Com a transformação digital, as empresas estão lidando com uma grande quantidade de dados, provenientes de diversas fontes como redes sociais, websites, e-mails, entre outros. Para entender melhor esses dados e extrair informações úteis, é necessário realizar a clusterização, que é uma técnica de aprendizado de máquina utilizada para agrupar dados similares. 

Clusterização de dados, também conhecida como análise de agrupamento, é uma técnica de aprendizado de máquina cujo objetivo é encontrar grupos de dados similares em um conjunto de dados. A clusterização é uma técnica não supervisionada, ou seja, não é necessário definir previamente as categorias ou rótulos dos dados. A partir da análise, a clusterização é capaz de identificar padrões e agrupá-los em clusters ou grupos.

Neste artigo, iremos explicar o que é clusterização de dados, quais são os objetivos e aplicações, e como implementar em seu negócio. Confira!

Objetivos da clusterização de dados

O principal objetivo da clusterização de dados é agrupar dados similares em clusters, facilitando a análise e a interpretação dos dados. Com a clusterização, é possível identificar padrões e tendências nos dados, e utilizar essas informações para tomar decisões mais precisas e embasadas. 

Além disso, a clusterização pode ser utilizada para reduzir a dimensionalidade dos dados, ou seja, reduzir a quantidade de variáveis que precisam ser analisadas, facilitando a visualização e compreensão dos dados.

Aplicações da clusterização de dados

A clusterização de dados possui diversas aplicações em diferentes áreas, como:

  • no marketing, a clusterização pode ser utilizada para segmentar clientes com base em seus hábitos de consumo, interesses e comportamentos, possibilitando a criação de campanhas de marketing mais eficazes, direcionadas para cada grupo de clientes.
  • na área da saúde, pode ser aplicada para identificar grupos de pacientes com características semelhantes, como histórico de doenças, idade e estilo de vida, permitindo que os profissionais de saúde ofereçam tratamentos personalizados.
  • no setor de finanças, a clusterização pode ser utilizada para identificar grupos de clientes com perfil semelhante de investimentos, oferecendo produtos e serviços financeiros personalizados para cada grupo.
  • no transporte, pode ser aplicada para identificar padrões de uso, como horários e rotas utilizadas, otimizando o transporte público e melhorar a mobilidade urbana.

Como implementar a clusterização de dados em meu negócio?

A primeira etapa é a preparação dos dados. É importante garantir que os dados estejam em um formato consistente e “limpos” para análise. Isso inclui a remoção de dados duplicados, a conversão de variáveis categóricas para numéricas e a normalização de variáveis, se necessário.

Em seguida, você deve selecionar o algoritmo de clusterização que melhor se adapte ao seu conjunto de dados. Existem muitas opções, como k-means, agrupamento hierárquico e agrupamento por densidade. Cada algoritmo tem seus próprios parâmetros que precisam ser configurados para fornecer os resultados desejados.

Após a seleção do algoritmo e a configuração dos parâmetros, é hora de executar o algoritmo para realizar a clusterização. Isso produzirá os clusters desejados, que poderão ser visualizados e analisados.

Finalmente, é hora de usar técnicas de avaliação para verificar a qualidade dos clusters gerados. Isso ajudará a determinar se os clusters produzidos são relevantes e significativos ou se o algoritmo precisa ser ajustado.

Como vimos, a clusterização de dados é uma técnica poderosa para analisar grandes conjuntos de dados e extrair informações úteis para tomada de decisões mais precisas e embasadas. 

Pode ser aplicada em diversas áreas, como marketing, saúde, finanças e transporte. A implementação da clusterização requer conhecimentos avançados em análise de dados e aprendizado de máquina, e envolve diversas etapas, como coleta e preparação dos dados, escolha do algoritmo de clusterização e avaliação dos clusters.

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Leandro Guimarães
Leandro Guimarães
Leandro Guimarães é o fundador da Know Solutions e trabalha com Business Intelligence desde 2009. Possui amplo conhecimento em Modelagem Dimensional, Data Warehouse e na plataforma Pentaho.

Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.

Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.

Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.