Análise de cluster

  • Versão de lançamento: Yokohama
  • Atualizado 30 de jan. de 2025
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    • Ao identificar uma atividade, conexão, oportunidade de melhoria ou rota como um possível gargalo, exiba clusters de descrições de palavras-chave e grupos de atribuição para obter informações.

    Uma análise de cluster agrupa registros semelhantes em um cluster (um grupo) para que você possa identificar padrões. Os conjuntos de dados são divididos em vários agrupamentos de semelhança natural em vez de agrupamentos baseados em um rótulo especificado. Essa técnica de aprendizado de máquina não supervisionada pode impedir que casos ou registros não relacionados se tornem parte de um projeto.

    Nota:
    O clustering está disponível para uma contagem de registros entre 100 e 300.000.

    Vamos usar um exemplo conceitual de como o clustering funciona. Em uma loja de reparos de automóveis, os clientes têm várias opções de serviço para escolher. O gerente geral deseja determinar quais serviços são menos usados. O gerente quer diminuir os custos utilizando menos especialistas nessas áreas. O gerenciador inicia a análise de cluster que gera uma exibição das descrições de palavras-chave e áreas da categoria de serviço. Depois que um cluster de grupos semelhantes de atividades de serviço é gerado, o gerente tem um conjunto de dados menor e mais padronizado de grupos de clientes usando um número limitado de serviços. O gerente aplica filtros adicionais no conjunto de dados menor para uma análise mais detalhada.