{"id":807868,"date":"2023-08-16T14:16:03","date_gmt":"2023-08-16T14:16:03","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=807868"},"modified":"2023-08-16T14:16:05","modified_gmt":"2023-08-16T14:16:05","slug":"analise-de-clusters","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/pt-br\/analise-de-clusters\/","title":{"rendered":"An\u00e1lise de Clusters: O que \u00e9 e Como Utiliz\u00e1-la"},"content":{"rendered":"\n

Dados s\u00e3o imperativos para marcas e organiza\u00e7\u00f5es derivarem infer\u00eancias e tirarem conclus\u00f5es sobre a mente dos clientes. A an\u00e1lise de cluster<\/a> \u00e9 um componente cr\u00edtico da an\u00e1lise de dados em pesquisas de mercado<\/a> que auxilia as marcas a identificar tend\u00eancias, identificar grupos entre v\u00e1rias demografias de clientes, comportamentos de compra, gostos, desgostos e muito mais.<\/p>\n\n\n\n

Este m\u00e9todo de an\u00e1lise no processo de pesquisa de mercado fornece insights para agrupar informa\u00e7\u00f5es em grupos menores que ajudam a entender como diferentes grupos de indiv\u00edduos se comportam em circunst\u00e2ncias similares. V\u00e1rias organiza\u00e7\u00f5es e pesquisadores podem classificar clusters em categorias variadas, dependendo de crit\u00e9rios predefinidos que fazem sentido para um cluster, mas o tema subjacente de an\u00e1lise de dados \u00e9 semelhante.<\/p>\n\n\n\n

LEIA TAMB\u00c9M:<\/strong> Amostra por conglomerados. Um tipo de amostragem probabil\u00edstica<\/a><\/p>\n\n\n\n

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O que \u00e9 an\u00e1lise de cluster?<\/h2>\n\n\n\n

A an\u00e1lise de cluster \u00e9 um m\u00e9todo estat\u00edstico em pesquisa que permite aos pesquisadores agrupar ou agrupar um conjunto de objetos em clusters pequenos, mas distintos, que diferem em caracter\u00edsticas de outros clusters t\u00e3o diferentes.\u00a0O tema subjacente na\u00a0an\u00e1lise explorat\u00f3ria de dados<\/a>\u00a0ajuda marcas, organiza\u00e7\u00f5es e pesquisadores a obter insights de dados visuais para identificar tend\u00eancias e validar hip\u00f3teses e suposi\u00e7\u00f5es expl\u00edcitas.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Esse m\u00e9todo de an\u00e1lise em pesquisa \u00e9 comumente baseado na an\u00e1lise de dados estat\u00edsticos usados \u200b\u200bem v\u00e1rios campos, incluindo reconhecimento de padr\u00f5es, aprendizado de m\u00e1quina, gerenciamento de insights em pesquisa de mercado, depura\u00e7\u00e3o de dados, bioinform\u00e1tica e muito mais. <\/p>\n\n\n\n

O objetivo da an\u00e1lise de cluster \u00e9 encontrar grupos de objetos com mudan\u00e7as comportamentais distintas, mas onde as caracter\u00edsticas subjacentes e as coisas est\u00e3o no mesmo grupo de controle.\u00a0Um excelente exemplo desse m\u00e9todo de pesquisa s\u00e3o os bancos que usam dados qualitativos e quantitativos para tra\u00e7ar tend\u00eancias no processamento de sinistros entre os clientes.\u00a0O uso da an\u00e1lise de cluster os ajuda a concluir reivindica\u00e7\u00f5es fraudulentas e entender melhor o\u00a0comportamento do consumidor<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

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M\u00e9todos de An\u00e1lise de Cluster\u00a0<\/h2>\n\n\n\n

A an\u00e1lise de cluster ajuda os pesquisadores e estat\u00edsticos a obter uma compreens\u00e3o mais profunda dos dados e a tomar melhores decis\u00f5es.\u00a0Embora os dados possam fazer parte de\u00a0pesquisas qualitativas<\/a>\u00a0ou\u00a0quantitativas<\/a>, a an\u00e1lise de dados ainda \u00e9 realizada em uma plataforma de pesquisa em que os dados s\u00e3o plotados em um gr\u00e1fico.\u00a0No entanto, como mencionado acima, v\u00e1rios m\u00e9todos de an\u00e1lise de cluster s\u00e3o usados \u200b\u200bpara atender \u00e0s necessidades de pesquisa.<\/p>\n\n\n\n

