Tüm yıllık planlarda %65'e varan indirim! 🎁 Yıla yıllık planla temiz başlayın. Şimdi %65 indirim ile birlikte! ❄️ 🏷️
- Çözümler
- Şablonlar
- Entegrasyonlar
- Fiyatlandırma
- Kurumsal
- Kaynaklar
4 dakikalık okuma
Küme analizi (kümeleme), iş ortamında kullanılabilecek basit ve etkili bir araçtır. Detaylı modelleme yöntemleri ile karmaşık nicel veya bazen nitel verilerin daha iyi anlaşılmasına yardımcı olur. Diğer analiz türlerinden farklı olarak asıl amacı nedenleri göstermek ya da kanıtlamak değil; neler olup bittiğini daha iyi ortaya koymaktır.
Bu makalede, küme analizini derinlemesine incelemek için ilk olarak küme analizinin ne olduğu açıklanacaktır. Daha sonra bu analizi yapmak için hangi yöntemleri/türleri kullanabileceğiniz üzerinde durulacaktır. Son olarak sıkça sorulan sorular bölümünden daha net bilgiler edinebilirsiniz.
Kümeleme analizi nedir?
Küme analizi, istatistikleri göstermek için kullanılan çok değişkenli veri işleme yöntemidir. Amaç, varlıkları kategorize etmektir.
Veri madenciliğinin yanı sıra istatistiksel veri analizinde de temel ve önemli bir aşama olarak hizmet vermektedir. Ancak farklı alanlarda kullanılması da mümkündür. Küme analizi, özellikle veri madenciliğinde hem nitel hem de nicel özellikleri belirleyebilir ve esnekliğini gösterir. Bu nedenle işletmeler karar verme mekanizmalarının bir parçası olarak küme analizini her zaman kullanırlar.
Küme analizi algoritması oldukça basittir. Benzer varlıkları bir araya getirerek görünür örüntüler oluşturur. Ancak bu özelliği ile detaylı bir analiz türü olmaktan uzaktır. Öte yandan doğru veri sağlaması da burada önemli bir yer tutar.
Kümeleme için ne kadar çok veri uygunsa, o kadar etkili bir model oluşur. Bu nedenle küme analizi yaparken amacınıza en uygun yöntem ve programları seçmeniz iyi bir fikir olacaktır.
Küme analizi türleri
Doğru kümeleme algoritmasını seçmek biraz deneme yanılma yöntemine benzeyebilir. Ancak birini diğerine tercih etmek için sağlam bir matematiksel neden varsa, bu yapılabilir. Burada önemli olan nokta, bir veri kümesi için işe yarayabilecek bir yöntemin başka bir veri kümesi için işe yaramayabileceğidir.
Aşağıda küme analizi için her biri kendine özgü bir bakış açısı ve yaklaşım getiren çeşitli yöntemler sunulmaktadır. Bu, işiniz için doğru aracı seçmek ve veri setinizle hangisinin çalıştığını bulmak gibidir. Aşağıda, en iyi bilinen dört küme analizi türü örnekleri ile sunulmaktadır:
Küme analizi türleri
Hiyerarşik küme analizi
Bu yöntemde algoritma, sağlanan veri varlıklarını hiyerarşik bir düzene yerleştirir. Küme oluşumu, tek bir kümeden başlayarak ayrı kümeler halinde gerçekleşir.
Bu kümeler arasındaki hiyerarşi sırası, sınıflandırmanızın amacına ve modelleme yönteminize bağlı olarak değişebilir. Hiyerarşik kümeleme için genellikle iki farklı yaklaşım kullanabilirsiniz:
- Birleştirici yöntem: Tek bir varlıktan başlayarak küme grupları oluşturan aşağıdan yukarı bir süreçtir.
- Ayrıştırıcı yöntem: Aynı kümedeki varlıklardan başlayarak ve onları bölerek küme grupları oluşturan yukardan aşağı bir süreçtir.
#Hiyerarşik küme analizi örneği
Bir teknoloji şirketi yeni bir akıllı ev cihazı piyasaya sürüyor. Şirket, potansiyel müşterilerin bu yeni ürüne nasıl tepki vereceğini anlamak için hiyerarşik küme analizini kullanmak istiyor. Analiz için müşterilerin yaş, gelir, eğitim düzeyi, vb. gibi verileri toplanıyor.
