FAQ : Algorithmes de Regroupement Hiérarchique en Entreprise

Q1 : Qu’est-ce qu’un algorithme de regroupement hiérarchique et comment fonctionne-t-il concrètement ?

Un algorithme de regroupement hiérarchique, également appelé clustering hiérarchique, est une technique d’analyse de données qui vise à organiser un ensemble d’éléments (par exemple, des clients, des produits, des documents) en une hiérarchie de groupes, ou clusters. Contrairement à d’autres méthodes de clustering comme le K-means qui nécessitent de spécifier le nombre de clusters à l’avance, le clustering hiérarchique construit cette hiérarchie de manière itérative, permettant une exploration plus flexible des structures potentielles dans les données.

Le fonctionnement de base repose sur l’idée de regrouper les éléments les plus similaires en premiers, puis de fusionner ces groupes en des groupes plus grands, et ainsi de suite, jusqu’à ce que tous les éléments soient regroupés en un seul et même cluster. Il existe deux principales approches:

Approche agglomérative (ascendante): Cette méthode commence avec chaque élément considéré comme un cluster individuel. Ensuite, à chaque itération, elle fusionne les deux clusters les plus proches en un nouveau cluster. Ce processus est répété jusqu’à ce qu’il ne reste plus qu’un seul cluster contenant tous les éléments. L’algorithme agglomératif est couramment utilisé car il permet de visualiser les étapes de regroupement et de décider à quel niveau la structure hiérarchique est pertinente.
Approche divisive (descendante): À l’inverse, cette méthode commence avec un seul cluster contenant tous les éléments. À chaque itération, elle divise un cluster existant en deux ou plusieurs sous-clusters. Ce processus continue jusqu’à ce que chaque élément forme son propre cluster. La méthode divisive est plus complexe à mettre en œuvre et est moins utilisée que son homologue agglomérative, notamment à cause de la difficulté à déterminer les critères de division.

Au cœur de ces méthodes se trouve la notion de “distance” ou de “similarité” entre les éléments ou les clusters. Plusieurs mesures peuvent être utilisées pour calculer cette distance, comme la distance euclidienne, la distance de Manhattan, la corrélation de Pearson ou la distance de Mahalanobis, le choix dépendant de la nature des données. Il existe également différents types de “liens” qui définissent comment la distance entre deux clusters est calculée. Les liens courants incluent :

Lien unique (single linkage): La distance entre deux clusters est la distance minimale entre deux éléments, un de chaque cluster. Il tend à former de longues chaînes de clusters.
Lien complet (complete linkage): La distance entre deux clusters est la distance maximale entre deux éléments, un de chaque cluster. Il a tendance à former des clusters plus compacts.
Lien moyen (average linkage): La distance entre deux clusters est la moyenne des distances entre toutes les paires d’éléments possibles, un de chaque cluster. Il offre un bon compromis entre le lien unique et le lien complet.
Lien centroïde: La distance entre deux clusters est la distance entre leurs centroïdes (le point moyen des éléments du cluster).

Q2 : Quels sont les avantages spécifiques de l’utilisation du clustering hiérarchique dans un contexte d’entreprise par rapport à d’autres algorithmes de regroupement ?

Le clustering hiérarchique présente plusieurs avantages spécifiques qui le rendent particulièrement utile dans un contexte d’entreprise :