No entanto, \u00e9 essencial observar que o m\u00e9todo de agrupamento precisa ser escolhido experimentalmente, a menos que haja racioc\u00ednio matem\u00e1tico para seguir uma maneira espec\u00edfica.\u00a0Vejamos os m\u00e9todos de an\u00e1lise de cluster mais comumente usados.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Agrupamento hier\u00e1rquico ou an\u00e1lise de agrupamento baseada em conectividade\u00a0<\/h3>\n\n\n\n

O agrupamento hier\u00e1rquico ou a an\u00e1lise de agrupamento baseada em conectividade \u00e9 o m\u00e9todo mais comumente usado na an\u00e1lise de agrupamento. Nesse m\u00e9todo, os dados que apresentam componentes semelhantes s\u00e3o agrupados para formar um cluster.<\/p>\n\n\n\n

Esses clusters s\u00e3o ent\u00e3o correlacionados a outros conjuntos que mostram propriedades id\u00eanticas para formar outros clusters.\u00a0A premissa central desse m\u00e9todo na\u00a0pesquisa de levantamento\u00a0\u00e9 que os objetos mais pr\u00f3ximos est\u00e3o muito mais relacionados do que os objetos mais distantes.<\/p>\n\n\n\n

O outro m\u00e9todo no agrupamento hier\u00e1rquico \u00e9 o m\u00e9todo divisivo, onde voc\u00ea come\u00e7a com um conjunto de dados e os divide em grupos menores de informa\u00e7\u00f5es semelhantes.\u00a0Nesse m\u00e9todo, os crit\u00e9rios de liga\u00e7\u00e3o entre os clusters s\u00e3o mais bem definidos para entender a dist\u00e2ncia entre os clusters e sua rela\u00e7\u00e3o.\u00a0\u00c9 importante notar que n\u00e3o h\u00e1 particionamento \u00fanico de dados neste modelo de an\u00e1lise.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

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Agrupamento baseado em centr\u00f3ide<\/h3>\n\n\n\n

Neste m\u00e9todo de agrupamento, os agrupamentos s\u00e3o formados, mas s\u00e3o definidos por um \u00fanico ponto central do vetor. Usando o algoritmo de agrupamento do m\u00e9todo K-means, um ponto central \u00e9 encontrado no eixo com um objetivo definido. Em seguida, clusters menores s\u00e3o conectados a essa central de modo que a dist\u00e2ncia entre os clusters e esse ponto central seja minimizada. <\/p>\n\n\n\n

Uma desvantagem dessa t\u00e9cnica de an\u00e1lise de cluster \u00e9 que o n\u00famero de clusters, k-clusters, deve ser definido logo no in\u00edcio, limitando a an\u00e1lise e a representa\u00e7\u00e3o dos dados. <\/p>\n\n\n\n

Clustering baseado em distribui\u00e7\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n

O m\u00e9todo de an\u00e1lise de agrupamento baseado em distribui\u00e7\u00e3o agrupa dados em objetos da mesma distribui\u00e7\u00e3o.\u00a0Este m\u00e9todo \u00e9 o m\u00e9todo\u00a0de an\u00e1lise estat\u00edstica\u00a0mais utilizado.\u00a0A caracter\u00edstica distinta desse m\u00e9todo \u00e9\u00a0a amostragem aleat\u00f3ria simples<\/a>\u00a0para coletar objetos de amostra de uma distribui\u00e7\u00e3o.<\/a><\/a><\/p>\n\n\n\n

Este modelo funciona melhor quando h\u00e1 necessidade de exibir uma correla\u00e7\u00e3o entre atributos e objetos. No entanto, a desvantagem desse modelo \u00e9 que, como os objetos s\u00e3o agrupados com base em atributos predefinidos, pode haver um elemento de vi\u00e9s no agrupamento, pois cada objeto deve corresponder a uma distribui\u00e7\u00e3o.  <\/p>\n\n\n\n

Agrupamento baseado em densidade<\/h3>\n\n\n\n

O m\u00e9todo de agrupamento baseado em densidade \u00e9 a quarta t\u00e9cnica de an\u00e1lise de agrupamento comumente usada, em que os agrupamentos s\u00e3o definidos com base na densidade em compara\u00e7\u00e3o com o conjunto de dados geral. Os objetos nas \u00e1reas esparsas s\u00e3o ru\u00eddo e pontos de borda, pois normalmente separam clusters na representa\u00e7\u00e3o gr\u00e1fica.<\/p>\n\n\n\n

DBSCAN \u00e9 o m\u00e9todo de agrupamento baseado em densidade mais comumente usado.\u00a0No entanto, uma desvantagem desse m\u00e9todo \u00e9 que uma queda na densidade \u00e9 necess\u00e1ria para mostrar a diferen\u00e7a entre dois clusters, o que muitas vezes n\u00e3o parece natural.<\/p>\n\n\n\n

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