Una guía paso a paso para el análisis de conglomerados en análisis predictivo

A medida que avanza la tecnología, la creación de datos astronómicos es inevitable. De acuerdo a un reporte Según el Departamento de Investigación de Statista, se proyecta que la creación de datos globales crezca a más de 180 zettabytes para 2025.

Con tantos datos generados, es un desafío para las empresas organizar y obtener información del mar de datos no organizados. Es donde el análisis de conglomerados viene al rescate. El análisis de conglomerados puede ayudarnos a clasificar objetos en diferentes categorías al identificar similitudes y diferencias entre diferentes objetos.

El análisis de conglomerados se utiliza a menudo como un paso de preprocesamiento para identificar patrones en los datos relevantes para su posterior análisis e interpretación. En otras palabras, tiene como objetivo explorar y analizar patrones a partir de muestras de datos y dividirlos en grupos amplios. Puede utilizar el análisis de conglomerados para diversos fines, como reducir la dimensionalidad de los conjuntos de datos (número de atributos) mediante la agrupación de elementos similares. Ayuda a simplificar el análisis y lo hace más eficiente.

Dado que la identificación de patrones en los datos puede generar nuevas oportunidades o tendencias previamente ocultas, las empresas hoy en día consideran el análisis de conglomerados como una herramienta poderosa para ayudar en sus decisiones comerciales. En esta guía, primero entenderemos qué es el análisis de conglomerados y luego cubriremos varios tipos de agrupamiento, sus requisitos, limitaciones y aplicaciones para su negocio.

¿Qué es la técnica de análisis de conglomerados?

El análisis de conglomerados es una técnica de análisis de datos para estudios exploratorios en los que puede asignar diferentes tipos de entidades a grupos cuyos miembros comparten características similares. En pocas palabras, el análisis de conglomerados está descubriendo relaciones ocultas dentro de cantidades masivas de datos sin detallar estas relaciones.

El análisis de conglomerados le permite ordenar las entidades dadas en grupos naturales. El grado de asociación de estas entidades es máximo si pertenecen al mismo grupo y mínimo si no lo son. A continuación, puede visualizar la estructura de datos como un mapa multidimensional en el que los grupos de entidades forman clústeres de un tipo diferente.

Los algoritmos de clúster en la minería de datos a menudo se muestran como un mapa de calor, donde los elementos que están muy juntos tienen valores similares y los que están muy separados tienen valores muy diferentes. Facilita la identificación de elementos que se destacan como valores atípicos del resto del conjunto de datos.

9 tipos más comunes de agrupamiento

El análisis de conglomerados es subjetivo y hay varias formas de trabajar con él. Como hay más de 100 algoritmos de agrupación disponibles, cada método tiene sus propias reglas para definir las similitudes entre los objetos. Exploremos los más comunes en detalle a continuación:

Requisitos para el análisis de conglomerados en minería de datos

1. Agrupación de conectividad

Los modelos de conectividad son donde los puntos de datos más cercanos en el espacio de datos son más similares que los puntos de datos más lejanos. Puede dividir aún más el modelo de conectividad en modelos basados ​​en particiones y basados ​​en proximidad.

Los modelos basados ​​en la proximidad utilizan diferentes funciones para definir la distancia, aunque esto es subjetivo. Los modelos basados ​​en particiones siguen dos enfoques: el primer enfoque consiste en clasificar todos los puntos de datos en grupos y agregarlos a medida que disminuye la distancia. El segundo consta de todos los puntos de datos identificados como un solo grupo y divididos a medida que aumenta la distancia. Los modelos basados ​​en proximidad son más fáciles de interpretar pero tienen una capacidad limitada para escalar grandes conjuntos de datos.

2. Agrupación de distribución

En este tipo de análisis de conglomerados, los conglomerados se separan por las áreas de mayor densidad que el resto del conjunto de datos. Por lo tanto, el grupo suele estar dividido por los objetos en regiones dispersas. Por lo general, los elementos en estas regiones claras son ruido y puntos de borde en el gráfico.

3. Agrupación centroide

Es un algoritmo de agrupamiento interactivo donde la similitud se considera la proximidad del punto de datos al centroide del agrupamiento. El análisis de conglomerados de K-Means es un ejemplo de un modelo de conglomerado centroide, donde k representa los centros de conglomerados y los elementos se asignan a los centros de conglomerados más cercanos.

