Кластерный анализ: задачи, алгоритм, как его использовать маркетологу

В одну из них попали люди, которые покупают продукт двадцать раз в год, в другую — те, кто покупает его раз в год. Маркетолог может изучить этот кластер и понять, как сделать, чтобы люди из него покупали чаще. Используя кластера в трейдинге, ты можешь судить о преобладании на рынке продаж или покупок.

1. Например, в биоинформатике с помощью неё анализируются сложные сети взаимодействующих генов, состоящие порой из сотен или даже тысяч элементов.
2. Применительно к совокупности розничных транзакций это может выявить различные потребительские сегменты, каждый из которых характеризуется определенным покупательским поведением.
3. Затем актуарий может ввести эти переменные в алгоритм кластеризации для выявления похожих домохозяйств.

Но в дополнение к ним – для торговли объемом основным методом анализа является кластерный анализ. В мире, переполненном данными, способность распознавать значимые закономерности имеет первостепенное значение. Кластерный анализ становится ключевым игроком в этом стремлении, позволяя нам ориентироваться в сложных наборах данных, выявлять скрытые взаимосвязи и принимать обоснованные решения. Истинная сила кластерного анализа заключается в его способности фиксировать как известные, так и неизвестные взаимосвязи в данных. Применительно к совокупности розничных транзакций это может выявить различные потребительские сегменты, каждый из которых характеризуется определенным покупательским поведением.

Первые две недели использования платформы дают доступ к полному функционалу с ограничением истории в 7 дней. Кластеризация на основе сетки разбивает высокоразмерный набор данных на ячейки (разделяющиеся наборы непересекающихся подобластей). После этого строится кластерный анализ онлайн мера связности (например, граф или сеть) для установления взаимосвязей между точками данных. Это позволяет глубже понять структуру, лежащую в основе данных. В таких случаях рекомендуется разделять элементы данных по признаку их сходства, чтобы упростить работу.

Кластеризация по плотности – это мощный метод машинного обучения без контроля, который позволяет обнаружить плотные кластеры точек данных в наборе данных. В области анализа данных привлекательность выявления скрытых закономерностей в сложных наборах данных подпитывает увлечение кластерным анализом. По своей сути, этот метод служит маяком, который ведет аналитиков и исследователей по лабиринтам коридоров данных, освещая связи и взаимосвязи, которые в противном случае могли бы остаться скрытыми. С помощью кластерного анализа рынка можно видеть активность участников даже внутри самого маленького ценового бара (свечи). Это наиболее точный и детальный способ получения рыночной информации – ты видишь точечное распределение объемов сделок по каждому ценовому уровню актива.

Статистические методы

Можно встретить описание двух фундаментальных требований, предъявляемых к данным — однородность и полнота. Однородность требует, чтобы все кластеризуемые сущности были одной природы, описывались сходным набором характеристик[7]. Затем актуарий может ввести эти переменные в алгоритм кластеризации для выявления похожих домохозяйств. Затем медицинская страховая компания может установить ежемесячные взносы в зависимости от того, как часто они ожидают, что домохозяйства в определенных кластерах будут использовать их страховку. Страховые компании используют кластерный анализ для сегментации различных полисов и уровней риска клиентов. Врачи используют методы кластеризации для сегментирования изображений пораженных тканей на различные группы на основе определенных биомаркеров, таких как размер, форма и цвет.

В области экологии широко применяется для выделения пространственно однородных групп организмов, сообществ и т. Реже методы кластерного анализа применяются для исследования сообществ во времени. Гетерогенность структуры сообществ приводит к возникновению нетривиальных методов кластерного анализа (например, метод Чекановского).

Анализ рынка фьючерсов на нефть.

Также можешь зайти в окно настроек Chart Settings через контекстное меню, или нажав на иконку в меню на верхней панели графика и выбрав вкладку Clusters Settings. Кластерный анализ – это исследование кластеров внутри свечей с целью оценить ход биржевых торгов в прошлом и составить их прогноз на будущее. Также в статье ты найдешь ссылки на подробные гайды и обзорное видео по настройке кластерных графиков в платформе ATAS.

Типология задач кластеризации[править править код]

Актуарии в компаниях медицинского страхования часто использовали кластерный анализ для выявления «кластеров» потребителей, которые используют свою медицинскую страховку определенным образом. Как видите, кластерный анализ является мощным методом обучения без контроля. Для обеспечения эффективности алгоритмов кластеризации и принятия надежных решений при кластерном анализе рекомендуется использовать несколько оценочных метрик.

Помните, мы знаем, что существует три кластера, и в идеале мы должны быть в состоянии распознать это по кластерограмме. Я говорю “в идеале”, потому что, даже если есть известные метки, это не значит, что наши данные или метод кластеризации способны различать эти классы. Узкий профиль на кластерах показывает, что торговля шла не очень активно – вероятно, из-за дефицита покупателей. Наверное, они посчитали цену привлекательной, только вот закрытие произошло в нижней части свечи, гораздо ниже уровней кластеров с максимальными объемами (2).

Визуальный анализ дендрограммы предполагает «обрезание» дерева на оптимальном уровне сходства элементов выборки. «Виноградную ветвь» (терминология Олдендерфера М. С. и Блэшфилда Р. К.[11]) целесообразно «обрезать» на отметке 5 шкалы Rescaled Distance Cluster Combine, таким образом будет достигнут 80 % уровень сходства. Если выделение кластеров по этой метке затруднено (на ней происходит слияние нескольких мелких кластеров в один крупный), то можно выбрать другую метку. Во всех этих случаях может применяться иерархическая кластеризация, когда крупные кластеры дробятся на более мелкие, те в свою очередь дробятся ещё мельче, и т. Результатом таксономии является древообразная иерархическая структура. При этом каждый объект характеризуется перечислением всех кластеров, которым он принадлежит, обычно от крупного к мелкому.

Виды кластерного анализа

Кластерный анализ позволяет отслеживать объемы внутри бара любого ТФ. Особенно это важно при подходе к значимым уровням поддержки или сопротивления. Мы не можем дать четкие рекомендации, как торговать в этой ситуации – ведь каждый участник имеет собственный стиль, толерантность к риску и другие обстоятельства. Тем не менее благодаря футпринтам ты можешь считывать разворачивающуюся историю, используя таймфреймы различных периодов и информацию внутри кластеров. ATAS предлагает непревзойденные возможности для настройки и кастомизации графиков кластерного анализа рынка.