O que é clusterização e por que é importante para entender dados do negócio?

Clusterização, ou agrupamento, é um processo de organização de objetos de modo que itens semelhantes fiquem juntos em grupos, ou “clusters”. Em termos tecnológicos, essa abordagem se dá no âmbito dos dados.

Até pouco tempo, o conceito de clusterização de dados era popular só entre os profissionais da ciência da computação. Mas isso vem mudando. Cada vez mais as organizações têm assumido o controle de Big Data e lidado com ele de maneira estratégica.

Este é, portanto, um tema fundamental para as organizações que buscam melhorar continuamente sua inteligência analítica. Por isso, é importante se aproximar dele e entendê-lo.

Continue lendo para saber em detalhes:

• o que é clusterização e como funciona essa técnica;
• como a clusterização se diferencia da classificação de dados;
• onde a clusterização pode ser aplicada;
• e muito mais! 

O que é clusterização 

Clusterização é uma técnica de aprendizado de máquina não supervisionado que agrupa dados em conjuntos (clusters) de acordo com suas semelhanças. Sobretudo para facilitar a identificação de padrões e tendências ocultas.

Em uma dimensão bem conceitual, clusterização é “a capacidade de definir recursos em um ou mais sistemas interconectados". Isso “dentro de um grupo específico de aplicações acopladas, em uma rede local", como define a Gartner. 

Parece complexo, não é mesmo? Mas é possível simplificar ainda mais a explicação desse conceito. 

Dizendo, por exemplo, que trata-se do agrupamento de dados. De forma que eles, inseridos no mesmo cluster, sejam mais semelhantes uns aos outros do que aqueles que estão em outro. 

Neste sentido, a classificação em clusters é feita usando diversos critérios. Tais como distâncias menores, densidade de pontos de dados, gráficos ou várias distribuições estatísticas. 

Em suma, dizemos que uma empresa pratica clusterização quando agrupa grandes volumes de dados separando-os por similaridade/correspondência. Dessa forma, é possível armazená-los, processá-los e analisá-los ordenadamente.   

Como funciona a técnica de clusterização 

O tema vai ficando mais claro conforme avançamos no entendimento das principais abordagens empregadas. E podemos fazer isso observando a metodologia por trás dos algoritmos de aprendizado de máquina. Estes, normalmente empregados para lidar com volumes exponenciais de ativos informacionais. 

Confira nos tópicos a seguir!

Clusterização hierárquica (baseada em conectividade)

Este é um método de aprendizado de máquina não supervisionado, que começa com uma hierarquia predefinida de clusters de cima para baixo. Em seguida, é feita a decomposição dos dados com base nesta classificação, obtendo, assim, os clusters. 

Duas práticas baseadas na direção do progresso são seguidas (no fluxo de cima para baixo ou vice-versa da criação de clusters). São elas:

1. Abordagem Divisiva

De cima para baixo, onde consideramos que todos os pontos de dados pertencem a um grande cluster. Dessa forma, tentamos dividi-los em grupos menores com base em uma lógica de encerramento. Ou um ponto do qual não haverá mais divisão dos dados. 

Portanto, divide-se os dados, que antes eram agrupados como um único grande conjunto, em um número “n” de clusters menores.

2. Abordagem Aglomerativa 

Totalmente oposta à anterior, esta prática consiste em combinar iterativamente numerosos clusters para um número menor. E, portanto, atribuir os pontos de dados a cada um deles. 

Essa abordagem é ascendente e também usa uma lógica de encerramento na combinação dos clusters. 

Por exemplo, critérios baseados em:

• número (não há mais clusters além deste ponto);
• em distância (os clusters não devem estar muito distantes para serem mesclados);
• ou em variância (o aumento na variância do cluster sendo mesclado não deve exceder um limite).

Clusterização particionada (baseada em centralidade)

A clusterização particionada é considerada uma das mais simples. 

A intuição por trás dela é que trata-se de um agrupamento caracterizado e representado por um vetor central. E os pontos de dados que estão próximos a ele são atribuídos aos respectivos agrupamentos.

O principal contratempo aqui é: 

• Deve-se definir intuitivamente ou cientificamente (Método Elbow) o número de clusters para iniciar a iteração de qualquer algoritmo de aprendizado de máquina; e começar a atribuir os pontos de dados.

Apesar das falhas, o agrupamento baseado em centralidade provou que vale mais que o hierárquico ao trabalhar com grandes conjuntos de dados. 

Além disso, devido à sua simplicidade na implementação e na interpretação, esses algoritmos têm amplas áreas de aplicação. Por exemplo, segmentação de mercado, de clientes, de imagens, recuperação de tópicos de texto etc.

Clusterização baseada em densidade

Como vimos nos métodos anteriores, tanto os algoritmos hierárquicos quanto os baseados em centralidade são dependentes de uma métrica de distância.  

A própria definição de cluster é baseada nesta métrica. 

