

      L’autre m\u00e9thode de regroupement hi\u00e9rarchique est la m\u00e9thode de division, qui consiste \u00e0 partir d’un ensemble de donn\u00e9es et \u00e0 les diviser en grappes plus petites contenant des informations similaires. Dans cette m\u00e9thode, les crit\u00e8res de liaison entre les grappes sont mieux d\u00e9finis 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 donn\u00e9es dans ce mod\u00e8le d’analyse. <\/span><\/p>\n\n

      Regroupement bas\u00e9 sur les centro\u00efdes<\/b><\/h3>\n\n

      Dans cette m\u00e9thode de regroupement, des groupes sont form\u00e9s, mais ils sont d\u00e9finis par un seul point vectoriel central. En utilisant l’algorithme de regroupement de la m\u00e9thode K-means, un point central est trouv\u00e9 sur l’axe avec un objectif d\u00e9fini. Les grappes plus petites sont ensuite connect\u00e9es \u00e0 ce point central de mani\u00e8re \u00e0 ce que la distance entre les grappes et ce point central soit minimis\u00e9e. <\/span><\/p>\n\n

      L’inconv\u00e9nient de cette technique d’analyse en grappes est que le nombre de grappes, k-grappes, doit \u00eatre d\u00e9fini d\u00e8s le d\u00e9part, ce qui limite l’analyse et la repr\u00e9sentation des donn\u00e9es. <\/span><\/p>\n\n

      Regroupement bas\u00e9 sur la distribution<\/b><\/h3>\n\n

      La m\u00e9thode d’analyse de regroupement bas\u00e9e sur la distribution permet de regrouper les donn\u00e9es en objets de m\u00eame distribution. Cette m\u00e9thode est la plus utilis\u00e9e <\/span>analyse statistique<\/span><\/a> m\u00e9thode. Cette m\u00e9thode se caract\u00e9rise par un \u00e9chantillonnage al\u00e9atoire simple<\/a> permettant de pr\u00e9lever des \u00e9chantillons d’objets dans une distribution. <\/span><\/p>\n\n

      Ce mod\u00e8le fonctionne mieux lorsqu’il est n\u00e9cessaire d’afficher une corr\u00e9lation entre les attributs et les objets. Toutefois, l’inconv\u00e9nient de ce mod\u00e8le est que les objets \u00e9tant regroup\u00e9s sur la base d’attributs pr\u00e9d\u00e9finis, il peut y avoir un \u00e9l\u00e9ment de partialit\u00e9 dans le regroupement puisque chaque objet doit correspondre \u00e0 une distribution. <\/span><\/p>\n\n

      Regroupement bas\u00e9 sur la densit\u00e9<\/b><\/h3>\n\n

      La m\u00e9thode de regroupement bas\u00e9e sur la densit\u00e9 est la quatri\u00e8me technique d’analyse de regroupement couramment utilis\u00e9e, dans laquelle les regroupements sont d\u00e9finis en fonction de leur densit\u00e9 par rapport \u00e0 l’ensemble des donn\u00e9es. Les objets situ\u00e9s dans les zones clairsem\u00e9es sont des bruits et des points limites, car ils s\u00e9parent g\u00e9n\u00e9ralement les groupes sur la repr\u00e9sentation graphique. <\/span><\/p>\n\n

      DBSCAN est la m\u00e9thode de regroupement bas\u00e9e sur la densit\u00e9 la plus couramment utilis\u00e9e. Toutefois, cette m\u00e9thode pr\u00e9sente l’inconv\u00e9nient de n\u00e9cessiter une baisse de la densit\u00e9 pour mettre en \u00e9vidence la diff\u00e9rence entre deux groupes, ce qui semble souvent peu naturel.<\/span><\/p>\n\n

      Exemples d’analyse en grappes<\/b><\/h2>\n\n

      L’analyse en grappes est un avantage certain, et elle est largement utilis\u00e9e dans les secteurs d’activit\u00e9, les fonctions et le domaine de la recherche. Pour mieux illustrer l’utilit\u00e9 de l’analyse en grappes dans le domaine de la sant\u00e9 publique, il est n\u00e9cessaire de disposer d’un syst\u00e8me d’analyse en grappes. <\/span>\n recherche<\/span>\n<\/a>En ce qui concerne la recherche, examinons les deux derniers exemples. <\/span> <\/p>\n\n

      L’analyse des grappes dans le marketing de d\u00e9tail<\/b><\/h3>\n\n

      Les marques utilisent traditionnellement l’analyse en grappes pour donner un sens aux recherches<\/a> et aux tendances en mati\u00e8re de comportement d’<\/a> achat en utilisant <\/span>\n la segmentation d\u00e9mographique<\/span>\n<\/a> parmi leur client\u00e8le. Les facteurs g\u00e9n\u00e9ralement pris en compte sont la situation g\u00e9ographique, le sexe, l’\u00e2ge, le revenu annuel de la famille, etc. <\/span><\/p>\n\n

      Ces param\u00e8tres mettent en \u00e9vidence la mani\u00e8re dont les diff\u00e9rents groupes de consommateurs prennent d’autres d\u00e9cisions d’achat ; les g\u00e9ants du commerce de d\u00e9tail utilisent donc ces donn\u00e9es pour \u00e9tablir des parall\u00e8les sur la mani\u00e8re de commercialiser aupr\u00e8s de ces publics. Cela permet \u00e9galement de maximiser le retour sur investissement des d\u00e9penses tout en r\u00e9duisant les co\u00fbts. <\/span>\n le d\u00e9sabonnement des clients<\/span>\n<\/a>. <\/span> <\/p>\n\n

      L’analyse des clusters dans les sciences du sport<\/b><\/h3>\n\n

      Un autre cas d’utilisation quotidienne de l’analyse en grappes se trouve dans le domaine du sport. Les scientifiques des donn\u00e9es, les chercheurs, les m\u00e9decins, les responsables d’\u00e9quipe, les recruteurs, etc., examinent comment des joueurs similaires se comportent dans diff\u00e9rents sc\u00e9narios et \u00e0 quel point ils sont efficaces dans leur sport. Les joueurs sont class\u00e9s en fonction de leur morphologie, de leur \u00e2ge, de leur position et d’autres crit\u00e8res similaires afin de v\u00e9rifier leur efficacit\u00e9. <\/span><\/p>\n\n

      Analyse en grappes avec QuestionPro <\/b><\/h2>\n\n

      L’examen et l’analyse de donn\u00e9es correctes sont tr\u00e8s b\u00e9n\u00e9fiques pour les chercheurs et les marques. Utilisation d’un syst\u00e8me mature <\/span>\n plateforme de recherche<\/span>\n<\/a> comme QuestionPro vous permet de collecter des donn\u00e9es de recherche et vous aide \u00e0 effectuer des analyses avanc\u00e9es au sein de l’outil pour vous donner les informations qui comptent. <\/span> <\/p>\n\n

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