Veriler, markalar ve kuruluşlar için müşterilerin zihninden çıkarımlar yapmak ve sonuçlar çıkarmak için zorunludur. Küme analizi veri analizinin kritik bir bileşenidir.
pazar araştırması
Markalara trendleri türetme, müşterilerin çeşitli demografik özellikleri arasındaki grupları belirleme, satın alma davranışları, beğeniler ve beğenilmeyenler ve daha fazlası konusunda yardımcı olur.
Pazar araştırması sürecindeki bu analiz yöntemi, farklı birey gruplarının benzer koşullar altında nasıl davrandığını anlamaya yardımcı olan bilgileri daha küçük gruplara ayırmak için içgörüler sağlar. Çeşitli kuruluşlar ve araştırmacılar, bir kümenin ne anlama geldiğine dair önceden tanımlanmış kriterlere bağlı olarak kümeleri çeşitli kategorilere ayırabilir, ancak temelde yatan
veri̇ anali̇zi̇
tema benzerdir.
Küme analizi nedir?
Kümeleme analizi, araştırmacıların bir dizi nesneyi, özellikleri bu tür diğer farklı kümelerden farklı olan küçük ama farklı kümelere ayırmasına veya gruplamasına olanak tanıyan istatistiksel bir araştırma yöntemidir. Altta yatan tema
keşfedici veri analizi
markaların, kuruluşların ve araştırmacıların trendleri tespit etmek, hipotezleri ve açık varsayımları doğrulamak için görsel verilerden içgörü elde etmelerine yardımcı olur.
Araştırmadaki bu analiz yöntemi genellikle örüntü tanıma, makine öğrenimi, pazar araştırmasında içgörü yönetimi, veri temizleme, biyoinformatik ve daha fazlası dahil olmak üzere çeşitli alanlarda kullanılan istatistiksel veri analizine dayanmaktadır.
Küme analizinin amacı, farklı davranış değişikliklerine sahip ancak temel özellikleri ve nesneleri aynı kontrol grubunda olan nesne gruplarını bulmaktır. Bu araştırma yönteminin mükemmel bir örneği, müşteriler arasında hasar işlemlerindeki eğilimleri belirlemek için nitel ve nicel verileri kullanan bankalardır. Küme analizini kullanmak, hileli iddiaları sonuçlandırmalarına ve daha iyi anlamalarına yardımcı olur
tüketici davranışı
.
Küme Analizi Yöntemleri
Küme analizi, araştırmacıların ve istatistikçilerin verileri daha derinlemesine anlamlandırmalarına ve daha iyi kararlar almalarına yardımcı olur. Veriler aşağıdakilerin bir parçası olabilir
nitel araştırma
veya
nicel araştırma
veri analizi hala verilerin bir grafik üzerinde çizildiği bir araştırma platformunda gerçekleştirilmektedir. Ancak yukarıda da belirtildiği üzere, araştırma ihtiyaçlarına uygun olarak çeşitli küme analizi yöntemleri kullanılmaktadır.
Bununla birlikte, belirli bir yöntemin kullanılmasını gerektirecek matematiksel bir gerekçe olmadığı sürece kümeleme yönteminin deneysel olarak seçilmesi gerektiği unutulmamalıdır. Şimdi en yaygın kullanılan küme analizi yöntemlerine bakalım.
Hiyerarşik kümeleme veya bağlantı tabanlı kümeleme analizi
Hiyerarşik kümeleme veya bağlantı tabanlı kümeleme analizi, kümeleme analizinde en yaygın kullanılan yöntemdir. Bu yöntemde, benzer bileşenler sergileyen veriler bir küme oluşturmak üzere gruplandırılır.
Bu kümeler daha sonra diğer kümeleri oluşturmak için aynı özellikleri gösteren diğer kümelerle ilişkilendirilir. Bu yöntemin temel önermesi
anket araştırması
daha yakın olan nesnelerin daha uzak olan nesnelerden çok daha ilişkili olmasıdır.
Hiyerarşik kümelemedeki diğer yöntem, bir dizi veriyle başladığınız ve ardından bunları benzer bilgilerden oluşan daha küçük kümelere ayırdığınız bölücü yöntemdir. Bu yöntemde, kümeler arasındaki mesafeyi ve ilişkiyi anlamak için kümeler arasındaki bağlantı kriterleri daha iyi tanımlanır. Bu analiz modelinde tek bir veri bölümlemesi olmadığına dikkat etmek önemlidir.