Hiyerarşik analiz, buna göre kümeler oluşturmaya başlar. Örneğin, genç insanlar ve yüksek gelirli olanlar gibi bir küme oluşturulur ve bu grup tam olarak aradığınız hedef kitle olabilir.
Dağılım tabanlı kümeleme
Bu kümeleme modeli, birbirine bağlı veri varlıklarının grafik üzerinde dağılımını gösterir. Gauss Karışım Modelleri bunun tipik bir örneğidir. Kullanım alanı, birbirine karmaşık yapılarla bağlı yapıları daha kolay kümelemektir.
#Dağılım tabanlı kümeleme örneği
Bir internet sağlayıcı şirketin müşteri kaybı desenlerini anlamak ve buna müdahale etmek istediğini varsayalım. Öncelikle, genel veya belirli müşteri memnuniyeti, internet paketi tercihleri, taahhüt ücretleri ve yanıtlar gibi bilgileri içeren bir veri kümesi olmalıdır.
Ardından, dağılım tabanlı kümeleme algoritmasını kullanır ve bu değerler arasındaki deseni ortaya çıkarmasını beklersiniz. Örneğin, çok fazla iletişime geçilen bir grupta satış oranı düşükse, bu ve benzeri desenler mevcut ve gelecekteki kayıpların bir örneğini oluşturur.
Bölümleme kümesi
Dağılım tabanlı kümelemeden farklı olarak bölümleme, veri varlıklarını örtüşmeyen bölümlere ayırır. Böylece, her bölüm bir küme haline gelir. Bu küme yöntemini uygulamak için en yaygın olarak K-Means yöntemi kullanılır.
- K means kümeleme: K-means kümeleme, veri kümenizi önceden belirlenmiş kümeler halinde sıralar. Algoritma rastgele küme merkezleri yerleştirir ve bu merkezler etrafında veri varlıklarını sıralamaya başlar. Ardından, bu merkezlerin ortalaması alınır ve yeni bir merkez oluşturulur. Bu işlem birçok kez tekrarlanabilir. Böylece örtüşmeyen kümeler oluşur.
#Bölümleme kümesi örneği
Perakende satış senaryosunda bir mağazanın pazarlama stratejisinde zorluklar yaşadığını hayal edin. Bölümlem kümesi seçmek pazar araştırmasının ilk adımıdır. Makine öğrenmesi algoritmaları, önceden belirlenmiş bölümlere göre müşteri grupları ve pazar segmentleri gibi kümeleri tanımlayacaktır.
Elde edilen müşteri tabanı kalıpları, işletmenin hedef pazarına yönelik daha iyi girişimlerde bulunmasına yardımcı olacaktır. Örneğin, mağazanın yüksek harcama yapan bir müşteri profili varsa, bu müşteri grubuna sadakat programları ve promosyonlar sunarak pazarlaması güçlendirilebilir.
Yoğunluk temelli kümeleme
Yoğunluk temelli kümeleme, veri noktalarının yoğunluğunu tanımlayarak benzer grupları ortaya çıkarır. Diğer türlerin aksine, belirli bir şekil veya boyut yerine belirli bir sayıda küme oluşturmaktan kaçınır. Bu açıdan, bir küme oluştururken veri varlıklarının düzensiz bir yerleşime sahip olduğu durumlarda kullanışlıdır.
#Yoğunluk temelli kümeleme örneği
Bir işletme yeni mağazalar açmaya çalışıyor ve müşteri sıcak noktalarını belirlemek istiyor. Yoğunluk temelli bir kümeleme algoritması kullanarak yeni perakende mağazasının kalitesini artırmak istiyor.
Algoritma, yoğun müşteri akışı, nüfus demografisi ve bu nüfusun satın alma tutumlarına göre bölgeleri ayırt eder. Böylece, işletme sahiplerine mağazanın açılması konusunda karar verirken kullanabilecekleri değerli veriler sunar.
