O que é clusterização de dados? Saiba tudo sobre essa técnica de mineração

É fácil entender o que é clusterização de dados quando buscamos a origem do significado do termo na língua inglesa. Esse conceito deriva de cluster, que, em tradução direta do inglês, significa “agrupar”. 

Entretanto, não é exclusividade da análise de dados procurar formas de criar conceitos e categorias para organizar ideias e facilitar processos. 

Afinal, separar, categorizar e sistematizar informações inicialmente dispersas é importante para o nosso entendimento de fenômenos e execução de tarefas em diversas áreas de nossas vidas.

Portanto, não é por acaso que o método de agrupamento aparece como uma solução natural para tentar filtrar, organizar e interpretar o grande volume de dados estratégicos que as empresas têm à disposição em um repositório de big data.

Neste conteúdo, vamos mostrar que para gerir todo esse material e obter insights valiosos para aumentar as vendas e a competitividade da sua empresa, compreender o que é clusterização de dados e outras técnicas de data science é essencial. Vem com a gente para entender melhor!

O que é clusterização de dados?

De forma bem prática, o que é clusterização de dados? Esse processo consiste na separação prévia de dados em clusters ou categorias específicas. Esses grupos são definidos a partir da catalogação de cada registro em virtude de características em comum.

A clusterização é considerada uma prática não-supervisionada de análise de dados. Isso é, a classificação das informações é feita de forma automatizada, sem necessitar de etapas de treinamento e de testes para que seja viabilizada.

Esse agrupamento é realizado a partir de regras pré-definidas por um comando numérico que forma um algoritmo. O comando, assim, analisa as características de cada registro para categorizá-lo em algum cluster específico.

Por sua vez, os algoritmos são expressos na forma de uma gráfico e eles têm como função aglomerar os dados de forma simultânea de acordo com suas propriedades. 

Desenvolvedores e cientistas de dados geralmente usam dois tipos de algoritmos para realizar esse processo: o K-Means Cluster e a clusterização hierárquica.

Clusterização e machine learning

A percepção de padrões nos dados armazenados e a capacidade da máquina de aprender e atribuir respostas esperadas a diferentes combinações de registros é o que chamamos de machine learning

Enquanto o big data representa os dados armazenados, o aprendizado de máquina denota a capacidade de dar respostas preditivas a determinados padrões de associação de dados.

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Dessa forma, qual a relação entre clusterização e machine learning? O clustering é um subconjunto do aprendizado de máquina, enquanto os outros subconjuntos são representados pela regressão e classificação.

A clusterização, por sua vez, se diferencia das outras duas categorias por se configurar como uma análise não-supervisionada. Vale salientar que essa propriedade não invalida sua capacidade de dar respostas automatizadas para associações específicas de dados por meio de um comando algorítmico.

Afinal, mesmo sendo não-supervisionado, a clusterização também necessita de uma regra pré-definida para operar de forma automática.

Quais são as aplicações da clusterização de dados?

Assinalado o que é clusterização de dados, vejamos agora exemplos de sua aplicação na prática. 

No contexto organizacional, essa prática pode ser utilizada na categorização de clientes ou produtos para facilitar acesso a informações preciosas e obter insights a partir de associações algorítmicas.

Por exemplo, imagine que você queria segmentar o público-alvo de sua marca a partir de perfis de consumo. Usando como referência as etapas do funil de vendas, podemos classificá-los assim:

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Para a obtenção de insights mais precisos, por exemplo, você pode associar essas categorias a outros grupos, como distinção por idade, gênero, localização geográfica, etc. 

Dessa forma, entender o que é clusterização de dados com foco nas informações sobre sua persona é extremamente valioso para a inteligência de Marketing da sua empresa.

Afinal, com esse cruzamento de dados, a sua equipe comercial poderá fazer interações mais orientadas e assertivas de acordo com o perfil do cliente.

Lembre-se: quanto mais rica for a clusterização, melhor serão compreendidas as necessidades dos clientes e mais precisas e eficazes serão as abordagens feitas pela empresa.

Como implementar clusterização de dados no meu negócio?

Entendeu direitinho o que é clusterização de dados e agora quer implementar na sua empresa para melhorar o desempenho comercial?

Existem excelentes soluções no mercado que oferecem ferramentas e consultorias especializadas em gestão de data science

Ferramentas como o Cloudera pode ajudar sua organização nos seguintes pontos:

  • desenvolvimento de apps de big data;
  • gestão e upgrades de clusters;
  • automatização de servidores e bases de dados;
  • e experiência de dados compartilhadas;

Todos esses pontos, quando integrados com os objetivos comerciais da empresa, auxiliam no aprimoramento da performance de equipes, em obter informações mais precisas sobre o comportamento e perfil de consumo dos clientes, assim como na geração de insights valiosos que orientem o processo de tomada de decisão.

Portanto, avalie o investimento em tecnologias de inteligência de dados para inserir sua empresa no contexto da transformação digital, aumentar as vendas e tornar-se mais competitiva!

Converse com um especialista da Oncase para avaliar uma solução inteligente para o seu negócio.Gostou do conteúdo? Acompanhe nosso blog para se manter informado sobre novidades do mercado digital e da era dos dados. Até a próxima!

Henrique Tavares
Henrique Tavares

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