क्लस्टर विश्लेषण क्या है?

क्लस्टर विश्लेषण एक ऐसी तकनीक है जो डेटा सेट के भीतर प्राकृतिक समूहों का पता लगाती है। उदाहरण के लिए, एक सरल उपयोग मामला खुदरा दुकानों को उनकी बिक्री के आधार पर समूहीकृत करना है। मान लें कि शहर में एक पौधे की दुकान के आठ आउटलेट हैं। नीचे दी गई तालिका में प्रतिदिन गुलाब के पौधों और ऑर्किड की बिक्री दिखाई गई है।

नीचे दिया गया ग्राफ वही डेटा दिखाता है, जहां हमने प्रत्येक आउटलेट के गुलाब के पौधे और आर्किड की बिक्री को एक्स और वाई अक्ष पर दर्शाया है।

इस उदाहरण में सीमित डेटा बिंदु हैं। इसलिए प्लांट शॉप आउटलेट के दो क्लस्टर को ग्राफ पर प्लॉट करना और दृश्य देखना आसान था। जब हजारों डेटा बिंदुओं की बात आती है, तो आपको क्लस्टर विश्लेषण एल्गोरिदम का उपयोग करने की आवश्यकता होगी। वे डेटा बिंदुओं को अलग-अलग क्लस्टर में अलग कर देंगे।

क्लस्टर विश्लेषण क्यों महत्वपूर्ण है?

क्लस्टरिंग के साथ, शोधकर्ता डेटा तत्वों के बीच पैटर्न की पहचान और परिभाषित कर सकते हैं। इसके अलावा, डेटा बिंदुओं के बीच इन पैटर्न को प्रकट करने से संरचनाओं को अलग करने और रेखांकित करने में मदद मिलती है। ये संरचनाएं पहले स्पष्ट नहीं हो सकती थीं। फिर भी वे एक बार खोजे जाने के बाद डेटा के लिए उल्लेखनीय हैं। एक बार परिभाषित संरचना उभरने के बाद सूचित निर्णय लेना बहुत आसान हो जाता है।

मुख्य पद – डेटा वैज्ञानिक

डेटा वैज्ञानिकों को सांख्यिकी, गणित, व्यवसाय विश्लेषण, मॉडलिंग और तकनीक का ज्ञान होना चाहिए। इसके अलावा, उन्हें जटिल डेटा की उच्च मात्रा को उन्नत विश्लेषणात्मक समाधानों में बदलना चाहिए। ये वैज्ञानिक संरचित और असंरचित डेटा सेट विकसित, बनाए रखते और एकत्र करते हैं। वे इन सेटों का उपयोग विश्लेषण, रिपोर्ट और अनुमान, मॉडल, रिपोर्ट और डिस्प्ले बनाने के लिए करते हैं। ये कंपनी की व्यावसायिक रणनीति और रणनीति का समर्थन करते हैं।

व्यवसायों को क्लस्टर विश्लेषण की आवश्यकता क्यों है

क्लस्टर विश्लेषण कंपनियों को उनके उत्पादों और सेवाओं के प्रति ग्राहकों की प्रतिक्रिया निर्धारित करने में मदद करता है। यह एक ही विशेषता वाले ग्राहकों को एक क्लस्टर में व्यवस्थित करता है। इस प्रकार, यह फर्मों को अपनी सेवाओं को व्यवस्थित करने की अनुमति देता है। वे अलग-अलग समूहों को विशिष्ट उत्पाद भी दे सकते हैं। यह कंपनियों के लिए उपभोक्ता व्यवहार को समझने में मददगार है। वे ग्राहकों की पसंद जैसी चीज़ों को सीखते हैं। वे उत्पादों और सेवाओं और खरीद पैटर्न के प्रति उनकी प्रतिक्रिया भी देख सकते हैं।

महत्वपूर्ण सफलता कारकों

एक उपयुक्त विधि उच्च गुणवत्ता वाले क्लस्टर का उत्पादन करेगी। इस प्रकार, आपके निष्कर्ष एक ही समूह के लिए समान होने चाहिए। जब एक से अधिक क्लस्टर हों तो विपरीत होना चाहिए। सेट की गुणवत्ता विधि और आप इसे कैसे निष्पादित करते हैं, इस पर निर्भर करती है। आपके दृष्टिकोण को डेटा के भीतर मौजूद कुछ या सभी छिपे हुए पैटर्न की भी खोज करनी चाहिए। क्लस्टर के लिए सबसे आम उपाय यूक्लिडियन दूरी है। यह दर्शाता है कि एक समूह का केंद्र दूसरे समूह के केंद्र से कितनी दूर है।

क्लस्टर विश्लेषण बाजार अनुसंधान के बारे में

गुणात्मक बाजार अनुसंधान गहराई जोड़ता है। लेकिन यह छोटे नमूनों के साथ भी बड़ी मात्रा में जटिल डेटा उत्पन्न कर सकता है। आप निष्कर्षों को स्पष्ट करने के लिए कोडित गुणात्मक डेटा पर क्लस्टर विश्लेषण लागू कर सकते हैं। यह प्रतिभागियों के अपने कार्यों के लिए उनके उद्देश्यों जैसी चीजों को प्रकट करने के आपके प्रयासों में सहायता करेगा। यह आपको उन निष्कर्षों के पीछे के कारणों को भी दिखाएगा, जो कवर पर, कोई मतलब नहीं रखते हैं। विभिन्न नमूनों के साथ किए गए अध्ययन अक्सर गुणात्मक डेटा का टन उत्पन्न करते हैं। लेकिन उन्हें उन्नत मात्रात्मक बाजार अनुसंधान के लिए अधिक नमूना आकारों की आवश्यकता हो सकती है।

UX मार्केट रिसर्च भी महत्वपूर्ण है। आप यूजर इंटरव्यू, मार्केट एंट्री रिसर्च, एनालिटिक्स और सर्वे से जानकारी प्राप्त कर सकते हैं। इन युक्तियों को मिलाकर आपको अपने यूजर बेस का एक ठोस अवलोकन प्रदान करना चाहिए।

क्लस्टर विश्लेषण बाज़ार अवसर अनुसंधान के लिए भी बहुत बढ़िया है। आप उत्पादों और ब्रांडों को समूहबद्ध करके अपने बाज़ार में प्रतिस्पर्धी सेट पा सकते हैं। एक समूह के भीतर ब्रांड दूसरे समूह के ब्रांडों की तुलना में एक दूसरे के साथ अधिक प्रतिस्पर्धा करते हैं। एक कंपनी के रूप में, आप अपनी मौजूदा पेशकशों की जांच कर सकते हैं और उनकी तुलना प्रतिद्वंद्वी फर्मों से कर सकते हैं। इस तरह, वे देख सकते हैं कि नए उत्पाद अवसरों के साथ क्या संभव है।

क्लस्टर विश्लेषण कार्यात्मक है। कई बाजार शोधकर्ता इसका उपयोग बाजार की स्थिति और विभाजन के लिए करते हैं। वे नए उत्पादों के लिए परीक्षण बाजार खोजने के लिए भी इसका उपयोग करते हैं। विश्लेषण भाग में सहायता के लिए विभिन्न सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम मौजूद हैं। लेकिन किसी कुशल बाजार शोधकर्ता के साथ साझेदारी करना सबसे अच्छा है जो प्रासंगिक डेटा एकत्र करने के लिए अध्ययन को डिज़ाइन कर सकता है। इस तरह, आप सुनिश्चित कर सकते हैं कि आपका डेटा पर्याप्त और प्रतिनिधि नमूना आकारों से आता है।