Visualisation de la structure hiérarchique: Le principal avantage du clustering hiérarchique est la capacité de visualiser les résultats sous forme de dendrogramme. Un dendrogramme est un diagramme arborescent qui montre les regroupements successifs des éléments. Cela permet aux analystes d’explorer les données à différents niveaux de granularité et de comprendre comment les clusters sont imbriqués les uns dans les autres. En entreprise, cette approche aide à comprendre les relations entre les différents groupes (de clients, de produits, de transactions, etc.) et à prendre des décisions plus éclairées. Il permet de passer d’une vision très détaillée à une vision globale, et vice-versa, selon les besoins de l’analyse.
Pas de pré-spécification du nombre de clusters: Contrairement à des algorithmes comme K-means où il faut définir le nombre de clusters à l’avance, le clustering hiérarchique ne nécessite pas cette étape. Le dendrogramme permet de visualiser l’évolution des regroupements et de décider, a posteriori, du niveau de la hiérarchie qui est le plus pertinent pour l’analyse ou le problème posé. Cela s’avère particulièrement utile lorsque l’on ne connaît pas a priori le nombre optimal de groupes dans un ensemble de données. C’est souvent le cas dans les environnements complexes en entreprise.
Flexibilité dans le choix des mesures de similarité: Le clustering hiérarchique permet d’utiliser une grande variété de mesures de distance ou de similarité. On peut ainsi adapter la méthode aux spécificités des données analysées. Que ce soient des données numériques, textuelles, ou des données mixtes, il est possible de choisir une mesure de similarité pertinente pour obtenir des clusters cohérents et exploitables. Cela rend la méthode applicable à une grande variété de problématiques métier.
Interprétabilité des résultats: La représentation hiérarchique et la possibilité de choisir différents niveaux de regroupement rendent les résultats souvent plus faciles à interpréter que les clusters produits par d’autres algorithmes. L’entreprise peut plus facilement identifier les caractéristiques communes des éléments d’un cluster particulier et prendre des décisions adaptées en fonction. Le dendrogramme permet de communiquer efficacement les résultats à des acteurs non spécialistes, facilitant la compréhension et l’adhésion.
Analyse exploratoire puissante: C’est un outil idéal pour l’analyse exploratoire de données. Avant de mettre en place des analyses plus spécifiques et ciblées, le clustering hiérarchique peut aider à découvrir des structures insoupçonnées dans les données, à identifier des tendances ou des comportements et à formuler de nouvelles hypothèses. Il peut servir de première étape pour mieux comprendre des données complexes, en particulier quand les dimensions des données sont nombreuses ou que les relations entre les variables ne sont pas claires.
Robustesse face aux données atypiques: Bien qu’il ne soit pas immunisé, le clustering hiérarchique est généralement plus robuste face aux données atypiques que d’autres algorithmes comme K-means. Les données atypiques ont tendance à former leurs propres petits clusters, qu’il est possible de décider d’ignorer ou non lors du découpage du dendrogramme, ce qui évite qu’elles n’influencent indûment la formation des autres clusters.

Q3 : Quels types de données sont les plus appropriés pour l’analyse par regroupement hiérarchique et quels sont ceux qui ne le sont pas ?

Le clustering hiérarchique est applicable à une variété de types de données, mais il est plus adapté dans certains cas que dans d’autres :

Données appropriées :
Données numériques: Le clustering hiérarchique est efficace pour regrouper des données numériques, telles que des chiffres de ventes, des mesures de température, des données financières ou des mesures d’audience. C’est le cas d’utilisation le plus courant, où des distances euclidiennes, de Manhattan ou d’autres mesures basées sur la valeur numérique peuvent être utilisées.
Données textuelles: Bien que nécessitant un prétraitement, il est possible de regrouper des documents, des avis clients, des articles de blog ou des messages de médias sociaux par similitude de contenu, en utilisant par exemple des mesures basées sur la fréquence des termes ou la distance cosinus. La transformation des données textuelles en représentations numériques (vecteurs) est cruciale.
Données de séquences temporelles: Les algorithmes de regroupement hiérarchique peuvent également être utilisés pour analyser des séries temporelles en utilisant des mesures de distance spécifiques qui prennent en compte la dimension temporelle, telles que la distance de Dynamic Time Warping (DTW). Il peut s’agir par exemple de données de capteurs, de cours boursiers ou de données d’activité de sites web.
Données de localisation géographique: Les données de coordonnées géographiques peuvent être regroupées pour identifier des régions, des secteurs ou des points d’intérêt proches les uns des autres, notamment grâce à des mesures de distance adaptées comme la distance de Haversine.
Données mixtes : Avec un prétraitement approprié, le clustering hiérarchique peut gérer des ensembles de données contenant des attributs de différents types (numériques, catégoriels, textuels). Cela nécessite de choisir des métriques de distance qui peuvent traiter ces différents types. Par exemple, on peut utiliser la distance de Gower ou d’autres méthodes de calcul de similarité pour données mixtes.

