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Análisis Cluster - Coggle Diagram
Análisis Cluster
Proceso/Etapas
3º Normalización de variables
estandarización de variables
4º Elección del método de agrupamiento
Selección del algoritmo adecuado
2º Selección de variables
relevantes para el segmento
5º Formación de los grupos
Ejecutar el algoritmo para identificar clúster
1º Definición del poblema
establecer objetivo
6º Validación e interpretación
Evaluar de los grupos
Estabilidad
Coherencia
Definir especificaciones:
Medida de distancia
Naturaleza de los datos
Manhattan
Mahalanobis
Euclidiano
Algoritmo de agrupación
Base en la estructura de datos
número de clúster
método del codo (elbow method)
Valoración del análisis
Comparación con datos externos
verifica
Segmentos reflejen patrones reales del mercado
Estabilidad del modelo
analiza la sensibilidad
con otros grupos
Coeficiente de índice de silueta
mide la cohesión
Tipos de análisis Clúster
No Jerárquico
requiere
número de clúster definido
Se busca eficiencia computacional
Bietápico
combina ambos métodos
1º etapa
realiza
pre-agrupación de datos
2º etapa
aplica
algoritmo de k-means
refinar los grupos
Jeráquico
utiliza
obtener una visión estructural
relaciones entre segmentos
métodos de enlace
dendograma
Interpretación de los grupos
Perfilado de los clúster
analiza
media
disperción
Visualización
utiliza
gráficos de dispersión
dendogramas
Técnica estadística
Agrupa elementos similares
subconjuntos homogéneos