Para quem é do ramo da análise de dados, não é nenhum segredo a importância que a estatística tem para a área. Para entender as informações, é fundamental ter um trabalho objetivo de organização e compreensão dos números.
Dentro do que podemos utilizar da estatística na ciência de dados, uma das melhores técnicas é a clusterização. Apesar do nome um pouco complicado, esse recurso é bem simples e valioso para o trabalho, principalmente quando estamos diante do big data.
Neste artigo, iremos trabalhar com a clusterização, passando pelos pontos principais para entender o tema. Vamos ver o conceito, tipo, benefícios, exemplos e mais. Boa leitura!
O que é clusterização?
O termo clusterização vem da palavra cluster, em inglês, que significa grupo ou conjunto. Deste modo, estamos tratando de uma técnica de agrupar dados de acordo com suas características comuns.
A clusterização trabalha reduzindo o tamanho inicial de um conjunto de dados, separando em subgrupos menores, de acordo com suas afinidades, para ficar mais fácil analisá-los.
Ela é bastante utilizada na ciência de dados, no web development, no marketing e em outras atividades que utilizam a estatística para fazer leitura e interpretação de informações.
Pensando em um exemplo prático do dia a dia, como a arrumação de roupas, é natural separar as camisas, as calças, bermudas, meias, roupas íntimas, etc. Esse seria um tipo de clusterização manual, feito ali de forma rotineira, mesmo sem ter que racionalizar sobre a tarefa.
Assim como no exemplo acima, fica claro que a clusterização, lidando com muitos dados, é uma ferramenta voltada para organizar e entender melhor os elementos de acordo com suas semelhanças. Qualquer tipo de informação pode formar um novo cluster, ainda mais em grande escala.
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Quais são os tipos de clusterização?
Apesar de ter uma definição bem simples, a clusterização pode ser realizada de formas diferentes. Dependendo de como o profissional quer trabalhar, ele poderá adotar um modelo específico, que se adapta melhor às suas necessidades.
Quando falamos destes tipos de clusterização, estamos entrando em uma área mais técnica. Cada um deles irá atuar de acordo com o algoritmo de sua programação, realizando seus próprios cálculos para definir os grupos. Veja agora os 4 principais modelos:
1. Modelos de Distribuição
No nosso primeiro modelo, o de distribuição, a chance de um elemento fazer parte de um grupo ou não é medida de acordo com a sua distância a ele. Esse método trabalha de fato com a probabilidade, podendo um dado pertencer ao conjunto ou não.
Como existe um grau de incerteza aqui, é interessante pensar no nível de precisão necessário para lidar com os dados mais distantes. Cabe ao profissional de dados determinar esse grau de definição.
2. Modelos de Conectividade
Já no modelo de conectividade, a divisão é feita de forma hierárquica. De início, todos os dados são tidos como um cluster único, ainda sem se dividir. Depois disso, eles vão se separando, trazendo grupos menores, nos quais a distância entre os elementos vai diminuindo.
Podemos imaginar aqui, no modelo de conectividade, uma espécie de árvore, na qual existe um tronco central que vai se ramificando em partes menores. Com esse método, é possível ver relações comuns a todos os elementos, até chegar nas partes mais específicas de cada subgrupo.
3. Modelos Centróides
No modelo centróide estamos lidando com uma técnica iterativa, na qual o algoritmo determina alguns pontos aleatórios no meio dos elementos. Com os cálculos realizados, novos centróides podem ser criados, agrupando os dados que estão mais perto.
Como o responsável pela clusterização costuma escolher o número de grupos, é importante já ter uma noção de que divisão será feita. Se é para dividir uma amostra populacional em 5 faixas etárias, por exemplo, esse deve ser o número de clusters definido.
4. Modelos de Densidade
No modelo de densidade, o trabalho é realizado através de gráficos e círculos. Essa técnica considera a densidade das áreas da amostragem para criar grupos parecidos, apostando em suas similaridades.