Données moins appropriées (avec précautions) :
Données de très grande dimension (avec beaucoup d’attributs) : Lorsque le nombre d’attributs (colonnes) est très élevé, le clustering hiérarchique peut devenir moins performant. L’effet de la “malédiction de la dimensionnalité” peut rendre les distances moins significatives et les clusters moins pertinents. Dans ces cas, il est préférable d’utiliser des méthodes de réduction de dimension (ACP, t-SNE) avant le clustering ou de considérer d’autres types d’algorithmes.
Données avec une grande quantité de bruit: Le bruit dans les données peut biaiser la formation des clusters, surtout si les mesures de distance sont très sensibles aux valeurs aberrantes. Il est important de nettoyer et de prétraiter les données pour minimiser l’impact du bruit. Par exemple, on peut avoir recours à la suppression des doublons, à la correction des erreurs de saisie ou à la gestion des valeurs manquantes.
Données avec des clusters de densités très différentes: Le clustering hiérarchique peut avoir des difficultés à identifier des clusters de formes et de densités très variées. Des clusters plus denses et compacts peuvent être privilégiés par rapport à des clusters moins denses.
Données avec des relations complexes : Si les relations entre les données sont très complexes et non linéaires, le clustering hiérarchique peut ne pas être la méthode la plus appropriée. Dans ce cas, des algorithmes plus sophistiqués, tels que les réseaux neuronaux auto-encodeurs ou les algorithmes de clustering basés sur la densité, peuvent donner de meilleurs résultats.

Q4 : Comment choisir la bonne métrique de distance et la bonne méthode de liaison pour un projet spécifique de clustering hiérarchique en entreprise ?

Le choix de la métrique de distance et de la méthode de liaison est crucial pour obtenir des clusters pertinents. Il est important d’adapter ces paramètres à la nature des données et aux objectifs du projet :

Choix de la métrique de distance:

Données numériques continues :
Distance euclidienne: C’est la métrique la plus courante, qui mesure la distance “à vol d’oiseau” entre deux points dans l’espace des attributs. Elle est appropriée lorsque les attributs ont des échelles comparables et qu’il n’y a pas de forte corrélation entre eux.
Distance de Manhattan: Cette métrique calcule la somme des différences absolues entre les coordonnées des points. Elle est moins sensible aux valeurs aberrantes que la distance euclidienne et est souvent préférée lorsque les attributs sont d’échelles différentes.
Distance de Minkowski: C’est une généralisation des distances euclidienne et de Manhattan, qui permet de paramétrer la puissance de la distance. Pour p=1, on obtient la distance de Manhattan, pour p=2, on obtient la distance euclidienne.
Distance de Mahalanobis: Elle prend en compte la corrélation entre les attributs et la variance de chaque attribut, rendant la métrique moins sensible à la forme des données. Elle est utile lorsque les attributs sont corrélés et ont des variances différentes. Elle est plus robuste aux variations d’échelle des attributs et aux valeurs atypiques, mais nécessite le calcul de la matrice de covariance des données.
Données numériques non continues :
Distance de Bray-Curtis : Utilisée pour des données d’abondance ou des comptages, c’est une métrique entre 0 et 1, particulièrement adaptée pour les données écologiques.
Données binaires ou booléennes :
Distance de Hamming: Elle mesure le nombre de différences entre deux vecteurs binaires. Elle est adaptée pour des données telles que des données d’occurrence ou des questionnaires à choix multiples.
Distance de Jaccard: Elle mesure la proportion d’attributs où les deux vecteurs sont tous les deux “vrais” par rapport à tous les attributs pour lesquels au moins l’un des deux est “vrai”. Elle est utile pour des données d’occurrence ou pour des données de présence/absence d’items.
Données textuelles :
Distance cosinus: Elle mesure l’angle entre deux vecteurs de fréquence de termes, ignorant la magnitude des vecteurs. Elle est appropriée pour les données textuelles où l’on s’intéresse à la similarité des thèmes et non pas à la quantité des mots.
Distance de Levenshtein: Elle mesure le nombre de modifications (insertions, suppressions, substitutions) nécessaires pour transformer une chaîne de caractères en une autre. Elle est utilisée par exemple pour comparer des noms propres ou des codes produits.
Données catégorielles:
Distance de Gower: Elle est adaptée aux données mixtes et permet de combiner différentes distances pour chaque type d’attribut.
Similarité de Simple Matching (SMC) : Elle mesure la proportion d’attributs où deux objets ont les mêmes valeurs. Utile pour des attributs binaires et catégoriels.

