Вопрос или проблема
У меня есть данные о продажах, однако их количество составляет порядка 500 миллионов строк. Я агрегирую эти данные по факторам, таким как местоположение, тип магазина, страна магазина, тип карты, и тогда агрегированная статистика выглядит следующим образом:
- количество транзакций
- сумма в долларах
Мой вопрос: могу ли я кластеризовать эти данные, скажем, используя kprototypes или что-то подобное? И могу ли я уменьшить размерность с помощью факторного анализа?
Четких ограничений на возможность кластеризовать данные или нет на основании самих данных нет (в большинстве случаев), но вы можете столкнуться с ограничениями по скорости вычислений. Вопрос в том, чего вы хотите достичь в итоге, но вы точно можете кластеризовать данные или уменьшить размерность. Вы также можете взять подмножество ваших данных, кластеризовать его, а затем обучить модель машинного обучения, такую как catboost или lightgbm, чтобы предсказывать кластеры, вместо выполнения кластеризации на всем наборе данных. По моему опыту, использование модели для предсказания кластеров будет быстрее.
Для уменьшения размерности можно использовать PCA или TruncatedSVD, вот несколько полезных ссылок:
https://scikit-learn.org/stable/modules/unsupervised_reduction.html
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.TruncatedSVD.html
Но помните, что эти методы уменьшат количество признаков, а не строк, поэтому вы все еще можете столкнуться с проблемами вычислений.
Если вы хотите найти способ отобразить ваши высокоразмерные данные (обычно около ~50 измерений или меньше), вы можете использовать t-SNE
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.manifold.TSNE.html
Ответ или решение
Кластеризация и уменьшение размерности больших данных – это важные инструменты анализа в ИТ, особенно когда речь идет о таком массивном наборе данных, как 500 миллионов строк. Давайте рассмотрим, как это можно сделать, используя агрегацию по различным факторам, и какие алгоритмы и методы здесь уместны.
Теоретическая часть
Кластеризация – это способ группировки данных, при котором элементы внутри одного кластера более похожи друг на друга, чем на элементы из другого кластера. В случае вашего набора данных, агрегированного по локации, типу магазина, стране магазина и типу карты, вы, вероятно, захотите определить естественные группы (кластеры) в вашей информации. Это может помочь вам в маркетинговых стратегиях, управлении запасами и других операционных решениях.
Алгоритмы кластеризации, такие как K-Prototypes, представляют собой гибридные методы, которые позволяют работать с смешанными типами данных, включая как числовые, так и категориальные признаки. Это делает K-Prototypes подходящим выбором для вашего агрегированного набора данных, который включает числовые метрики (количество транзакций, сумма в долларах) и категориальные (страна, тип магазина и т.д.).
Уменьшение размерности – это техника, которая позволяет сократить количество переменных (факторов) в вашем наборе данных, сохраняя при этом его основную информацию. Это часто делается для повышения эффективности вычислений и для облегчения визуализации данных. Метод Factor Analysis позволяет найти скрытые переменные в данных, которые объясняют наблюдаемые корреляции.
Пример
Предположим, у вас есть агрегированные данные по продажам, где нет очевидных ограничений на их кластеризацию. Вы можете столкнуться с вычислительными трудностями из-за объема данных, поэтому для начала может быть полезно взять подвыборку, чтобы протестировать ваши гипотезы.
-
Кластеризация: Примените алгоритм K-Prototypes на подвыборке данных, использовав предварительно закодированные категориальные параметры и нормализованные числовые. Это позволит вам получить представление о возможных распределениях и группах в данных.
-
Уменьшение размерности: Используйте метод PCA (Principal Component Analysis) для уменьшения размерности числовых данных. Для категориальных данных можно использовать TruncatedSVD, который также обеспечивает эффективную работу с большими объемами данных.
-
Инструменты: Если ваши данные содержат около 50 или менее переменных, t-SNE может быть использован для получения интуитивного визуального понимания кластеров.
Применение
С внедрением таких методов, как уменьшение размерности и кластеризация, вы можете обнаружить, что ваша бизнес-аналитика улучшается. Например, более четкие группы клиентов на основе поведения покупок могут способствовать более таргетированным маркетинговым кампаниям. Это также может помочь в оптимизации хранения и логистики, если определенные товары продаются лучше в определенных кластерах магазинов или регионов.
Вычислительные ограничения: Имейте в виду, что даже после уменьшения размерности и агрегации данных вы все еще можете столкнуться с вычислительными ограничениями, обусловленными размером исходного набора данных. Использование ансамблевых методов машинного обучения, таких как CatBoost или LightGBM, для прогнозирования кластеров на всей базе данных может быть более эффективным.
Заключение
Таким образом, кластеризация агрегированных данных и уменьшение их размерности – это осуществимые задачи, которые могут значительно упростить вашу аналитическую деятельность и улучшить стратегическое планирование. Несмотря на возможные вычислительные сложности, включение таких методов в ваш процесс анализа данных будет способствовать более глубокому пониманию клиентского поведения и повышению эффективности бизнес-процессов.