A partir do meio destes círculos, os clusters vão sendo formados com os elementos que ficam dentro de seu raio, que deve ser previamente determinado.
Depois, ele irá criar novos conjuntos, respeitando o que foi definido. O número de grupos é feito pelo próprio sistema, sem a intervenção do programador
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Conheça 5 benefícios da clusterização
Com o uso da clusterização os benefícios são enormes, afinal, quanto mais organizada, mais proveitosa pode ser sua análise de dados. Pensando na quantidade de informações que temos e trabalhamos hoje, é bem complicado imaginar uma atuação sem ordem.
Além disso, é claro que a clusterização irá partilhar de todos os benefícios iniciais do trabalho com dados, pois este é um método que se insere nele. Separamos a seguir 5 vantagens de utilizar os clusters, veja quais são:
1. Aperfeiçoa a organização das informações
Como já dito extensivamente durante o texto e, sendo o objetivo principal da clusterização, começamos a lista de benefícios com a organização dos dados. Essa técnica subdivide as informações, agrupando por similaridades, o que torna mais fácil o seu uso.
Se para um trabalho com dados funcionar é fundamental que eles estejam organizados de forma que produzam sentido, na clusterização isso se torna ainda melhor. Quanto mais minucioso os conjuntos ficarem, maior o nível de insights descobertos.
2. Torna a análise mais fácil
Se vamos tratar de grupos menores, com características mais próximas, fica mais fácil realizar uma análise de dados de sucesso. Seguindo o que é proporcionado pela organização, entender os dados fica mais simples, podendo o analista ir direto para as tendências e padrões.
Deste modo, temos um processo mais otimizado! A análise será realizada em grupos menores, com indicativos mais claros e em destaque.
3. Auxilia a localização dos dados
Lembra quando demos o exemplo das roupas? É bem mais fácil localizar uma camisa verde se você tiver uma gaveta específica para camisas, ainda mais se ela estiver organizada por cores. Com a clusterização, cada dado estará em seu grupo de afinidade, diminuindo a chance de passar despercebido.
Também é importante lembrar que é mais fácil achar um dado em grupo de 30 que em um de 300 elementos. O que facilita até mesmo em uma possível manutenção, na qual a informação precisa ser buscada.
4. Permite a inserção de mais dados
Na clusterização, a inserção de dados acontece de forma facilitada, sem que seja preciso criar um novo trabalho. Seu algoritmo trabalha de forma eficiente, entendendo onde cada informação deve entrar, dando sequência em sua organização.
5. Melhora a transmissão de informações
Os dados não são observados apenas por aqueles que são especialistas no assunto; profissionais de outras áreas precisam de seus indicativos para desempenharem bem seus trabalhos. Afinal, a própria ideia de trabalhar com eles é permitir uma tomada de decisão mais acertada.
Com grupos menores, e já agrupados de acordo com suas proximidades, se torna bem mais fácil que terceiros possam entender o que a informação está dizendo.
Nesse sentido, é preciso lembrar que muitas vezes esses dados serão analisados até por quem não possui nenhum conhecimento na área, como por exemplo algum cliente.
Onde aplicar a clusterização?
A clusterização é um recurso que pode ter várias funcionalidades, inclusive fora dos negócios. Como já exemplificamos, ela pode ser pensada até mesmo em atividades rotineiras, mesmo que sem a utilização da tecnologia.
Dentro do que se utiliza para os negócios, ela também possui uma certa amplitude. De acordo com o que a empresa precisa, é possível trabalhar com alguma aplicação específica. Em seguida, iremos citar as 4 principais, acompanhe:
1. Clientes
Se a ideia é tirar insights que irão melhorar um negócio, não existe nada melhor do que conhecer o seu público. Se pensarmos em marketing, toda ação que for feita será pensada nos clientes que deve atingir, afinal, são eles que movimentam a empresa.
Organizando os dados fica fácil entender o perfil dos clientes. Informações quantitativas sobre gênero, idade, renda e endereço são fundamentais para realizar uma estratégia bem direcionada.