Já a abordagem baseada em densidade não leva em consideração as distâncias. Nela, os clusters são considerados como a região mais densa em um espaço de dados. E ela é separada por áreas de menor densidade de objeto, sendo definida como um conjunto máximo de pontos conectados.

Ao realizar a maior parte do agrupamento, assumimos duas premissas principais: 

1. Os dados são desprovidos de qualquer ruído.
2. A forma do cluster assim formado é puramente geométrica (circular ou elíptica). 

O fato é que os dados sempre apresentam alguma inconsistência (ruído) que não pode ser ignorada. Somado a isso, não devemos nos limitar a uma forma de atributo fixa. É desejável ter formas arbitrárias para não ignorar nenhum ponto de dados.     

Na prática, algoritmos baseados em densidade podem fornecer clusters:

• com formas arbitrárias;
• sem qualquer limitação em tamanhos;
• que contêm o nível máximo de homogeneidade;
• que garantem os mesmos níveis de densidade;
• e também com inconsistências.

Clusterização baseada em distribuição

Nesta técnica de clusterização, agrupa-se pontos de dados com base no provável pertencimento à mesma distribuição de probabilidade (Gaussiana, Binomial etc.).

Também é correto dizer que os modelos de clusterização por distribuição estão mais intimamente relacionados às estatísticas. Pois lidam facilmente com a maneira como os conjuntos de ativos informacionais são gerados e organizados. 

Por exemplo, usando princípios de amostragem aleatória. 

Dessa forma, os clusters podem ser facilmente definidos como objetos que pertencem à mesma distribuição.

Além disso, essa abordagem oferece vantagens em termos de flexibilidade, exatidão e forma dos agrupamentos formados. No entanto, o maior desafio é que ela funciona bem apenas com dados sintéticos ou simulados.

Qual a diferença entre classificação e clusterização

Vale a pena ter bem claro no que a clusterização se diferencia da classificação de dados. 

A clusterização é uma técnica de aprendizado não supervisionado que agrupa dados com base em similaridades intrínsecas, sem categorias pré-definidas. 

Por outro lado, a classificação é um método supervisionado que atribui dados a categorias específicas com base em exemplos rotulados fornecidos previamente. 

Logo, enquanto a clusterização busca descobrir padrões ocultos nos dados, a classificação utiliza conhecimento prévio para categorizar novas informações.

Dê uma olhada na tabela a seguir:

Quais são as principais aplicações da clusterização

Conforme já pontuamos, a clusterização tem ampla aplicabilidade no mundo corporativo. Ela é normalmente realizada por meio de:

• algoritmos de aprendizado de máquina;
• mineração de dados;
• análises estatísticas e gráficas;
• e processamento de imagens, textos e áudios etc.

Inclusive, três aplicações são bastante frequentes. 

Confira, a seguir, quais são elas e como funcionam.

1. Segmentação aprofundada de clientes

A clusterização de clientes é o processo de dividi-los em grupos ou perfis que refletem similaridade. 

Normalmente, isso é feito para decidir como se relacionar com compradores. Por exemplo, traçando ações de Comunicação e Marketing mais adequadas a cada nicho.

Em comparação com a segmentação baseada em regras, a clusterização com tecnologia de Inteligência Artificial encontra maior afinidade entre os clientes dentro de um cluster. Dessa forma, utiliza-se modelagem estatística aplicada a dados demográficos, comportamentais etc. 

E o resíduo prático desse esforço pode ser a identificação e o aprofundamento dos perfis de cliente ideal. 

2. Categorização de produtos

O objetivo da clusterização de produtos pode ser agrupar os itens com base no perfil de compra dos clientes. Normalmente, isso é feito tendo o comportamento de aquisição como parâmetro central.

Na prática, esse exercício serve muito bem a organizações que lidam com um grande mix de produtos. Como é o caso dos distribuidores, varejos e atacadistas cujo giro de mercadorias é alto. 

3. Análises aprofundadas de informações

A clusterização de dados é uma demanda cada vez mais recorrente nas empresas cuja inteligência de dados é explorada estrategicamente. 

Isso porque essas companhias lidam com volumes expressivos de informações próprias (de seus sistemas) e também captadas em fontes externas. 

A clusterização de dados é fundamental nos esforços de inteligência analítica nos negócios

Ainda que o entendimento técnico siga sendo dos cientistas de dados e profissionais de ciência da computação, a clusterização não pode ser ignorada. Tanto por executivos de negócios quanto por gestores e analistas de Marketing, Vendas e outros profissionais que buscam tomar decisões baseadas em insights.

Isso porque a clusterização é a espinha dorsal de aplicações altamente complexas, como Business Intelligence, Analytics, GTM Intelligence, entre outras. E a lógica dela, definitivamente, amplia muito a capacidade analítica dos usuários dessas ferramentas, o que pode ter efeitos benéficos para os negócios.