Cuando se trata de modelos de centroides, se debe establecer el número de clústeres necesarios después del modelo de centroides, lo que hace que el conocimiento previo del conjunto de datos sea esencial.

4. Agrupación de densidad

Este modelo de análisis de conglomerados se basa en la densidad del elemento. Por ejemplo, hay mucha densidad cuando hay varios elementos adyacentes entre sí. Por lo tanto, se considera que esos elementos pertenecen a un grupo particular.

Aquí, puede usar una fórmula para determinar la densidad de elementos aceptables para una colección particular de información. Si la densidad calculada es menor que el umbral, la colección en cuestión tiene muy pocos elementos relevantes para formar un grupo.

5. Agrupación jerárquica

El análisis de conglomerados jerárquicos es un modelo que crea la jerarquía de conglomerados. Comenzando con todos los puntos de datos asignados a su respectivo grupo, el método combina los dos grupos más cercanos en uno común. Por fin, el algoritmo solo se detendrá cuando solo quede un grupo.

La agrupación jerárquica se divide además en dos secciones:

  • Enfoque aglomerativo: El enfoque de abajo hacia arriba combina los pequeños grupos hasta que todos los grupos se fusionan en un solo grupo.
  • Enfoque divisivo: Enfoque de arriba hacia abajo donde un grupo se divide en grupos más pequeños en iteraciones continuas.

6. Agrupación de particiones

Suponga que tiene una base de datos de «n» objetos y el método de partición construye «k» particiones de datos. Tenga en cuenta que el enfoque de partición puede construir una o más particiones, siendo la cantidad de particiones menor o igual que la cantidad total de objetos en el conjunto de datos.

Cada grupo de datos debe cumplir las siguientes condiciones:

  • Cada uno debe contener al menos un objeto.
  • Cada objeto debe pertenecer a un solo grupo.

7. Agrupación basada en cuadrículas

Todos los objetos se combinan en este análisis de conglomerados para formar una estructura similar a una cuadrícula. Luego, el espacio del objeto se cuantifica en un número finito de celdas para producir una estructura de cuadrícula. El beneficio más significativo de este agrupamiento es el corto tiempo de procesamiento, ya que la densidad de celdas en cada dimensión del espacio cuantificado no afecta esta operación.

8. Agrupación basada en modelos

Esta técnica postula un modelo para cada grupo para descubrir el mejor ajuste de datos para ese modelo en particular. Este enfoque ubica los conglomerados y refleja la dispersión geográfica de los puntos de datos agrupando la función de densidad.

El análisis de conglomerados basado en modelos es uno de los enfoques de conglomerados fiables. Le permite identificar automáticamente la cantidad de clústeres según las estadísticas convencionales y la contabilidad de valores atípicos o ruido.

9. Clustering basado en restricciones

Esta técnica de análisis de conglomerados ejecuta el algoritmo en función de las restricciones orientadas al usuario o a la aplicación. Una restricción es la expectativa del usuario o los atributos de los resultados de agrupamiento esperados. Tenga en cuenta que el usuario o el sistema deben especificar las restricciones aquí.

Requisitos para el análisis de conglomerados en minería de datos

A continuación se presentan algunos de los criterios que debe cumplir el agrupamiento en el proceso de minería de datos:

Requisitos para el análisis de conglomerados en minería de datos

1. Manejar diferentes atributos

Dado que un único algoritmo de análisis de conglomerados se puede utilizar contra múltiples conjuntos de datos con diversas características, es recomendable tener un algoritmo de conglomerado flexible que pueda manejar múltiples atributos como datos binarios, datos numéricos y categóricos, etc.

2. Manejar datos de ruido

Los conjuntos de datos a veces pueden contener datos irrelevantes, faltantes o ruidosos. Varios algoritmos son sensibles a dichos datos y pueden producir resultados de baja calidad.

3. Identifique el grupo con formas aleatorias

Los conglomerados de cualquier forma deben ser detectables mediante la técnica de análisis de conglomerados. No deben limitarse a mediciones de distancia que localicen cúmulos esféricos de tamaños diminutos.

4. Escalabilidad

Cuando se trata de grandes conjuntos de datos, es necesario contar con un algoritmo de análisis de conglomerados altamente escalable.