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2. Produtos
Assim como na clusterização de clientes, aqui os produtos são agrupados de acordo com características definidas. Imagine um supermercado, onde cada corredor segue uma linha de produtos que conversam entre si ou, ainda, a arrumação que é feita em um estoque.
Se o trabalho for com poucos produtos, é possível definir o número de clusters de acordo com eles, tendo informações mais detalhadas de cada um.
Lembrando que as similaridades buscadas na clusterização não precisam ser apenas sobre o tipo, mas também quanto ao tamanho, preço, cor, validade, etc.
3. Dados
Entrando para a área da tecnologia e da informática, temos a clusterização de dados, que provavelmente é o que te trouxe até aqui. Essa é a divisão em grupos menores que deixa o trabalho de um analista mais fluido, com mais facilidade para localizar tendências e praticidade para realizar consultas.
Aqui, a ideia é facilitar a parte operacional, trazendo organização para um trabalho mais otimizado. De certa forma, as clusterização anteriores também são sobre dados, só que com outras finalidades.
4. Servidores
Sendo mais distante das anteriores, a clusterização de servidores trabalha com a ligações de computadores, conhecidos como nós.
Com essa divisão, é mais fácil manter tudo funcionando com os serviços online e minimizando a chance de quedas. Geralmente, temos aqui as empresas que trabalham com computação em nuvem.
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3 exemplos de clusterização
Se o assunto ainda parece abstrato para você, nada melhor do que pensarmos em exemplos práticos para que a clusterização possa ser compreendida. Seu uso pode ser bem variado, o que nos faz ir por uma infinidade de possibilidades.
Aqui, iremos utilizar exemplos simples, que estão no dia a dia de todos. Veja 3 deles:
1. Recomendação em streaming
Sabe quando você está em busca de algum filme para assistir e surge uma sugestão que se encaixa perfeitamente com aquilo que você gosta? Pois é, isso pode ser fruto da clusterização.
Neste exemplo podemos imaginar a clusterização de duas formas. A primeira é juntando clientes, entendendo os usuários que possuem um gosto parecido e oferecendo obras que aquele nicho costuma assistir.
Fazendo esse trabalho do outro lado, é possível juntar as produções que são semelhantes e sugeri-las para quem tem o costume de assistí-las.
Nos streamings de música isso também pode acontecer, contando com uma escolha aleatória não tão aleatória. As sugestões são montadas pensando em você, acompanhando seu gosto e suas escolhas.
2. Assuntos em redes sociais
Mais uma vez, temos um exemplo de conteúdo que é indicado de acordo com grupos formados por suas proximidades. Semelhante aos streamings, as redes sociais organizam seus assuntos de acordo com o que é tendência para um conjunto de usuários.
É comum ver assuntos, por exemplo no twitter, que são sugeridos de acordo com suas curtidas anteriores. Isso é, é recomendado um conteúdo que se aproxima daquele que você já consome.
Até mesmo as sugestões de páginas para adicionar ou seguir seguem padrões. As redes sociais utilizam técnicas para te indicar os perfis que combinam com o seu, que possuem um alto grau de compatibilidade.
3. Produtos em e-commerce
Por fim, jamais poderíamos deixar de fora o e-commerce, um dos ápices em matéria de mercado e tecnologia dos últimos anos.
Cada sugestão que é dada é pensada em um grupo de similaridade que, assim como nos streamings, pode ser feito tanto de acordo com o cliente quanto com os produtos visitados.
Para quem está acostumado com esse tipo de comércio, com certeza já notou que o algoritmo é bem poderoso, sempre trazendo mais coisas que atraem o comprador.
Além disso, a própria organização dos produtos segue a lógica de clusterização dos estoques, separando e apresentando os itens de acordo com suas semelhanças.
Esperamos que nosso conteúdo sobre clusterização tenha te ajudado. Que tal agora conhecer um pouco sobre processamento de dados: o que é, tipos e como se tornar um especialista?