Küme analizi hakkında sıkça sorulan sorular
Küme analizi hakkında en sık sorulan sorular, hangi kümeleme yönteminin ne zaman ve nasıl kullanılacağıyla ilgilidir. Yeni kullanıcılar bazen küme yorumlaması konusunda karışıklık yaşayabilirler. Bu nedenle burada toplanan sorular, yorumlamanın önemli nüanslarını etkili bir şekilde ortaya çıkarmayı ve sizi veri analizine hazırlamayı amaçlamaktadır.
En yaygın dört küme analizi türü hiyerarşik küme analizi, dağılım kümelemesi, bölümleme kümelemesi ve yoğunluk tabanlı kümelemedir. Hepsi hemen hemen aynı amaca sahip olsa da kümeleme süreçleri birbirinden farklıdır.
Kendi kendini organize eden haritalar, grafik tabanlı yöntemler ve ızgara tabanlı yöntemler de küme analizi için kullanabileceğiniz değerli yöntemlerdir.
Bilindiği üzere küme analizi veri toplamaz. Bunun yerine kümeleme algoritması ile verilerinizi parçalara ve gruplara ayırarak kullanışlı bir model oluşturur. Bu nedenle küme analizi için verileri kendiniz hazırlamalı ve bunu yaparken birkaç faktöre dikkat etmelisiniz.
- Öncelikle amacınıza uygun verileri bulun, detaylı bir şekilde eksiksiz bir veri tabanı oluşturun.
- Verileri değerlendireceğiniz ölçeğe göre standartlaştırın.
- Verilerinizi kullanacağınız kümeleme programına göre uyarlayın.
- Son olarak programın kümeleme algoritmasını kullanarak verileri sınıflandırmasını sağlayın.
Kümeleme analizinin ilk bakışta nicel bir analiz türü olarak öne çıktığı doğrudur ancak başarılı algoritmalar ve iyi hazırlanmış veriler nitel analizde de kullanılabileceğini göstermektedir.
Küme sonuçlarının analizi, veri oluşturma ve işleme kadar önemlidir. Modellemenin sağladığı kolaylıkla grupları (renkli, gruplanmış veya şekilli) görsel olarak inceleyebilirsiniz. Sayısal verileri, modelleme oluşturduğunuz yönteme göre değerlendirmek bir sonraki adımdır.
Bu şekilde her bir küme grubunun özelliklerini belirlemiş olursunuz. Verileriniz nitel özellikler de içeriyorsa örüntü ilişkilerini de buna göre değerlendirmeyi unutmayın. Bu analiz adımları sonucunda karar verme süreciniz için küme analizini kullanabilirsiniz.
Hayır, küme örneklemesi ve küme analizi aynı şey değildir. Küme örneklemesi, veri toplama aşamasında büyük bir popülasyon grubunu rastgele örneklemek için kullanılır. Küme analizi ise benzer örüntüleri tanımlamak ve bunları bir araya getirmek için kullanılan bir veri analizi yöntemidir.
Sonuç
Sonuç olarak, küme analizi çeşitli modelleme teknikleri kullanarak örüntüleri ortaya çıkarma gücünü göstermektedir. Yüksek boyutluluğu onun güçlü bir yönüdür. Bu makale, pazarlama ve veri madenciliğinde küme analizinin işletmeler için faydalı olduğunu örneklerle göstermeye çalışmaktadır. İster niteliksel içgörüler ister niceliksel tahminler olsun, küme analizi güçlü veri keşfi yoluyla bunlar arasındaki ilişkiyi ortaya çıkarır.
Yani, modern işletmeler trendleri takip etmek ve ilk bakışta görülemeyen korelasyonları ortaya çıkarmak için bu tür analizlerden faydalanmaktadır. Dolayısıyla, verilerin altın kadar değerli olduğu bir dünyada işinizi geliştirmek için küme analizini anlamalı ve bundan yararlanmalısınız.
Atakan tarih, sosyoloji ve psikoloji gibi çeşitli alanları araştırmayı sever. Bildiği diller arasında İngilizce ve Korece bulunmaktadır. Veri analizi, veri tipleri ve yöntemleri konularında uzmanlığı bulunmaktadır.
İlgili Yazılar
