A clusterização é a categorização das informações sobre o consumidor a fim de gerar segmentações relevantes para as campanhas. São grupos de pessoas com características parecidas.
Concentração geográfica de empresas de um mesmo setor de atividade e organizações correlatas – como fornecedores de insumos e serviços, instituições culturais e de ensino, associações de classe – que competem, mas também cooperam entre si.
A arquitetura de cluster de banco de dados é formada pela redundância do seu banco de dados em 2 instâncias ou mais instâncias. Estas instâncias, então, são balanceadas de forma a dividir com eficiência a quantidade de requisições ao banco.
Clustering: Também conhecido como Cluster, pode ser definido como um sistema onde dois ou mais computadores trabalham de maneira conjunta para realizar processamentos pesados. Os computadores dividem as tarefas de processamento e trabalham como se fossem um único computador.
Interpretação. Use o dendrograma para visualizar como os agrupamentos são formados em cada passo e para avaliar os níveis de similaridade (ou distância) dos agrupamentos que são formados. Para exibir os níveis de similaridade (ou distância), mantenha seu ponteiro sobre uma linha horizontal no dendrograma.
2a S1 =- -- e de Sorensen S2 = – a + b + c 2a + b + c onde a é o número de espécies comuns às duas amostras, b e c sendo o número de espécies ocorrendo em uma ou outra amostra (alternâncias). Esses índices variam entre 0 (nenhuma similaridade entre as duas amostras) e 1 (similaridade completa).
Interpretação. Use o dendrograma para visualizar como os agrupamentos são formados em cada passo e para avaliar os níveis de similaridade (ou distância) dos agrupamentos que são formados. Para exibir os níveis de similaridade (ou distância), mantenha seu ponteiro sobre uma linha horizontal no dendrograma.
O K-means é um algoritmo do tipo não supervisionado, ou seja, que não trabalha com dados rotulados. O objetivo desse algoritmo é encontrar similaridades entre os dados e agrupá-los conforme o número de cluster passado pelo argumento k.
Escolhemos o menu “statistics” na barra de ferramentas. Figura 2: Escolha do menu “statistics”. Como vamos realizar uma análise de cluster, que vai classificar as clientes de acordo com as respostas dadas às afirmações do questionário, devemos escolher a opção “classify”. Figura 3: Escolha da ferramenta.