클러스터 분석이란 무엇입니까?

군집 분석은 데이터 세트 내의 자연 그룹을 탐색하는 기술입니다. 예를 들어 간단한 사용 사례는 판매량을 기준으로 소매점을 그룹화하는 것입니다. 도시에 8개의 매장이 있는 공장 매장을 가정해 보겠습니다. 아래 표는 하루 장미 식물과 난초의 판매량을 보여줍니다.

아래 그래프는 각 매장의 장미 식물과 난초 판매를 X축과 Y축에 표시한 동일한 데이터를 보여줍니다.

이 예에는 데이터 포인트가 제한되어 있습니다. 따라서 두 개의 공장 매장 클러스터를 그래프에 표시하고 시각적인 내용을 확인하는 것이 쉬웠습니다. 수천 개의 데이터 포인트가 있는 경우 클러스터 분석 알고리즘을 사용해야 합니다. 그들은 데이터 포인트를 다른 클러스터로 추가로 분리합니다.

클러스터 분석이 중요한 이유는 무엇입니까?

클러스터링을 통해 연구자는 데이터 요소 간의 패턴을 식별하고 정의할 수 있습니다. 또한, 데이터 포인트 사이에서 이러한 패턴을 드러내면 구조를 구별하고 개괄적으로 설명하는 데 도움이 됩니다. 이러한 구조는 이전에는 분명하지 않았을 수도 있습니다. 그러나 일단 발견된 데이터에서는 주목할 만합니다. 정의된 구조가 나타나면 정보에 기반한 의사 결정이 훨씬 쉬워집니다.

주요 직위 – 데이터 과학자

데이터 과학자는 통계, 수학, 비즈니스 분석, 모델링 및 기술을 알아야 합니다. 또한 대량의 복잡한 데이터를 고급 분석 솔루션으로 변환해야 합니다. 이 과학자들은 구조화된 데이터 세트와 구조화되지 않은 데이터 세트를 개발, 유지 관리 및 수집합니다. 그들은 이러한 세트를 사용하여 예측, 모델, 보고서 및 디스플레이를 분석, 보고 및 생성합니다. 이는 회사의 비즈니스 전술과 전략을 지원합니다.

기업에 클러스터 분석이 필요한 이유

클러스터 분석은 기업이 제품 및 서비스에 대한 고객 반응을 결정하는 데 도움이 됩니다. 동일한 속성을 가진 고객을 하나의 클러스터에 배열합니다. 따라서 기업은 서비스를 조직할 수 있습니다. 또한 다양한 그룹에 특정 제품을 제공할 수도 있습니다. 기업이 소비자 행동을 이해하는 것은 도움이 됩니다. 그들은 고객의 취향 같은 것을 배웁니다. 또한 제품 및 서비스에 대한 반응과 구매 패턴도 확인할 수 있습니다.

주요 성공 요인

적절한 방법을 사용하면 고품질 클러스터가 생성됩니다. 따라서 결과는 단일 그룹에 대해 유사해야 합니다. 둘 이상의 클러스터가 있는 경우 반대의 현상이 발생해야 합니다. 세트의 품질은 방법과 실행 방법에 따라 달라집니다. 또한 귀하의 접근 방식은 데이터 내에 존재할 수 있는 숨겨진 패턴의 일부 또는 전체를 발견해야 합니다. 클러스터에 대한 가장 일반적인 측정값은 유클리드 거리입니다. 한 그룹의 중심이 다른 그룹의 중심으로부터 얼마나 떨어져 있는지 보여줍니다.

클러스터 분석 시장 조사 정보

정성적 시장 조사를 통해 깊이가 더해집니다. 그러나 작은 샘플로도 대량의 복잡한 데이터를 생성할 수 있습니다. 코딩된 정성적 데이터에 클러스터 분석을 적용하여 결과를 명확히 할 수 있습니다. 참가자의 행동 동기 등을 밝히려는 노력에 도움이 될 것입니다. 또한 표지에서는 말이 안 되는 결과 뒤에 숨어 있는 이유도 보여줄 것입니다. 다양한 샘플을 사용하여 수행된 연구에서는 종종 수많은 정성적 데이터가 생성됩니다. 그러나 고급 정량적 시장 조사를 위해서는 더 많은 표본 크기가 필요할 수 있습니다.

UX 시장 조사도 중요합니다. 사용자 인터뷰, 시장 진입 조사, 분석 및 설문 조사를 통해 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이러한 전술을 결합하면 사용자 기반에 대한 확실한 개요를 제공할 수 있습니다.

클러스터 분석은 시장 기회 조사에도 적합합니다. 제품과 브랜드를 클러스터링하여 시장에서 경쟁력 있는 세트를 찾을 수 있습니다. 클러스터 내의 브랜드는 다른 그룹의 브랜드보다 서로 더 많이 경쟁합니다. 회사로서 귀하는 현재 제공되는 제품을 검토하고 이를 경쟁 회사의 제품과 비교할 수 있습니다. 그렇게 하면 새로운 제품 기회로 무엇이 가능한지 알 수 있습니다.

클러스터 분석이 작동합니다. 많은 시장 조사자들이 시장 포지셔닝과 세분화를 위해 이를 사용합니다. 또한 이를 사용하여 신제품에 대한 테스트 시장을 찾습니다. 분석 부분을 지원하기 위해 다양한 소프트웨어 프로그램이 존재합니다. 그러나 관련 데이터를 수집하기 위한 연구를 설계할 수 있는 숙련된 시장 조사자와 협력하는 것이 가장 좋습니다. 이렇게 하면 데이터가 적절하고 대표적인 표본 크기에서 나온 것인지 확인할 수 있습니다.