Clusterização de Dados: entenda esse método de análise para Data Science
Mesmo que a gente sequer perceba, muitos aspectos da nossa vida envolvem classificar ou agrupar coisas.
Publicado em 7 de dezembro de 2022
Mesmo que a gente sequer perceba, muitos aspectos da nossa vida envolvem classificar ou agrupar coisas. Seja na organização pessoal, nas prateleiras de supermercado, ao organizar a estante de livros, ou simplesmente ao colocar objetos similares dentro de uma mesma ordem. No caso de Data Science, isso não é muito diferente.
Um dos principais métodos de análise usado por cientistas de dados é chamado de Clusterização. Tal técnica consiste justamente em agrupar conjuntos de dados similares entre si e, assim, conseguir definir e avaliar padrões. Tudo isso a partir de algoritmos de Machine Learning (ML).
Abordaremos neste post uma visão geral dessa técnica, suas vantagens e desvantagens, assim como por que a Clusterização de Dados é tão importante. Confira:
Glossário
O que é clusterização de dados?
Clusterização de Dados, ou simplesmente Clustering, é uma técnica de mineração de dados, baseada em Aprendizado de Máquina, usada para dividir conjuntos de dados em grupos (clusters), de modo que os pontos de dados dentro desse grupo tenham alta similaridade entre si, mas sejam diferentes dos pontos em outros grupos.
Em outras palavras, trata-se do agrupamento de dados a partir de uma classificação não supervisionada de padrões (observações, itens de dados ou vetores de recursos). Cada cluster consiste em objetos de dados com alta inter-similaridade e baixa intra-similaridade.
A análise de cluster em si não pode ser considerada um algoritmo específico, mas sim uma tarefa geral a ser resolvida. Isso pode ser alcançado por vários algoritmos que diferem em sua compreensão do que constitui um cluster e como localizá-los com eficiência.
Portanto, a Clusterização de Dados não é uma tarefa automática. Na verdade, ela tem mais a ver com um processo iterativo de descoberta de conhecimento ou otimização multiobjetivo interativa que envolve tentativa e falha. Por isso, muitas vezes é necessário modificar o pré-processamento de dados e os parâmetros de modelos até que o resultado atinja as propriedades desejadas.
Tais modelos se distinguem por sua organização e tipo de relacionamento entre eles. Os mais importantes são:
- Centroid-based (centralizado): cada cluster é representado por um único vetor médio, e um valor de objeto é comparado a esses valores médios;
- Distribution-based (distribuído): o cluster é construído usando distribuições estatísticas;
- Density-based (densidade): os membros do cluster são agrupados por regiões onde as observações são densas e semelhantes.
Quais são as aplicações da clusterização de dados?
O método de Clusterização é aplicado em vários campos para preparar os dados para vários processos de Machine Learning, incluindo pesquisas de mercado, reconhecimento de padrões, assim como no processamento de dados e imagens, justamente por possibilitar a análise e agrupamento de um grande volume de dados.
Considerando dados de compras online, por exemplo, essa técnica permite identificar clientes que possuem um determinado histórico e conduta semelhantes (isto é, padrões de compra). Isso pode ajudar anunciantes a encontrar diferentes grupos em sua base de clientes.
Existem diversas formas de implementar esse particionamento, baseadas em modelos distintos. Ou seja, diferentes algoritmos são aplicados a cada modelo, diferenciando suas propriedades e resultados.
Algumas das aplicações da clusterização de dados são as seguintes:
- Processamento de dados e ponderação de recursos: os dados podem ser representados como IDs de cluster e acessados usando data, hora e dados demográficos. Isso economiza armazenamento e simplifica os dados do recurso;
- Segmentação de mercado: as empresas precisam segmentar seu mercado em grupos menores para entender o público-alvo. Nesse caso, a clusterização agrupa as pessoas com ideias semelhantes para gerar recomendações semelhantes e ajuda na construção de padrões e no desenvolvimento de insights;
- Marketing e vendas no varejo: o marketing utiliza o clustering para entender o comportamento de compra dos clientes e regular a cadeia de suprimentos e as recomendações, uma vez que esse método permite agrupar pessoas com características e probabilidade de compra semelhantes. Isso ajuda a atingir os segmentos de clientes apropriados e oferece promoções eficazes;
- Análise de redes sociais: a clusterização é necessária para observar a interação entre os usuários para adquirir insights sobre vários papéis e agrupamentos na rede, examinando arranjos sociais qualitativos e quantitativos usando rede e Teoria dos Grafos;
- Análise de rede sem fio ou classificação de tráfego de rede: Clustering agrupa características das fontes de tráfego de rede. Clusters são formados para classificar os tipos de tráfego. Ter informações precisas sobre as fontes de tráfego ajuda a aumentar o tráfego do site e planejar a capacidade de forma eficaz.
