O processo de agrupamento (clustering, propriamente dito) consiste em dividir toda a informação em grupos, também conhecidos como clusters, baseando-se em padrões de dados.
As chaves desta fase de preparação são:
- Organizar os dados a nível granular (separando a informação que se tem de cada produto, cada cliente ou cada canal). - Coletar toda esta informação em um armazenamento de dados. - Aplicar técnicas de normalização para unificar a escala numérica em que se coleta cada peça de informação.
Estes são os passos que você pode seguir quando quiser aplicar a segmentação de dados em clusters:
- Padronização: para definir bons clusters é necessário padronizar os dados. - Traçar a correlação entre características: é importante ter uma ideia das variáveis que estão mais relacionadas entre si para saber quais variáveis podem dominar os clusters. - Calcular o número ótimo de clusters: Este é um bom momento para empregar k-means, um método que oferece estratégias para calcular o número ótimo de clusters. Fundamental para realizar uma boa segmentação. - Calcular os clusters com diferentes técnicas: Calcule os clusters com diferentes técnicas (k-means, grupo de dois passes, hierárquico). Desenhe os clusters calculados e observe qual das técnicas produz clusters com mais sentido real para você. - Compare os clusters que você calculou: O último passo é comparar as características dos grupos criados com a técnica selecionada. É crucial ver se existem diferenças significativas entre os grupos segundo as características e em quais variáveis se veem estas características. Desta forma, você agregará uma interpretação real aos clusters encontrados.