¿Qué son los clústeres de data?

Uno de los términos básicos que te vas a encontrar al entrar en el mundo de la analítica digital son los clústeres de data. Puede que te hagas una idea de a qué hacen referencia solo por el nombre. En este post, te contamos qué son los clústeres de data y los tipos de análisis de datos que puedes hacer basándote en ellos. 

¿Qué son los clústeres de data?

Los clústeres nos rodean, en todo sentido de la palabra, y los hacemos casi constantemente sin darnos cuenta. Los clústeres de data son agrupaciones de datos que tienen características similares. 

Podemos decir que nosotros hacemos clusters de forma constante, pues en los colegios, organizaciones, etc. solemos separarnos en grupos, por edad, habilidades, conocimientos… Todos sabemos los grupos que creamos y conocemos. 

De la misma manera en la que lo hacemos en la vida real, los clústeres de data se basan en características similares de puntos de datos. 

Para decirlo en palabras más formales, los clústeres de data son subpoblaciones de un grupo grande de datos, en donde cada uno de los puntos de datos es más cercano al centro del clúster en comparación con los otros clústeres.

Características de los clústeres de data

Los clústeres de data tienen algunos elementos que debes tener en cuenta

Complejidad

Los clústeres de data pueden ser complejos o simples. Un clúster de data completa puede ser un grupo multidimensional de observaciones basadas en variables binarias o continuas, generalmente una mezcla de ambas.

Por otro lado, los clústeres de data sencillos son grupos bidimensionales basados en la cercanías entre los puntos de una gráfica. El número de dimensiones determina lo complejo que será el cluster. 

Dependen de los análisis 

El tipo de análisis que implementes en los clústeres de data puede afectar al resultado que obtienes de ellos. Los clústeres se verán diferentes dependiendo de los análisis que escojas y debes saber qué tipo de datos tienes para poder escoger de manera correcta. 

Cambios dependiendo del cálculo

Dependiendo de la cantidad de cálculos de iteraciones que les apliques a tus clústeres de data vas a obtener diferentes resultados. Normalmente se usan ordenadores para hacer el cálculo de la distancia entre los puntos de clúster y el centro. 

El número de iteraciones que se produce asegura la eficacia. Sin embargo, es improbable que pasarlo dos veces dé el mismo resultado. 

¿Cómo se usa?

La manera más sencilla de usar los clústeres de data es para clasificación. Los sujetos se separan en grupos, en donde la idea es que los sujetos de un grupo sean más parecidos a los sujetos dentro de su grupo en comparación con los demás grupos. 

En el análisis de mercado se puede usar para buscar categorías dentro de los usuarios, como puede ser la edad, en que áreas viven (urbana o rural), cuál es su rango de ganancias, países, género, etc. 

Los clústeres de data también pueden usarse para el marketing digital, para hacer segmentación de las audiencias, para poder tener público objetivo al cual saber qué mandarle en los mensajes…

Los clústeres de data también pueden manejarse fuera del entorno digital. En el ámbito de la salud, por ejemplo, se puede usar para separar por regiones cuáles son más propensas a tener más o menos casos de una cierta enfermedad, lo cual puede ayudar a investigar zonas que puedan estar provocando problemas de salud. 

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