Centroid tabanlı kümeleme
Bu kümeleme yönteminde, kümeler oluşturulur ancak tek bir merkezi vektör noktası ile tanımlanır. K-ortalamalar yöntemi kümeleme algoritması kullanılarak, tanımlanmış bir hedef ile eksen üzerinde merkezi bir nokta bulunur. Daha sonra daha küçük kümeler bu merkeze bağlanır, böylece kümeler ile bu merkezi nokta arasındaki mesafe en aza indirilir.
Bu küme analizi tekniğinin bir dezavantajı, küme sayısının, k-kümelerinin, veri analizini ve temsilini sınırlandıracak şekilde en başta tanımlanmasıdır.
Dağıtım tabanlı kümeleme
Dağılım tabanlı kümeleme analizi yöntemi, verileri aynı dağılıma sahip nesneler halinde gruplandırır. Bu yöntem en yaygın kullanılan yöntemdir i̇stati̇sti̇ksel anali̇z yöntem. Bu yöntemin belirgin özelliği, bir dağılımdan örnek nesneler toplamak için basit rastgele örneklemedir.
Bu model, nitelikler ve nesneler arasında bir korelasyon gösterilmesi gerektiğinde en iyi şekilde çalışır. Bununla birlikte, bu modelin dezavantajı, nesneler önceden tanımlanmış niteliklere göre gruplandırıldığından, her nesnenin bir dağılıma uyması gerektiğinden kümelemede bir önyargı unsuru olabileceğidir.
Yoğunluk tabanlı kümeleme
Yoğunluk tabanlı kümeleme yöntemi, kümelerin genel veri setine kıyasla yoğunluğa dayalı olarak tanımlandığı, yaygın olarak kullanılan dördüncü küme analizi tekniğidir. Seyrek alanlardaki nesneler, grafik gösterimde tipik olarak kümeleri ayırdıkları için gürültü ve sınır noktalarıdır.
DBSCAN en yaygın kullanılan yoğunluk tabanlı kümeleme yöntemidir. Bununla birlikte, bu yöntemin bir dezavantajı, iki küme arasındaki farkı göstermek için yoğunlukta bir düşüş gerekmesidir ve bu genellikle doğal değildir.
Küme Analizi Örnekleri
Küme analizi kesin bir avantajdır ve endüstriler, işlevler ve araştırma alanında yaygın olarak kullanılmaktadır. Küme analizinin kullanışlılığını daha iyi göstermek için
araştırma
alttaki iki örneğe bakalım.
Perakende pazarlamada küme analizi
Markalar, satın alma davranışı araştırmalarını ve eğilimlerini anlamlandırmak için geleneksel olarak küme analizini kullanır.
demografi̇k segmentasyon
müşteri tabanları arasında. Genellikle dikkate alınan birkaç faktör coğrafi konum, cinsiyet, yaş, yıllık aile geliri vb.
Bu parametreler, farklı tüketici gruplarının diğer satın alma kararlarını nasıl verdiklerini vurgulamaktadır; dolayısıyla perakende devleri bu verileri, bu kitlelere nasıl pazarlama yapılacağı konusunda paralellikler kurmak için kullanmaktadır. Bu aynı zamanda harcamaların yatırım getirisini en üst düzeye çıkarmaya yardımcı olurken
müşteri kaybı
.
Spor bilimlerinde küme analizi
Küme analizinin bir başka günlük kullanım alanı da spor alanıdır. Veri bilimciler, araştırmacılar, doktorlar, takım yönetimi, gözlemciler vb. benzer oyuncuların farklı senaryolarda nasıl performans gösterdiklerine ve sporlarında ne kadar etkili olduklarına bakarlar. Oyuncular, etkinliklerini kontrol etmek için vücut tipi, yaş, pozisyon ve benzer kriterlere göre gruplandırılır.
QuestionPro ile Küme Analizi
Doğru verilere bakmak ve bunları analiz etmek araştırmacılar ve markalar için oldukça faydalıdır. Olgun bir ürün kullanmak
araştırma platformu
QuestionPro gibi, araştırma verilerini toplamanıza olanak tanır ve size önemli içgörüler sağlamak için araç içinde gelişmiş analizler yapmanıza yardımcı olur.
Kaldıraç
SoruPro
müşterilerinizi ve diğer araştırma nesnelerini daha iyi anlamak ve önemli kararları hızla almak mümkündür. Kurumsal düzeyde araştırma paketinin gücünden bugün yararlanın!
