Algoritmos de clustering y su utilidad en la segmentación de mercado
Exploración detallada sobre la aplicación de algoritmos de clustering en la segmentación de mercado, sus ventajas y su impacto en la toma de decisiones empresariales.
El análisis de datos requiere utilizar las técnicas adecuadas para poder obtener información de valor. Una vez que se obtienen datos de diversas fuentes y se depuran, el siguiente paso es construir un modelo analítico que permita adquirir conocimiento a partir de esos conjuntos de datos. Cuando la información de la que disponemos no está etiquetada, uno de los métodos que se utiliza en Inteligencia Artificial es el clustering.
El objetivo de los modelos analíticos de Inteligencia Artificial es poder obtener unos resultados que faciliten la toma de decisiones y ayuden a las empresas a minimizar los riesgos, segmentar mejor a los clientes o incrementar la rentabilidad. Desde esta perspectiva, utilizar el mejor procedimiento para extraer valor del Big Data será clave para que las empresas logren resultados y actuar según la información obtenida.
El clustering es uno de esos métodos que se pueden utilizar. Pero, ¿en qué consiste exactamente y cómo se aplica en Inteligencia Artificial? ¿Qué ventajas específicas puede tener para un negocio desarrollar un modelo de análisis de datos que utilice algoritmos de clustering? Te lo explicamos.
El clustering es una de las técnicas de Machine Learning y aprendizaje no supervisado que se utiliza para el análisis de datos en un entorno de Big Data o de Smart Data. Está basado en el análisis estadístico y consiste en agrupar o identificar ítems en grupos homogéneos a partir de un conjunto de datos que tienen distintas características, pero que presentan algunas similitudes.
O dicho de otra forma: el clustering consiste en la agrupación automática de datos. Este término significa literalmente “agrupamiento”, y a los algoritmos que se utilizan en esta técnica se les suele llamar “algoritmos de agrupamiento”. El resultado de este agrupamiento es la construcción de un nuevo conjunto de datos denominado “clúster”.
Los modelos de agrupamiento en clústeres se enfocan en el etiquetado de registros según el grupo al que pertenecen. Este tipo de algoritmo se lleva a cabo sin disponer de un conocimiento previo sobre los grupos y sus distintas características, por lo que se trata de un tipo de aprendizaje no supervisado.
En Inteligencia Artificial, el clustering se utiliza por ejemplo para la segmentación de clientes, la agrupación de artículos por temáticas, la identificación de zonas de alta criminalidad, o la determinación de zonas climáticas.
Fuentes:
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