5. Alta dimensionalidad

Algunos conjuntos de datos son de baja dimensión y otros son de alta dimensión. El algoritmo de análisis de conglomerados debe ser capaz de manejar ambos tipos de dimensionalidades.

6. Interpretabilidad

El resultado del algoritmo de agrupamiento debe ser fácil de interpretar y comprender. Además, no es posible tener nuevos algoritmos de agrupamiento para cada análisis de datos. Por lo tanto, ayuda tener un algoritmo que sea reutilizable hasta cierto punto.

Aplicaciones comerciales del análisis de conglomerados

Cada industria trata con toneladas de datos. Y donde hay datos, hay categorización. La agrupación ayuda en la clasificación amplia de datos y, por lo tanto, tiene varias aplicaciones comerciales. en la edad de hoy. Vamos a discutir algunos de ellos a continuación:

Requisitos para el análisis de conglomerados en minería de datos

1. Segmentación de la comercialización

Las técnicas de análisis de conglomerados ayudan a los especialistas en marketing y a las empresas a dividir su público objetivo en distintos segmentos con intereses y características similares en lugar de tener grupos homogéneos de consumidores. Hacer esto ayuda a las empresas a orientar estratégicamente sus productos y servicios a aquellos que buscan lo mismo.

2. Detección de anomalías

El análisis de conglomerados en minería de datos es la mejor manera de analizar actividades anómalas, por ejemplo, identificando transacciones fraudulentas. Los métodos de detección de conglomerados primero examinan la muestra de buenas transacciones e identifican patrones, tamaños y formas de actividades regulares. En caso de una transacción fraudulenta, el clúster diferenciará su patrón de una acción estándar y marcará la actividad.

3. Biología

Puede utilizar algoritmos de análisis de conglomerados para desarrollar taxonomías de plantas y animales, clasificar los genes con funcionalidad comparable y obtener información sobre las estructuras de población.

4. Identificación de nuevas oportunidades

El uso del análisis de conglomerados para marcas y productos ayuda a identificar mercados competitivos similares con los mismos servicios o productos. Además, también ayuda en la investigación de mercado, el reconocimiento de patrones, el análisis de datos y la funcionalidad de procesamiento de imágenes que pueden ayudar a mejorar las decisiones comerciales. Con estos resultados, las organizaciones pueden analizar su crecimiento actual en relación con sus competidores para identificar el potencial de nuevos productos.

5. Reducción de datos

La reducción de datos es una técnica de análisis de conglomerados no dirigida que se utiliza para identificar los patrones ocultos dentro de la gran cantidad de datos sin formular una hipótesis específica. Para hacer lo mismo, puede considerar muchos métodos de agrupación en clústeres y elegir el que mejor se adapte a los requisitos de su negocio.

6. Recomendaciones

Es posible que hayas recibido notificaciones que debes ver de netflix. ¿Alguna vez te preguntaste cómo conocen tu gusto por las películas? La respuesta es el análisis de conglomerados. El análisis de conglomerados permite motores de recomendación para comprender sus preferencias y brindarle algo de su elección de los grupos de diferentes géneros.

7. Análisis de Redes Sociales

Sitios sociales como Facebook y Instagram utilizar técnicas de agrupación para agrupar personas con intereses y antecedentes similares. Hacer esto les ayuda a mostrar feeds similares a los del mismo interés.

8. Operación fácil

El análisis de conglomerados ayuda a dividir el extenso conjunto de datos complejos en partes más pequeñas y realizar operaciones eficientes. Por ejemplo, puede mejorar los resultados de la regresión logística realizando operaciones en clústeres más pequeños que se comportan de manera diferente y siguen distribuciones diferentes.

Validación del análisis de conglomerados

Una vez que se le proporcionen los resultados de su análisis de conglomerados, es el momento de validar sus resultados. ¿Pero la pregunta es cómo? Intentemos encontrar la respuesta utilizando dos formas de validación del análisis de conglomerados:

1. Validación Interna

Utilice métodos alternativos de análisis predictivo para comparar cuantitativamente el resultado del análisis de conglomerados. Tenga en cuenta que esto no garantiza que uno u otro método sea el correcto; ¡simplemente ilustra algunas opciones potenciales! De esta manera, podemos saber qué enfoque produce los mejores resultados y cuál podría considerar utilizar para organizar aún más sus datos para un análisis más conveniente.

