𝐈𝐥 𝐂𝐥𝐮𝐬𝐭𝐞𝐫𝐢𝐧𝐠 𝐟𝐚𝐭𝐭𝐨 𝐛𝐞𝐧𝐞

E’ ormai una moda tra i marketer eseguire clustering di dataset in excel utilizzando LLM come ChatGPT. Fin qui tutto bene trattandosi di una tecnica molto utile in ambito marketing (ad esempio per analisi comportamentale, segmentazione clienti, ecc.). Il problema nasce quando non si ha consapevolezza di come funziona un algoritmo di clustering e di cosa richiede per funzionare bene.

Quando si lavora con il clustering, ci sono diverse accortezze e tecniche che migliorano significativamente i risultati e dai quali non possiamo prescindere.
Di seguito alcuni punti chiave da considerare:

1️⃣ 𝘕𝘰𝘳𝘮𝘢𝘭𝘪𝘻𝘻𝘢𝘻𝘪𝘰𝘯𝘦 𝘰 𝘴𝘵𝘢𝘯𝘥𝘢𝘳𝘥𝘪𝘻𝘻𝘢𝘻𝘪𝘰𝘯𝘦: quando le variabili hanno scale diverse, è essenziale normalizzare o standardizzare i dati.

2️⃣ 𝘎𝘦𝘴𝘵𝘪𝘰𝘯𝘦 𝘥𝘦𝘭𝘭𝘦 𝘢𝘴𝘪𝘮𝘮𝘦𝘵𝘳𝘪𝘦: le distribuzioni asimmetriche (determinate da outliers) influenzano negativamente gli algoritmi di clustering, quindi è importante gestirle correttamente.

3️⃣ 𝘙𝘪𝘥𝘶𝘻𝘪𝘰𝘯𝘦 𝘥𝘦𝘭𝘭𝘢 𝘥𝘪𝘮𝘦𝘯𝘴𝘪𝘰𝘯𝘢𝘭𝘪𝘵à: tecniche come PCA (Principal Component Analysis) possono ridurre il rumore e migliorare la separabilità dei cluster.

4️⃣ 𝘚𝘦𝘭𝘦𝘻𝘪𝘰𝘯𝘦 𝘥𝘦𝘭𝘭𝘦 𝘷𝘢𝘳𝘪𝘢𝘣𝘪𝘭𝘪 𝘳𝘪𝘭𝘦𝘷𝘢𝘯𝘵𝘪: eliminare le variabili ridondanti o non informative migliora la qualità del clustering.

5️⃣ 𝘋𝘦𝘵𝘦𝘳𝘮𝘪𝘯𝘢𝘻𝘪𝘰𝘯𝘦 𝘥𝘦𝘭 𝘯𝘶𝘮𝘦𝘳𝘰 𝘰𝘵𝘵𝘪𝘮𝘢𝘭𝘦 𝘥𝘪 𝘤𝘭𝘶𝘴𝘵𝘦𝘳 (𝘬), fondamentale, soprattutto per il clustering con K-Means.

6️⃣ 𝘝𝘢𝘭𝘶𝘵𝘢𝘻𝘪𝘰𝘯𝘦 𝘥𝘦𝘭𝘭𝘢 𝘴𝘵𝘢𝘣𝘪𝘭𝘪𝘵à 𝘥𝘦𝘪 𝘤𝘭𝘶𝘴𝘵𝘦𝘳: utilizzare tecniche di cross-validation per valutare la stabilità dei cluster.

7️⃣ 𝘝𝘢𝘭𝘶𝘵𝘢𝘻𝘪𝘰𝘯𝘦 𝘥𝘦𝘭 𝘤𝘰𝘯𝘴𝘦𝘯𝘴𝘰 𝘤𝘭𝘶𝘴𝘵𝘦𝘳𝘪𝘯𝘨: eseguire il clustering diverse volte e valutare il consenso tra i risultati.

8️⃣ 𝘊𝘰𝘯𝘰𝘴𝘤𝘦𝘯𝘻𝘢 𝘥𝘦𝘨𝘭𝘪 𝘢𝘭𝘨𝘰𝘳𝘪𝘵𝘮𝘪 𝘥𝘪 𝘤𝘭𝘶𝘴𝘵𝘦𝘳𝘪𝘯𝘨: non esiste solo K-Means, ma anche diversi altri algoritmi di clustering:
– DBSCAN: adatto per dati con rumore e densità variabile.
– Agglomerative Clustering: per gestire forme di cluster complesse.

Questo è solo un esempio di quanto sia complesso il corretto funzionamento di un algoritmo. Possiamo chiedere tutto ai nostri LLM, ma prima di chiedere bisogna avere la giusta consapevolezza di cosa si cela dietro una richiesta fatta con un prompt. Come sempre, sottolineo l’importanza di conoscere la materia prima di “chiedere” al nostro super intelligentone ChatGPT. 📊🤖

𝐒𝐏𝐎𝐈𝐋𝐄𝐑: a breve rilasceremo una nuova applicazione 𝐑𝐅𝐌 𝐆𝐞𝐧𝐢𝐮𝐬 per analisi RFM che esegue, tra le tante cose, il clustering di una dataset di clienti.
L’algoritmo? Esegue tutti gli step elencati sopra.

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