Choix de la méthode de liaison :

Lien unique (single linkage): Utile pour identifier des chaînes de regroupements, mais il peut être sensible au bruit et à la présence de valeurs aberrantes. Il a tendance à créer des clusters étirés et peu compacts.
Lien complet (complete linkage): Il crée des clusters plus compacts et homogènes, mais peut avoir des difficultés à regrouper les éléments éloignés géographiquement. Il est sensible aux valeurs extrêmes.
Lien moyen (average linkage): Il offre un bon compromis entre les liens unique et complet et est souvent un bon choix par défaut. Il tend à être plus robuste face aux valeurs aberrantes et produit des clusters bien équilibrés.
Lien centroïde: Il utilise les centroïdes des clusters pour calculer la distance et peut produire des résultats imprévisibles. Il est moins couramment utilisé.
Lien de Ward: Il minimise la variance intra-cluster, tendant à produire des clusters plus homogènes. C’est une bonne option lorsque les clusters doivent être de taille comparable.

Recommandations pratiques :

1. Comprendre les données : Analysez en profondeur les types de données (numériques, catégorielles, textuelles, etc.) et leurs distributions. Identifiez les éventuelles anomalies et le niveau de bruit.
2. Adapter la métrique de distance : Choisissez une métrique appropriée au type de données et aux objectifs de l’analyse.
3. Expérimenter : Testez différentes méthodes de liaison et évaluez leurs performances sur les données. Il est rare qu’une seule configuration soit optimale pour tous les ensembles de données.
4. Visualiser les résultats : Utilisez les dendrogrammes pour visualiser les différents niveaux de clustering et choisir le regroupement le plus pertinent.
5. Valider les résultats: Les résultats doivent être validés en fonction du contexte métier. Le clustering produit des groupes, mais il faut vérifier si ceux-ci ont un sens opérationnel pour l’entreprise.

Q5 : Comment interpréter un dendrogramme et déterminer le nombre optimal de clusters à partir de celui-ci ?

L’interprétation d’un dendrogramme est essentielle pour extraire des informations utiles du clustering hiérarchique. Un dendrogramme est un diagramme arborescent qui montre les regroupements successifs des éléments ou des clusters, de gauche à droite. L’axe vertical représente la distance (ou similarité) entre les éléments ou les clusters. Voici comment l’interpréter et déterminer le nombre de clusters :

Interprétation du dendrogramme :

Les feuilles (base du dendrogramme) : Chaque feuille correspond à un élément individuel. Au départ, chaque élément est considéré comme un cluster unique.
Les branches horizontales : Ces branches représentent les fusions successives des clusters ou des éléments. Plus une branche horizontale est basse (c’est-à-dire plus proche de la base du dendrogramme), plus les clusters qu’elle relie sont similaires.
La hauteur des branches verticales : La hauteur verticale des branches représente la distance entre les clusters qui sont fusionnés. Plus une branche verticale est longue, moins les clusters fusionnés sont similaires. Une grande longueur de branche verticale indique qu’une fusion à ce niveau est moins homogène et potentiellement moins intéressante qu’une fusion à une branche verticale plus courte.
Regroupement des feuilles : Les feuilles qui sont regroupées tôt dans le dendrogramme (les plus proches les unes des autres) sont les plus similaires entre elles.
Ordre des regroupements : L’ordre des regroupements est dicté par la méthode de liaison (single, complete, average, Ward, etc.).

