נתונים הם הכרחיים עבור מותגים וארגונים כדי להסיק מסקנות ולהסיק מסקנות לתוך מוחם של הלקוחות. ניתוח אשכולות הוא מרכיב קריטי בניתוח נתונים במחקרי שוק המסייע למותגים לגזור מגמות, לזהות קבוצות בקרב דמוגרפיות שונות של לקוחות, התנהגויות רכישה, לייקים ולא לייקים ועוד.
שיטת ניתוח זו בתהליך מחקר השוק מספקת תובנות לדלי מידע לקבוצות קטנות יותר המסייעות להבין כיצד קבוצות שונות של אנשים מתנהגות בנסיבות דומות. ארגונים וחוקרים שונים יכולים להעפיל אשכולות לקטגוריות מגוונות בהתאם לקריטריונים מוגדרים מראש של מה הגיוני של אשכול, אבל הבסיס נושא ניתוח הנתונים דומה.
מהו ניתוח אשכולות?
ניתוח אשכולות הוא שיטה סטטיסטית במחקר המאפשרת לחוקרים לדלי או לקבץ קבוצה של עצמים לצבירים קטנים אך מובחנים הנבדלים במאפייניהם מצבירים שונים אחרים. ערכת הנושא הבסיסית ב- ניתוח נתונים גישוש מסייע למותגים, ארגונים וחוקרים להפיק תובנות מנתונים חזותיים כדי לזהות מגמות ולאמת השערות והנחות מפורשות.
שיטת ניתוח זו במחקר מבוססת בדרך כלל על ניתוח נתונים סטטיסטיים המשמשים בתחומים מגוונים, לרבות זיהוי דפוסים, למידת מכונה, ניהול תובנות במחקרי שוק, קרצוף נתונים, ביואינפורמטיקה ועוד.
המטרה של ניתוח אשכולות היא למצוא קבוצות של אובייקטים עם שינויים התנהגותיים ברורים, אבל כאשר המאפיינים הבסיסיים והדברים נמצאים באותה קבוצת ביקורת. דוגמה מצוינת לשיטת מחקר זו היא בנקים המשתמשים בנתונים איכותיים וכמותיים כדי לשרטט מגמות בטיפול בתביעות בקרב לקוחות. שימוש בניתוח אשכולות עוזר להם להסיק טענות הונאה ולהבין טוב יותר התנהגות צרכנים .
גלה שפע של תובנות במאמר האחרון שלנו, המציג דוגמאות מגוונות של נתונים איכותיים בחינוך.
שיטות ניתוח אשכולות
ניתוח אשכולות מסייע לחוקרים ולסטטיסטיקאים להבין באופן מעמיק יותר את הנתונים ולקבל החלטות טובות יותר. בעוד הנתונים יכולים להיות חלק מ מחקר איכותני או כמותי ניתוח הנתונים עדיין מתבצע בפלטפורמת מחקר שבה הנתונים משורטטים על גרף., עם זאת, כאמור, שיטות ניתוח אשכולות שונות משמשות כדי להתאים לצרכי המחקר.
עם זאת, חשוב לציין כי שיטת האשכולות צריכה להיבחר באופן ניסיוני, אלא אם כן יש הנמקה מתמטית ללכת עם אופן מסוים. הבה נבחן את שיטות ניתוח האשכולות הנפוצות ביותר.
קיבוץ הירארכי באשכולות או ניתוח אשכולות מבוסס קישוריות
קיבוץ היררכי באשכולות או ניתוח אשכולות מבוסס קישוריות הוא השיטה הנפוצה ביותר בניתוח אשכולות. בשיטה זו, נתונים המציגים רכיבים דומים מקובצים ליצירת אשכול.
אשכולות אלה מתואמים לאחר מכן לקבוצות אחרות המציגות תכונות זהות ליצירת אשכולות אחרים. הנחת היסוד המרכזית של שיטה זו ב מחקרי סקר מראים כי עצמים קרובים יותר קשורים זה לזה הרבה יותר מעצמים רחוקים זה מזה.
השיטה השנייה בקיבוץ היררכי היא שיטת המחלוקת, שבה מתחילים עם קבוצת נתונים ולאחר מכן מחלקים אותם לאשכולות קטנים יותר של מידע דומה. בשיטה זו, קריטריוני הצמדה בין אשכולות מוגדרים טוב יותר כדי להבין את המרחק בין אשכולות ואת הקשר ביניהם. חשוב לציין כי אין חלוקת נתונים אחת במודל ניתוח זה.
