Clustering: qué es y qué aplicaciones tiene

Clustering: qué es y qué aplicaciones tiene

Autor: Kraz Team
diciembre 07, 2022

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.

Qué es el clustering

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.

Aspectos esenciales para un modelo de datos basado en clustering

Las técnicas de clustering tratan de determinar cuál es el mejor agrupamiento de datos posible, dentro de un conjunto de datos. La calidad de los datos desempeña un papel esencial en el grado de precisión que un modelo analítico basado en clústeres pueda alcanzar. 

Por eso es muy importante que antes de llevar a cabo cualquier modelo de IA se verifique, limpie y optimice los registros de datos que se van a utilizar para desarrollar el método de análisis de datos. En este sentido, te recomendamos tener en cuenta las diferencias entre Big Data y Smart Data, así como sus ventajas e inconvenientes.

Un aspecto imprescindible es definir el número de agrupaciones total que se desea hacer en el conjunto de datos. Deberá también definirse las formas de los grupos que tienen similaridades y asignar un centro en el que se producirá el agrupamiento. La definición de los parámetros implica la necesidad de establecer un margen de error a la hora de definir los clústers de un conjunto de datos.

Al definir el margen de error, se pueden delimitar los niveles de fallo aceptables para posteriormente repetir el proceso mediante un bucle en una cantidad elevada de veces hasta que se pueden encontrar todas las combinaciones de errores que puedan estar presentes en el modelo.

El modelo de datos basado en clúster, desarrollado por expertos en Inteligencia Artificial, deberá definir previamente las diferencias entre cada clúster y el tamaño que queremos asignarle, así como la jerarquía dentro de cada agrupamiento.

¿Cómo se aplica el clustering en inteligencia artificial?

Existen múltiples aplicaciones del clustering en Inteligencia Artificial. Aquí algunos ejemplos para que veas cuáles son las aplicaciones del clustering. No hace mucho realizábamos un webinar específico sobre el clustering y la segmentación de BBDD y cómo desarrollar un modelo eficiente, si te lo perdiste puedes volver a verlo a continuación, y si no tienes tiempo para ello sigue leyendo y te resumimos las principales claves, aplicaciones y algunos campos en los que se puede implementar.

1. Segmentación de clientes

Uno de los usos más habituales del clustering en las empresas es la segmentación de bases de datos de clientes. Se trata de asignar los clientes a distintos grupos según las características que mejor puedan definirles. El beneficio de una segmentación altamente precisa es que se podrán enfocar con más eficacia y precisión los mensajes de comunicación y marketing.

Las empresas obtienen datos sobre sus clientes: de dónde son, cómo actúan, qué intereses y preferencias tienen, etc. Un modelo basado en clústeres asignará a cada cliente a un único grupo. La IA permite que cada segmento esté compuesto por personas altamente similares en lo que respecta a sus características de cliente. Esas similitudes no son observables a simple vista, no pueden analizarse manualmente por otras vías, si no es a través del clustering. No hace mucho realizábamos un webinar específico sobre la segmentación de BBDD y cómo desarrollar un modelo eficiente, si te lo perdiste puedes volver a verlo aquí:

2. Agrupación de artículos por temáticas

Esta técnica es aplicable en gran variedad de ámbitos. Puede utilizarse para clasificar y organizar contenidos en páginas web de alto volumen, de cara a facilitar la navegabilidad y mejorar la experiencia de usuario.

Los sectores en los que se puede aplicar son muy amplios, desde los medios de comunicación hasta las bases de datos científicas, en las que es necesario agrupar los contenidos de forma jerárquica y organizada.

El objetivo es que se puedan crear categorías en las que se engloben artículos de temáticas similares, tratando de crear grupos que tengan el máximo grado de precisión. Los contenidos similares atraen a públicos con unas mismas características, por lo que utilizar el clustering en este área ayudaría a organizar mejor la información.

3. Estudios de mercado

Otra de las posibles aplicaciones de un modelo de IA basado en clústeres son los estudios de mercado. Se pueden detectar las mejores delimitaciones geográficas en una misma ciudad para saber dónde es más idóneo abrir un establecimiento para que resulte rentable. 

Para ello se pueden tener en cuenta aspectos como el nivel socieconómico en ese área, el volumen de ventas, el perfil psicográfico o el nivel de competencia, y todas las variables que deseemos introducir para construir un modelo más preciso. Una empresa puede así tomar decisiones mejor informadas, reduciendo los riesgos y mejorando sus posibilidades de expansión y crecimiento.

4. Medicina

Las aplicaciones del clustering en Medicina pueden observarse también en los modelos orientados a la detección de enfermedades, prevención de enfermedades crónicas o pronósticos epidemiológicos. Un claro ejemplo lo hemos visto durante la pandemia de la Covid-19, donde se han podido aplicar modelos de Machine Learning en el que se utilizan algoritmos de agrupamiento para determinar las zonas con mayor incidencia epidemiológica.

5. Clasificación de productos

Al igual que se pueden segmentar clientes o contenidos, otra de las funciones de un modelo de clústeres puede ser la clasificación de productos según características similares. Esto puede utilizarse para la organización de artículos en almacén, teniendo en cuenta la velocidad de reposición, el tamaño y peso del producto, y otras características que puedan determinar la idoneidad de colocarlo en una u otra planta de almacén, o dentro de un mismo espacio de almacén.

Ventajas de aplicar el clustering en las empresas

¿Por qué aplicar modelos de IA basados en clústers y cómo beneficia a las empresas? Hay varias razones por las que este método es de gran ayuda para el análisis de datos.

1. Mejorar las conversiones

Las empresas pueden optimizar la conversión en sus canales de venta cuando tienen un conocimiento más preciso de sus clientes. La segmentación ayuda a orientar las acciones de venta para que tengan una mayor eficacia y poder maximizar el rendimiento.

Esto tiene múltiples aplicaciones en el ámbito del marketing, por ejemplo en la estrategia de e-mail marketing de las empresas, o a la hora de ofrecer sugerencias de compra basándose en grupos de clientes con unas características y comportamiento de compra similares.

2. Obtener conocimiento de negocio

El análisis de amplios conjuntos de datos permite que las empresas puedan tener un conocimiento más amplio y exacto que el que tendrían si no hubieran implementado un modelo de clustering. Las similitudes entre distintos ítems no son observables a simple vista y en muchas ocasiones la subjetividad a la hora de trazar diferencias entre elementos es lo que reduce el éxito de la estrategia.

3. Reducir los riesgos

Cuando tenemos un mejor conocimiento del entorno de mercado, las empresas pueden tomar decisiones más acertadas y evitar riesgos. Si una empresa conoce en qué áreas hay más probabilidades de tener éxito, podrá tener una estrategia de expansión inteligente y que tenga en cuenta el impacto que puedan tener las distintas variables.

En Kraz, como consultora analítica avanzada, utilizamos el clustering como método de análisis de datos para los proyectos de segmentación de bases de datos de clientes. Si deseas mejorar la rentabilidad de tu negocio a través de una mejor clasificación de tus potenciales compradores, te invitamos a solicitar más información sin compromiso.

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