Détermination du nombre optimal de clusters :

Il n’y a pas de règle unique pour déterminer le nombre optimal de clusters. L’idée générale est de choisir un niveau de la hiérarchie qui sépare les clusters de manière pertinente et significative. Voici quelques méthodes courantes :

Observation visuelle et règle du “plus grand saut” :
1. Identifier les longues branches verticales : Repérez les longues branches verticales dans le dendrogramme, qui indiquent une grande augmentation de la distance lors de la fusion des clusters.
2. Couper le dendrogramme horizontalement : Placez une ligne horizontale (imaginaire ou tracée) de manière à couper le moins de longues branches verticales possible, et donc à couper les plus grandes “lacunes” dans les fusions. Chaque intersection de la ligne avec le dendrogramme représente un cluster. On peut visualiser cette action comme une opération de “coupe” du dendrogramme en différents morceaux correspondant aux clusters.
3. Le nombre de clusters : Comptez le nombre de clusters obtenus après la coupe.

Cette approche est basée sur le principe qu’un “saut” important dans la distance de fusion suggère un regroupement non naturel et qu’il est préférable de garder séparés ces clusters. On identifie donc visuellement les sauts importants dans la longueur des branches verticales, et on coupe le dendrogramme juste avant ces sauts pour obtenir le nombre de clusters approprié. C’est la méthode la plus courante.

Critères de distance :
Hauteur de coupure maximale : On peut définir une hauteur de coupure arbitraire (ou déterminée par le problème métier) et tous les clusters qui fusionnent à une distance supérieure à cette coupure sont considérés comme des clusters séparés. Cette méthode est plus rigoureuse et moins visuelle.
Distance de cophenétique: Cette méthode évalue la qualité de la représentation des distances originelles dans le dendrogramme. Elle consiste à calculer les distances de cophenétiques (distances extraites du dendrogramme) et de les comparer aux distances originales. Une forte corrélation (proche de 1) indique une bonne représentation. Cela peut aider à choisir le niveau de coupure qui maximise cette corrélation.

Critères statistiques (moins courant avec le clustering hiérarchique) :
Critère du coude (elbow method) : Bien que plus souvent utilisé avec le clustering K-means, on peut aussi analyser les distances ou les variances de fusion et observer un “coude” dans la courbe. Ce coude correspondrait à un nombre de clusters optimal, mais cela n’est pas systématiquement évident.
Indices de validation du clustering : Des indices tels que l’indice de silhouette, la métrique Calinski-Harabasz ou l’indice de Davies-Bouldin, peuvent aussi être utilisés pour évaluer la qualité des différents niveaux de clustering. Toutefois, ces indices sont plus couramment employés dans les algorithmes non hiérarchiques.

Conseils pour choisir le nombre de clusters :

Considérer le contexte métier: Le nombre de clusters obtenu doit avoir un sens et être exploitable par l’entreprise. Le choix ne doit pas se baser uniquement sur des critères statistiques, mais aussi sur la connaissance du domaine.
Tester plusieurs niveaux : Expérimenter avec différents niveaux de coupure du dendrogramme et évaluer la pertinence des clusters obtenus. La compréhension métier joue un rôle central dans cette évaluation.
Ne pas viser un résultat unique: Il n’y a pas nécessairement un seul nombre de clusters “juste”. Il peut y avoir plusieurs niveaux de la hiérarchie qui peuvent être pertinents, selon les besoins de l’analyse. Le clustering hiérarchique permet de travailler à différents niveaux de granularité.
Valider les clusters : Une fois le nombre de clusters déterminé, il est important de valider les résultats en analysant la composition et les caractéristiques de chaque cluster. On peut par exemple vérifier si les regroupements sont cohérents avec la connaissance que l’entreprise a de ses données et de son métier.