קיבוץ באשכולות מבוסס Centroid
בשיטת אשכולות זו, אשכולות נוצרים אך מוגדרים על ידי נקודה וקטורית מרכזית אחת. באמצעות אלגוריתם קיבוץ אשכולות בשיטת K, נמצאת נקודה מרכזית על הציר עם מטרה מוגדרת. לאחר מכן מחוברים אשכולות קטנים יותר למרכז זה כך שהמרחק בין הצבירים לנקודה מרכזית זו מצטמצם.
החיסרון של טכניקת ניתוח אשכולות זו הוא שיש להגדיר את מספר האשכולות, k-clusters כבר מההתחלה, מה שמגביל את ניתוח הנתונים וייצוגם.
קיבוץ באשכולות מבוסס הפצה
שיטת ניתוח האשכולות המבוססת על הפצה מקבצת נתונים לאובייקטים של אותה התפלגות. שיטה זו היא הנפוצה ביותר ניתוח סטטיסטי שיטת. המאפיין המובהק של שיטה זו הוא דגימה אקראית פשוטה לאיסוף אובייקטים לדוגמה מתוך התפלגות מסוימת.
מודל זה פועל בצורה הטובה ביותר כאשר יש צורך להציג מתאם בין תכונות ואובייקטים. עם זאת, החיסרון של מודל זה הוא שמכיוון שאובייקטים מקובצים על בסיס תכונות מוגדרות מראש, יכול להיות אלמנט של הטיה באשכולות מכיוון שכל אובייקט חייב להתאים להתפלגות.
קיבוץ באשכולות מבוסס צפיפות
שיטת האשכולות מבוססת הצפיפות היא טכניקת ניתוח האשכולות הרביעית הנפוצה, שבה אשכולות מוגדרים בהתבסס על צפיפות בהשוואה למערך הנתונים הכולל. העצמים באזורים הדלילים הם נקודות רעש וגבול, מכיוון שהם בדרך כלל מפרידים בין אשכולות על הייצוג הגרפי.
DBSCAN היא שיטת האשכולות מבוססת הצפיפות הנפוצה ביותר. עם זאת, החיסרון של שיטה זו הוא כי ירידה בצפיפות נדרשת כדי להציג את ההבדל בין שני אשכולות, אשר לעתים קרובות מרגיש לא טבעי.
דוגמאות לניתוח אשכולות
ניתוח אשכולות הוא יתרון מובהק, והוא נמצא בשימוש נרחב בתעשיות, פונקציות ושדה המחקר. כדי לתאר טוב יותר את התועלת של ניתוח אשכולות ב הבה נסתכל על שתי הדוגמאות התחתונות.
ניתוח אשכולות בשיווק קמעונאי
מותגים משתמשים באופן מסורתי בניתוח אשכולות כדי להבין את התנהגות הרכישה , המחקר והמגמות באמצעות פילוח דמוגרפי בקרב קהל הלקוחות שלהם. כמה גורמים שנלקחים בחשבון בדרך כלל הם מיקום גיאוגרפי, מין, גיל, הכנסה משפחתית שנתית וכו '.
פרמטרים אלה מדגישים כיצד קבוצות צרכנים שונות מקבלות החלטות רכישה אחרות; לפיכך, ענקיות הקמעונאות משתמשות בנתונים אלה כדי ליצור הקבלה כיצד לשווק לקהלים כאלה. זה גם עוזר למקסם את החזר ההשקעה על ההוצאות תוך צמצום נטישת לקוחות .
ניתוח אשכולות במדעי הספורט
מקרה שימוש יומיומי נוסף של ניתוח אשכולות הוא בתחום הספורט. מדעני נתונים, חוקרים, רופאים, הנהלת קבוצות, סקאוטים וכו', בוחנים כיצד שחקנים דומים מסתדרים בתרחישים שונים ועד כמה הם יעילים בספורט שלהם. השחקנים מחולקים לפי מבנה גוף, גיל, מיקום וקריטריונים דומים כדי לבדוק את יעילותם.
ניתוח אשכולות עם QuestionPro
התבוננות בנתונים הנכונים וניתוחם מועילה מאוד לחוקרים ולמותגים. שימוש בבוגר פלטפורמת מחקר כמו QuestionPro מאפשרת לך לאסוף נתוני מחקר ועוזרת לך להפעיל ניתוח מתקדם בתוך הכלי כדי לתת לך את התובנות החשובות.
מינוף QuestionPro ניתן להבין את הלקוחות שלך ואת אובייקטי מחקר אחרים טוב יותר ולקבל במהירות החלטות חשובות., מנף את העוצמה של חבילת המחקר ברמה ארגונית עוד היום!
