Junto com o crescimento do volume de informações gerados por empresas e usuários temos diferentes técnicas para utilizar variáveis a fim de unir indicadores comuns.
A Clusterização de dados tem esse objetivo, também chamado de análise de agrupamentos. A cada dia surgem novas tecnologias com o intuito de auxiliar numa melhor performance, e a Estrutura em Cluster é uma dessas alternativas.
Um analista de dados enfrenta diversos desafios, um deles é resumir a informação coletada. Um método muito útil é criar grupos quando existe um grande número de observações, e dentro de cada um desses grupos, os dados devem ser semelhantes entre si e distintos dos elementos dentro dos outros grupos.
O que é Análise de Cluster?
Quando existe um grande número de dados, é útil criar grupos onde existem semelhanças entre si e diferentes do que estão em outros grupos. A análise de agrupamento – Cluster – é uma técnica usada com essa finalidade.
A partir dessa análise, pode ser aplicada uma forma hierárquica (com um algoritmo capaz de fornecer mais de um tipo de partição dos dados) ou não hierárquica (deve-se fornecer uma partição inicial).
Nos métodos hierárquicos existem os aglomerativos, ou seja, quando os elementos começam separados e vão sendo unidos em etapas, ou divisivos, quando o Cluster inicial é fragmentado em outros menores, para então escolhermos o melhor número de Clusters.
– Métodos Hierárquicos
Os métodos hierárquicos da Análise de Cluster carregam a característica de um algoritmo que é capaz de prover mais de um tipo de partição dos dados. Automaticamente vários agrupamentos possíveis são gerados, onde um Cluster pode se misturar a outro em determinado passo do algoritmo.
Esses esquemas não exigem um número inicial de Clusters e são considerados rígidos, pois não é permitido trocar nenhum elemento de grupo. Os Custers são classificados em dois tipos:
– Métodos aglomerativos:
Ele é utilizando quando todos os elementos começam separados e pouco a pouco vão sendo agrupados em etapas, um a um, até que se tenha um único Cluster com todos os elementos.
– Métodos Divisivos:
Nesse método todos os elementos começam juntos em um único Cluster, e vão sendo disjuntados um a um, até que cada elemento seja seu próprio Cluster. Assim como no método aglomerativo, pode ser escolhido um bom número de Clusters dentre todas as possíveis combinações.
– Métodos não hierárquicos
Os métodos não hierárquicos de Análise de Cluster, caracterizam a necessidade de definir uma partição inicial e pela flexibilidade, quando todos os elementos podem ser trocados de grupo durante a execução do algoritmo. Existe um procedimento geral que os métodos não hierárquicos utilizam:
– Uma partição inicial que tem como base conhecimento anteriores do problema
– Realiza o deslocamento do objeto de seu grupo para outros grupos
– Checa o valor do critério utilizando, optando pela Clusterização que mostrar melhoria
Os métodos não hierárquicos têm mais eficiência na análise de bancos de dados com maior número de observações.
Benefícios proporcionados pela estrutura em Cluster
A Arquitetura de Cluster traz inúmeras vantagens, e a mais importante, é a parte funcional ser otimizada. Implementar esse método torna possível atingir um nível semelhante ou superior de processamento de máquinas complexas e de valor elevado com máquinas simples.
Por consequência, os custos são reduzidos, o que é ótimo para qualquer negócio. A configuração de um Cluster tem menos complexidade do que um supercomputador e pode fornecer os mesmos resultados que ele.
Além do fato de que os hardwares não necessitam seguir um padrão, logo a reposição de peças quando necessária também é facilitada. Afinal não é preciso ter apenas um fornecedor quando problemas surgirem, visto que hardwares tem diferenças entre si. Mais um ponto positivo é que a capacidade de um Cluster é potencializada com a adição de um nó e essa tarefa é simples e efetiva.
É possível também usar um Cluster para uma operação sofisticada ou até para algo simples, como um sistema doméstico. No mais, a combinação de modelos de Cluster é um elemento extremamente positivo para a customização da aplicação do sistema.
A Clusterização é responsável no momento em que são descobertos grupos dentro do escopo de dados gerados a partir de técnicas sem supervisão, isto é, que atuam sem rotulação. Com isso, as informações são separadas em grupos. Existem diferentes aplicações para essa técnica. Ela pode ser adotada em qualquer área de conhecimento:
– Marketing:
Permite que sejam encontrados consumidores com comportamentos de consumo entre si a partir de uma base de dados específica, ou ainda oferecer conteúdos com relevância de modo preciso para aumentar chances de conversão.
– Livrarias:
Otimiza a organização dos títulos vendidos.
– Internet:
Separa documentos e junta dados de blogs para que padrões de acesso semelhantes sejam reconhecidos.
– Saúde:
Classifica os pacientes com sintomas semelhantes para constatar situações de risco em novos casos.
– E-commerce:
Segmenta produtos semelhantes para um sistema de recomendação certeiro. Da mesma forma, torna a navegação mais fácil e incentiva a compra por parte do usuário.
– Financeiro:
Separa as empresas segundo fatores que impactam a saúde das finanças.
É evidente que o algoritmo classifica os dados em grupos específicos. Isso significa que eles têm propriedades e recursos semelhantes. Porém, há mais utilidades. Afinal, é possível obter insights relevantes para tomar decisões assertivas.
A ligação entre Data Mining e a Análise de Cluster
Consideramos Data Mining ou Mineração de Dados o processo de explorar grandes quantidades de dados em busca de padrões consistentes. Como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis, encontrando assim novos subconjuntos de dados.
Data mining é formada por um conjunto de ferramentas e técnicas que através do uso de algoritmos de aprendizagem ou classificação baseados em redes neurais e estatística. Estes são capazes de explorar um conjunto de dados, extraindo ou ajudando a evidenciar padrões nestes dados e auxiliando na descoberta de conhecimento.
O conhecimento em Data Mining pode ser apresentado por essa ferramenta de diversas formas: agrupamentos, hipóteses, regras, árvores de decisão, grafos ou dendrogramas.
Aplicando a Análise de Cluster
O dendograma é usado para visualizar o processo de Clusterização passo a passo, assim como torna possível analisar os níveis de distância dos clusters formados.
Um bom ponto de decisão da Clusterização final é onde os valores de distância mudam exponencialmente. Para a decisão do agrupamento final também devem ser avaliados se os clusters formados fazem sentido para o problema.
Grande parte dos ambientes e softwares de análise estatística possui variadas opções para realizar a análise de cluster e a construção de dendrogramas.
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A A10 é especialista em Data Analytics, Machine Learning e Big Data. Ajudamos empresas a tomarem decisões inteligentes com base em dados e se alinharem à transformação digital.