La validación interna incluye además tres medidas de validación que se analizan a continuación:

  • Compacidad: Esta medida ayuda a identificar qué tan cerca están los elementos dentro del grupo. Tenga en cuenta que los diferentes índices para evaluar la compacidad del grupo dependen de la distancia promedio entre las observaciones. Como resultado, la menor variación dentro del racimo indica una buena compacidad y viceversa.
  • Separación: Este parámetro ayuda a indicar qué tan bien se separa el clúster de otros clústeres. Los índices utilizados para las medidas de separación incluyen la distancia entre el centro del grupo y la distancia por pares entre los diferentes elementos dentro del grupo.
  • Conectividad: Este parámetro especifica qué tan cerca se agrupan los objetos en el espacio de datos con sus vecinos más cercanos. La conectividad oscila entre 0 e infinito y debe mantenerse lo más baja posible.

2. Validación externa

Para probar la validación de su algoritmo de análisis de conglomerados, puede aplicarlo a otro conjunto de datos cuyo resultado ya se haya determinado. ¡Este enfoque también puede tener desventajas! Es posible que el conjunto de prueba se haya ensamblado de una manera que se adapte mejor a un método que al otro.

En general, significa que la validación para la agrupación en clústeres no nos muestra exactamente qué métodos son mejores o peores para conjuntos de datos específicos, pero aun así pueden considerarse valiosos. El valor absoluto no se puede adjuntar a un método de validación.

¿Cuáles son las limitaciones del análisis de conglomerados?

El mayor inconveniente del análisis de conglomerados es que el término «agrupación» es un término de amplio alcance. Significa que existen varios métodos para segregar los datos en grupos. En consecuencia, diferentes formas de agrupamiento producen resultados diferentes. Esto sucede porque las diferentes formas de agrupar se basan en diferentes criterios.

Además, hay muchos casos en los que no sabe si la técnica de análisis de conglomerados elegida es relevante para el problema dado o no. Por lo tanto, otra limitación del análisis de conglomerados es que existen formas mínimas mediante las cuales puede validar los resultados que obtuvo.

Cómo utilizó Maruti Techlabs el análisis de conglomerados para hacer mejores predicciones

El análisis de conglomerados se ha utilizado ampliamente durante varios años debido a su capacidad para agrupar registros similares. Es beneficioso para comprender cómo se comportan las diferentes categorías de clientes dentro de diferentes segmentos, lo que permite a las empresas tomar mejores decisiones sobre sus productos o servicios.

En Maruti Techlabs, implementamos una solución de análisis de conglomerados para uno de nuestros clientes, brindando servicios de marketing y generación de prospectos.

El reto:

Nuestro cliente dependía en gran medida del telemercadeo o de las llamadas en frío a sus prospectos para generar clientes potenciales. Hacer propuestas de venta por teléfono a un contestador automático era una pérdida innecesaria de tiempo y dinero para la empresa.

Para superar este desafío, nuestro cliente buscaba construir un modelo predictivo para identificar rápidamente si el agente estaba hablando con un ser humano o con un contestador automático.

La solución:

Para construir el modelo predictivo, analizamos miles de clips de audio y decidimos categorizarlos en dos grandes categorías: respuesta humana (HA) y contestador automático (AM).

Con la ayuda del análisis de conglomerados y modelo de análisis predictivo, clasificamos los clips de audio en dos categorías. Sin embargo, en el escenario en vivo, vimos que el 73 % AM y el 27 % HA cayeron en el mismo grupo. Mostró que las características de audio no estaban correctamente etiquetadas.

Los científicos de datos de Maruti Techlabs desarrollaron un Modelo predictivo basado en Python para segregar los clips de audio en HA o no HA con mayor precisión. El modelo predictivo predice con éxito la característica de audio dentro de los primeros 500 milisegundos de la entrada de audio.

El modelo mejoró las operaciones de back-end al integrarse con la pila tecnológica existente del cliente, aumentando la eficiencia y fortaleciendo los sistemas existentes. Como resultado, el modelo predictivo ahora ahorró 30 minutos por agente y redujo $110,000 por mes en costos operativos.

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