Q6 : Quels sont les outils et les bibliothèques les plus couramment utilisés pour mettre en œuvre le clustering hiérarchique en Python ?

Plusieurs bibliothèques Python offrent des outils puissants et faciles à utiliser pour le clustering hiérarchique. Voici les plus courantes et leurs principales fonctionnalités :

Scikit-learn (`sklearn`): C’est la bibliothèque de référence pour le Machine Learning en Python. Elle propose plusieurs algorithmes de clustering, y compris le clustering hiérarchique, dans son module `sklearn.cluster`.
Fonction `AgglomerativeClustering` : Elle implémente le clustering hiérarchique agglomératif. On peut spécifier le nombre de clusters (si on le connaît) ou lier l’algorithme à une matrice de distance précalculée.
Matrice de distance précalculée: Elle permet d’utiliser des métriques de distance personnalisées.
Visualisation : Scikit-learn ne propose pas de visualisation de dendrogramme, mais s’intègre facilement avec les bibliothèques de visualisation pour afficher les résultats de clustering.
Avantages: Facile à utiliser, bien documenté, performant pour des données de taille moyenne.
Inconvénients: Ne permet pas de générer directement le dendrogramme.
SciPy (`scipy`): C’est une bibliothèque scientifique qui inclut des fonctionnalités de clustering hiérarchique dans son module `scipy.cluster.hierarchy`.
Fonctions `linkage` et `fcluster` : `linkage` calcule la hiérarchie des clusters, et `fcluster` extrait les clusters à partir d’une certaine distance de coupure du dendrogramme.
Fonction `dendrogram` : Elle permet de visualiser directement le dendrogramme.
Gestion de différentes mesures de distance et méthodes de liaison: SciPy supporte de nombreuses métriques de distance et méthodes de liaison différentes, ce qui en fait un outil très versatile.
Avantages: Très complet, permet le calcul de la hiérarchie des clusters et le tracé des dendrogrammes, accepte des matrices de distances personnalisées.
Inconvénients: La structure de données utilisée est un peu plus complexe que scikit-learn.
Seaborn (`seaborn`): Une bibliothèque de visualisation statistique qui s’appuie sur Matplotlib. Elle permet de créer des visualisations plus avancées et esthétiques, y compris des dendrogrammes.
Fonction `clustermap`: Elle affiche un heatmap et un dendrogramme pour des matrices de données, facilitant l’analyse visuelle des résultats de clustering hiérarchique.
Intégration avec SciPy : Seaborn utilise SciPy pour le calcul du clustering.
Avantages: Permet de créer rapidement des visualisations claires et de bonne qualité pour l’analyse de clustering.
Inconvénients: C’est une bibliothèque de visualisation et n’est pas dédiée au clustering.
fastcluster (`fastcluster`): Une bibliothèque qui implémente rapidement les méthodes de clustering hiérarchique (notamment les liens unique, complet et moyen) en utilisant un code optimisé en C.
Compatibilité avec SciPy : Fastcluster est compatible avec SciPy. Il peut servir de remplacement à la fonction `linkage` de SciPy pour des calculs plus rapides.
Avantages: Très rapide pour des grands ensembles de données et le calcul de matrices de distance.
Inconvénients: Moins complet que SciPy en termes de métriques de distance et de méthodes de liaisons supportées.