- Compressão de imagem: o clustering ajuda a armazenar as imagens em um formato compactado ao reduzi-las de tamanho sem comprometer a qualidade;
- Regulação de serviços de streaming: tem a ver com a identificação de espectadores com comportamento e interesses semelhantes. Netflix e outras plataformas OTT agrupam seus usuários com base em parâmetros como gênero, minutos assistidos por dia e sessões totais de visualização para agrupá-los de acordo com padrões de alto e baixo uso. Isso ajuda a colocar anúncios e recomendações mais relevantes para os usuários.
- Sugestões de marcação usando co-ocorrência: a clusterização ajuda a entender o comportamento de pesquisas ao tagueá-las em caso de repetição. Esse processo consiste em tomar uma entrada para um conjunto de dados e manter um log cada vez que a palavra-chave for pesquisada, assim como o número de vezes que duas tags aparecem. Isso geralmente é feito usando alguma métrica de similaridade;
- Identificação de conteúdo bom ou ruim: o clustering serve também para filtrar notícias falsas e detectar fraudes, spam ou conteúdo impróprio usando atributos como fonte, palavras-chave e conteúdo.
Por que esse método é tão importante?
A Clusterização de Dados desempenha um papel fundamental no campo da mineração e análise de dados por ter enorme aplicabilidade. Esse método de análise é capaz de abordar com eficiência diversos problemas e objetivos, dos mais simples aos mais complexos.
Algumas das razões de que justificam a importância deste método são:
- Identificação de padrões: a clusterização de dados permite que cientistas e profissionais de dados saibam com o que estão lidando, uma vez que ajuda a identificar e mapear diferentes situações ao classificá-las usando padrões;
- Maior eficiência na análise de dados: por ser feita a partir de padrões, técnicas do tipo clustering tornam a análise de dados mais focada e precisa;
- Elaboração de estratégias baseadas em dados: a clusterização possibilita criar estratégias diferenciadas para cada um dos clusters, com objetivos, ações e metas específicas.
Qual a diferença entre classificação e clusterização?
Tanto Classificação quanto Clusterização consistem em métodos de identificação de padrões usados em Machine Learning.
Contudo, embora ambas essas técnicas tenham lá suas semelhanças, a maior diferença entre elas reside no fato de que a classificação utiliza classes pré-definidas nas quais os objetos são atribuídos.
Enquanto isso, o clustering identifica semelhanças entre objetos, agrupando-os de acordo com essas características em comum e que os diferenciam de outros grupos de objetos (clusters)
O clustering é utilizado para encontrar aspectos comuns entre determinados conjuntos de dados, sendo muito adotado por empresas para identificar aspectos comuns entre clientes e segmentá-los.
Já a Classificação, por outro lado, pertence ao aprendizado supervisionado, o que significa que conhecemos os dados de entrada (rotulados neste caso) e conhecemos a possível saída do algoritmo. Além disso, esse método costuma ser mais usado em campos como biologia e na detecção de spam em e-mails.
Vantagens e Desvantagens da Clusterização de dados
Conheça a seguir algumas das principais vantagens da clusterização:
- Escalabilidade: à medida que sua base de dados cresce e a complexidade dos relatórios aumenta, é possível adicionar recursos ao cluster posteriormente;
- Gerenciamento simplificado:a clusterização simplifica o gerenciamento de sistemas grandes ou em rápido crescimento;
- Confiabilidade: clustering ocupa um lugar especial por ser confiável e fácil de configurar. Caso um servidor esteja tendo problemas, outros servidores no cluster podem assumir a carga. Isso evita a perda de tempo e informações valiosas se um servidor falhar.
- Maior desempenho: múltiplas máquinas fornecem maior poder de processamento;
- Viabilidade: a divisão de objetos ou conjuntos de dados em grupos homogêneos aumenta a viabilidade da análise de dados. Além disso, uma vez que cada cluster representa o todo, mais objetos podem ser incluídos depois.
Já entre os desvantagens por trás da adoção desse método estão:
- Alto custo: como o clustering precisa de vários servidores e hardware para se estabelecer, o monitoramento e a manutenção tendem a ser difíceis e caros, o que faz aumentar o investimento em infra-estrutura;
- Sensibilidade: pode haver alta sensibilidade à fase de inicialização, ruído e outliers durante o processo de clusterização;
- Recuperação de dados: incapacidade de recuperação caso os dados sejam corrompidos durante o processo;
- Alto erro de amostragem: geralmente, as amostras extraídas usando o método de clusterização são propensas a erros de amostragem mais altos do que as amostras formadas usando outros métodos.
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