5 ตัวอย่างการวิเคราะห์คลัสเตอร์ในชีวิตจริง

การวิเคราะห์คลัสเตอร์ เป็นเทคนิคที่ใช้ใน การเรียนรู้ของเครื่อง ที่พยายามค้นหากลุ่มของการสังเกตภายในชุดข้อมูล

เป้าหมายของการวิเคราะห์กลุ่มคือการค้นหากลุ่มที่การสังเกตภายในแต่ละกลุ่มค่อนข้างคล้ายกัน ในขณะที่การสังเกตในกลุ่มที่ต่างกันจะค่อนข้างแตกต่างกัน

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีใช้การวิเคราะห์คลัสเตอร์ในสถานการณ์จริงต่างๆ

ตัวอย่างที่ 1: การตลาดค้าปลีก

บริษัทค้าปลีกมักใช้การจัดกลุ่มเพื่อระบุกลุ่มครัวเรือนที่คล้ายกัน

ตัวอย่างเช่น ธุรกิจค้าปลีกอาจรวบรวมข้อมูลครัวเรือนต่อไปนี้:

• รายได้ของครัวเรือน
• ขนาดครัวเรือน
• อาชีพหัวหน้าครัวเรือน
• ระยะทางไปยังเขตเมืองที่ใกล้ที่สุด

จากนั้นพวกเขาสามารถแนะนำตัวแปรเหล่านี้ในอัลกอริธึมการจัดกลุ่มเพื่อระบุกลุ่มต่อไปนี้:

• กลุ่มที่ 1: ครอบครัวเล็ก ผู้ใช้จ่ายรายใหญ่
• กลุ่มที่ 2: ครอบครัวใหญ่ ผู้ใช้จ่ายรายใหญ่
• กลุ่มที่ 3: ครอบครัวเล็ก ค่าใช้จ่ายต่ำ
• กลุ่มที่ 4 ครอบครัวใหญ่ ค่าใช้จ่ายต่ำ

จากนั้นบริษัทสามารถส่งโฆษณาส่วนบุคคลหรือจดหมายขายไปยังแต่ละครัวเรือนตามแนวโน้มที่จะตอบสนองต่อโฆษณาประเภทใดประเภทหนึ่ง

ตัวอย่างที่ 2: บริการสตรีมมิ่ง

บริการสตรีมมิงมักใช้การวิเคราะห์แบบคลัสเตอร์เพื่อระบุผู้ดูที่มีพฤติกรรมคล้ายกัน

ตัวอย่างเช่น บริการสตรีมมิ่งอาจรวบรวมข้อมูลต่อไปนี้เกี่ยวกับบุคคล:

• จำนวนนาทีที่ดูต่อวัน
• จำนวนเซสชันการดูทั้งหมดต่อสัปดาห์
• จำนวนรายการที่ไม่ซ้ำที่มีการดูต่อเดือน

เมื่อใช้ตัวชี้วัดเหล่านี้ บริการสตรีมมิ่งสามารถทำการวิเคราะห์คลัสเตอร์เพื่อระบุผู้ใช้ที่มีการใช้งานสูงและต่ำ เพื่อให้พวกเขาสามารถรู้ว่าใครที่พวกเขาควรใช้งบประมาณการโฆษณาส่วนใหญ่ของตน

ตัวอย่างที่ 3: วิทยาศาสตร์การกีฬา

นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลของทีมกีฬามักใช้การจัดกลุ่มเพื่อระบุผู้เล่นที่คล้ายคลึงกัน

ตัวอย่างเช่น ทีมบาสเกตบอลมืออาชีพอาจรวบรวมข้อมูลผู้เล่นดังต่อไปนี้:

• คะแนนต่อเกม
• รีบาวด์ต่อเกม
• แอสซิสต์ต่อนัด
• ขโมยต่อเกม

จากนั้นพวกเขาสามารถป้อนตัวแปรเหล่านี้ลงในอัลกอริธึมการจัดกลุ่มเพื่อระบุผู้เล่นที่คล้ายกัน เพื่อให้พวกเขาสามารถฝึกฝนซึ่งกันและกันและทำการฝึกซ้อมเฉพาะตามจุดแข็งและจุดอ่อนของพวกเขา

ตัวอย่างที่ 4: การตลาดผ่านอีเมล

ธุรกิจจำนวนมากใช้การวิเคราะห์คลัสเตอร์เพื่อระบุผู้บริโภคที่มีความคล้ายคลึงกัน เพื่อให้สามารถปรับแต่งอีเมลที่ส่งถึงผู้บริโภคในลักษณะที่เพิ่มรายได้สูงสุด

ตัวอย่างเช่น ธุรกิจอาจรวบรวมข้อมูลต่อไปนี้เกี่ยวกับผู้บริโภค:

• เปอร์เซ็นต์ของอีเมลที่เปิด
• จำนวนคลิกต่ออีเมล
• เวลาที่ใช้ในการตรวจสอบอีเมล

การใช้ตัวชี้วัดเหล่านี้ ธุรกิจสามารถทำการวิเคราะห์คลัสเตอร์เพื่อระบุผู้บริโภคที่ใช้อีเมลในลักษณะเดียวกัน และปรับแต่งประเภทอีเมลและความถี่ของอีเมลที่พวกเขาส่งไปยังกลุ่มลูกค้าที่แตกต่างกัน

ตัวอย่างที่ 5: การประกันสุขภาพ

นักคณิตศาสตร์ประกันภัยของบริษัทประกันสุขภาพมักใช้การวิเคราะห์กลุ่มเพื่อระบุ “กลุ่ม” ของผู้บริโภคที่ใช้ประกันสุขภาพในลักษณะเฉพาะเจาะจง

ตัวอย่างเช่น นักคณิตศาสตร์ประกันภัยอาจรวบรวมข้อมูลต่อไปนี้เกี่ยวกับครัวเรือน:

• จำนวนการไปพบแพทย์ทั้งหมดต่อปี
• ขนาดครัวเรือนทั้งหมด
• จำนวนโรคเรื้อรังทั้งหมดต่อครัวเรือน
• อายุเฉลี่ยของสมาชิกในครัวเรือน

นักคณิตศาสตร์ประกันภัยสามารถป้อนตัวแปรเหล่านี้เข้าสู่อัลกอริธึมการจัดกลุ่มเพื่อระบุครัวเรือนที่คล้ายกัน บริษัทประกันสุขภาพสามารถกำหนดเบี้ยประกันรายเดือนโดยพิจารณาจากความถี่ที่ครัวเรือนในกลุ่มใดกลุ่มหนึ่งคาดว่าจะใช้ประกันของตน

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้อธิบายวิธีดำเนินการวิเคราะห์คลัสเตอร์ประเภทต่างๆ โดยใช้ภาษาโปรแกรมเชิงสถิติ:

วิธีดำเนินการจัดกลุ่ม K-Means ใน Python
วิธีดำเนินการจัดกลุ่ม K-Means ใน R
วิธีดำเนินการจัดกลุ่ม K-Medoids ใน R
วิธีดำเนินการจัดกลุ่มแบบลำดับชั้นใน R