Você sabe o que é a clusterização de dados?

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O volume crescente de informações gerado diariamente por empresa e usuários é elevado. Nesse cenário, diferentes técnicas são necessárias para prospectar variáveis a fim de reunir elementos comuns. Esse é um dos objetivos da clusterização de dados, também chamado de análise de agrupamentos.

A expectativa é que o ambiente corporativo alcance 40 trilhões de gigabytes em 2020, segundo artigo da Open Knowledge Brasil. Para auxiliar a organização das informações, essa ferramenta contribui para a avaliação de objetos dispersos, os denominados clusters, para que sejam reunidos a partir de características semelhantes.

Para entender melhor o que significa essa técnica, neste post veremos seu conceito, para que serve e como funciona. Acompanhe e saiba mais!

O que é clusterização de dados?

Essa é uma das áreas do Data Mining, sendo uma ferramenta bastante utilizada em diferentes setores para analisar dados estatísticos. Esse é o caso do reconhecimento de padrões, recuperação de informação, aprendizado de máquina, análise de imagens e bioinformática.

O primeiro registro do clustering ocorreu em 1948 no trabalho Método Hierárquico de Ligação Completa, de Sorensen. Mais recentemente essa abordagem passou a ser utilizada com frequência devido às diferentes ferramentas para análise de dados.

Na prática, a análise de agrupamentos apresenta diversos algoritmos de classificação, que visam a organização dos dados a partir de estruturas que façam sentido ou considerando diferentes classes. Portanto, inexiste qualquer padrão já especificado, já que essa definição é derivada dos próprios elementos.

Dessa forma, o clustering deixa de ser uma tarefa automática e passa a ser um processo de aprendizado iterativo. Em meio a tentativas e erros, torna-se possível modificar o processamento prévio, bem como os parâmetros e os algoritmos adotados para que as propriedades esperadas sejam atingidas.

Para que serve?

A clusterização ajuda a descobrir grupos dentro do escopo de dados gerados a partir de técnicas sem supervisão, isto é, que trabalham sem rotulação. Com isso, as informações são separadas em grupos.

É o caso, por exemplo, de uma loja com um grande banco de dados. Para descobrir quantos e quais clientes frequentam o estabelecimento para comprar, você precisa adotar o clustering, porque inexistem quaisquer grupos prévios.

Por isso, existem diferentes aplicações dessa técnica. Ela pode ser adotada em qualquer área de conhecimento. Alguns exemplos são:

  • marketing: permite encontrar consumidores com comportamentos de consumo semelhantes a partir de uma base de dados específica, ou ainda oferecer conteúdos relevantes de modo preciso para aumentar as chances de conversão;
  • biologia: facilita a classificação de fauna e flora considerando suas características;
  • livrarias: otimiza a organização dos títulos vendidos;
  • seguros: identifica fraudes e perfis de clientes que tendem a apresentar custo acima do normal;
  • planejamento urbano: detecta grupos de residências segundo valor, tipo e localização;
  • estudo de terremotos: avalia os epicentros para descobrir áreas perigosas e que devem ser evacuadas;
  • internet: separa documentos e agrupa dados de blogs para reconhecer padrões de acesso semelhantes;
  • saúde: classifica os pacientes com sintomas similares para identificar situações de risco em novos casos;
  • e-commerce: segmenta produtos similares para um sistema de recomendação mais preciso. Da mesma forma, facilita a navegação e incentiva a compra por parte do usuário;
  • financeiro: separa as empresas conforme fatores que impactam a saúde das finanças.

Assim, fica evidente que o algoritmo classifica os dados em grupos específicos. Isso significa que eles têm propriedades e/ou recursos semelhantes. Porém, há mais funcionalidades. Afinal, é possível obter insights relevantes para tomar decisões acertadas.

Como funciona?

Os algoritmos de clusterização devem satisfazer alguns requisitos para serem enquadrados nessa categorização. As condições são:

  • escalabilidade;
  • capacidade de lidar com diferentes atributos, como imagem, texto, números etc.;
  • possibilidade de descobrir clusters com formas e tamanhos arbitrários;
  • conhecimentos mínimos na área para definir parâmetros de entrada;
  • habilidade de lidar com outliers — dados extremamente fora do padrão — e ruídos;
  • insensibilidade à ordem das informações;
  • dimensionalidade elevada para lidar com elementos de vários atributos;
  • interpretabilidade para que a resposta seja inteligível;
  • usabilidade.

Dentro dessa realidade, existem tipos de grupos adequados para diferentes cenários. Esses cluster são os que listamos a seguir.

Grupo exclusivo

Os registros pertencem a um único cluster, o que significa que são restritos a uma classificação. Os diferentes dados, por exemplo, podem ser separados em dois grupos, sendo que nenhum está em ambas as categorizações.

Cluster de sobreposição

O chamado overlapping é o contrário do tipo anterior. São usados grupos fuzzy para o agrupamento, isto é, diversos dados podem estar em diferentes clusters a partir de graus divergentes de associação. Vale a pena destacar que esse nível representa o pertencimento do elemento à classificação em que está.

Cluster hierárquico

Os algoritmos estão embasados na união de grupos bastante próximos. Cada dado é predeterminado para uma classificação e, a partir de iterações, consegue-se obter os clusters. Há, portanto, uma hierarquia entre os grupos e os registros ainda podem estar enquadrados em subdivisões, já que há uma partição sucessiva.

Método particional

Sua base é a minimização de uma função de custo, na qual os padrões são reunidos em determinado número de agrupamentos previamente determinados. Sua vantagem é trazer mais agilidade. Por outro lado, pode gerar interpretações errôneas devido à imposição da estrutura.

Existem diferentes algoritmos que podem ser usados dentro desses métodos. Um dos mais importantes é o K-Means, que é do tipo não supervisionado. Nesse caso, a finalidade é buscar semelhanças entre os dados para que o agrupamento ocorra conforme o número de clusters que atravessa o argumento K.

Para isso, é utilizado o conceito de distância, no qual há a distribuição de pontos de dados ao grupo mais próximo (com mais similaridades).

Todos esses métodos podem ser utilizados de diferentes formas, como já apresentamos. Todas as áreas de conhecimento podem se beneficiar, especialmente o mundo corporativo, que exige tomadas de decisão repentinas e precisas.

Em qualquer um dos casos, é importante cumprir um dos seguintes objetivos:

  • identificação da estrutura subjacente para obter insights, detectar anomalias, gerar hipóteses e avaliar características marcantes;
  • classificação natural para analisar o nível de semelhança entre organismos ou formas;
  • compressão para organizar os dados e resumi-los por meio de protótipos.

Assim, a clusterização de dados é uma medida importante para empresas que desejam obter vantagem competitiva e sair à frente da concorrência. E o seu negócio, já está preparado?

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