Küme analizi: Tanım, tür ve örnekleri

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:

#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.

#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.

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.