Тема 4. Алгоритми Data Mining: кластеризація

Світовий досвід свідчить, що використання кластерного аналізу при оцінці ефективності діяльності суб’єктів господарювання сприяє здійсненню якісної вибірки об’єктів для формування кластерів; визначенню множини ознак, за якими буде проведена оцінка відібраних об’єктів; створенню груп подібних об’єктів оцінювання; перевірці достовірності результатів кластерного рішення.

Уластерний аналіз використовують для оцінки ефективності їх господарської діяльності та використання ресурсного потенціалу. При дослідженні ефективності діяльності торговельних підприємства застосування кластерного аналізу можливе на макроекономічному рівні (внутрішньої торгівлі та споживчого ринку) та на мікроекономічному рівні (суб’єктів господарювання торговельної сфери різних організаційно-правових форм власності). У разі застосування кластерного аналізу на макроекономічному рівні ефективність діяльності торговельних підприємств доцільно розглядати за такими критеріальними ознаками, які формують відповідні кластери: обсяг оптового і роздрібного товарообороту; товарна структура товарообороту (продовольчі та непродовольчі товари); кількість суб’єктів господарювання за обсягами діяльності чи чисельністю персоналу (малі, середні, великі); торговельні формати (гіпермаркети, супермаркети, дискаунтери тощо); належність капіталу (національні та міжнародні торговельні підприємства); ступінь підпорядкування (материнські та дочірні структури); територіальне (локальне) функціонування (одноосібне торговельне підприємство та торговельна мережа) тощо.

Кластерний аналіз застосовується в різних сферах і галузях. Він працює навіть тоді, коли даних мало і не виконуються вимоги нормальності розподілу випадкових величин й інші вимоги класичних методів статистичного аналізу. Він корисний, коли потрібно класифікувати велику кількість інформації. Наприклад, у медицині кластеризація використовується для 

ласифікації захворювань або їх симптомів, таксономії6 пацієнтів, препаратів тощо. В психіатрії – для правильної діагностики симптомів, таких як параноя, шизофренія тощо, що є вирішальним чинником для успішної терапії. В археології встановлюються таксономії кам’яних споруд, похованих об’єктів.

Умаркетингу це можуть бути завдання сегментації конкурентів і споживачів.

Уменеджменті прикладами задач кластеризації слугують розбивка персоналу на різні групи, кластеризація споживачів і постачальників, виявлення схожих виробничих ситуацій, за яких виникає брак. У соціології – розбивка респондентів на однорідні групи. У маркетингових дослідженнях кластерний аналіз застосовується як у теоретичних дослідженнях, так і маркетологами, що практикують і вирішують проблеми угруповання різних об’єктів (аналіз поведінки споживача, групування споживачів в однорідні класи для одержання максимально повної картини про поведінку клієнта з кожної групи й про фактори, що впливають на його поведінку). При цьому розв’язуються питання про групи клієнтів, продуктів тощо. В геоінформатиці кластерний аналіз застосовується для спрощення роботи з геоінформацією, візуалізації даних, сегментації зображень, інтелектуального пошуку; в економіці – для аналізу ринків і фінансових потоків, виведення закономірностей на фондових біржах; в астрономії – виділення груп зірок і галактик, в ДЗЗ – автоматичної обробки космічних знімків. Можна стверджувати, що кластерний аналіз добре зарекомендував себе у всіх сферах життєдіяльності людини.

Завдання кластеризації відноситься до статистичної обробки, а також до широкого класу завдань навчання без учителя, на відміну від класифікації – навчання з учителем, де класи визначені первісно.