Exemple de workflow en Python:

“`python
import numpy as np
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram, fcluster
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

1. Générer des données (exemple)
X = np.array([[1, 2], [1.5, 1.8], [5, 8], [8, 8], [1, 0.6], [9, 11]])

2. Clustering avec scikit-learn
agg_cluster = AgglomerativeClustering(n_clusters=3, linkage=’ward’)
labels_sklearn = agg_cluster.fit_predict(X)

3. Clustering avec SciPy (calcul de la matrice des liens)
linked = linkage(X, method=’ward’)

4. Visualisation du dendrogramme avec SciPy
plt.figure(figsize=(10, 5))
dendrogram(linked, orientation=’top’, labels=np.arange(len(X)))
plt.title(‘Dendrogramme avec SciPy’)
plt.show()

5. Extraction des clusters à une distance donnée
max_d = 5
labels_scipy = fcluster(linked, max_d, criterion=’distance’)

6. Utilisation de Seaborn pour visualiser le clustering
sns.clustermap(X, method=’ward’, cmap=’viridis’, figsize=(8, 6))
plt.title(‘Clustermap avec Seaborn’)
plt.show()

print(“Labels scikit-learn:”, labels_sklearn)
print(“Labels scipy:”, labels_scipy)
“`

Conseils pour choisir une bibliothèque :

Pour un démarrage rapide et des données de taille moyenne : Scikit-learn est un bon point de départ pour l’implémentation du clustering.
Pour une analyse plus fine et une visualisation des dendrogrammes : SciPy est indispensable pour le calcul et la manipulation de hiérarchies de clusters.
Pour une exploration visuelle interactive : Seaborn est idéal pour explorer des visualisations.
Pour une performance optimale sur des données volumineuses : Fastcluster permet d’optimiser les calculs.

Q7 : Comment le clustering hiérarchique peut-il être appliqué à des cas d’usage concrets en entreprise ?

Le clustering hiérarchique peut être appliqué à de nombreux cas d’usage concrets en entreprise. Voici quelques exemples détaillés :

1. Segmentation de la clientèle:

Objectif : Identifier des groupes de clients homogènes en termes de comportements, préférences, besoins, ou caractéristiques démographiques. L’objectif final est de proposer une communication, des offres ou des services personnalisés pour chaque segment.
Données : Données transactionnelles (achats, fréquences, montant des achats), données comportementales (navigation sur le site, interactions avec l’application, ouverture de newsletters), données démographiques (âge, sexe, localisation, revenu), données de satisfaction client (enquêtes, retours).
Méthode : Les données sont analysées en utilisant le clustering hiérarchique pour identifier des segments de clientèle. Le dendrogramme aide à visualiser les différents niveaux de regroupement. Le découpage à un certain niveau définit les segments.
Actions possibles :
Campagnes marketing ciblées.
Personnalisation des offres et des recommandations de produits.
Amélioration de la relation client.
Optimisation des canaux de communication.
Adaptation du design des produits aux attentes des différents groupes de consommateurs.

2. Analyse de produits/services:

Objectif : Regrouper des produits ou des services ayant des caractéristiques similaires. On peut ainsi regrouper les produits selon leurs ventes, leur marge, le type de clients qui les achètent, etc.
Données : Données de vente (volume, revenus, marges), caractéristiques techniques (spécifications, compositions), retours clients (avis, commentaires), données de positionnement (prix, promotion).
Méthode : Le clustering hiérarchique regroupe les produits selon leurs similarités et aide à construire une classification hiérarchique des produits (par exemple, groupes, sous-groupes, catégories).
Actions possibles :
Optimisation des assortiments et des gammes de produits.
Identification des produits les plus performants et de ceux qui ne le sont pas.
Gestion des promotions et des offres par catégorie de produits.
Développement de produits complémentaires.
Organisation de l’information produit (menus, catalogues).
Exemple: Un supermarché peut regrouper les produits de la boulangerie pour mieux comprendre les relations entre eux et organiser l’offre et le linéaire de manière plus efficace.

3. Analyse des transactions financières:

Objectif : Détecter des schémas dans les transactions (par exemple, transactions suspectes, comportements inhabituels) et identifier des groupes de transactions qui pourraient être liées (fraudes, risques financiers).
Données : Données de transactions (montant, date, heure, localisation, type de transaction), données bancaires (type de compte, solde), données des clients (profils).