📊 خوشه‌بندی (Clustering) یکی از روش‌های مهم در تحلیل داده است که برای دسته‌بندی داده‌ها به گروه‌های مشابه استفاده می‌شود.

🏷 هدف اصلی خوشه‌بندی این است که داده‌هایی را که شباهت بیشتری به هم دارند در یک گروه قرار دهد و داده‌های متفاوت را در گروه‌های جداگانه دسته‌بندی کند.

📌 چرا از خوشه‌بندی استفاده می‌کنیم؟

کشف الگوها: پیدا کردن گروه‌های مشابه در داده‌ها که می‌تواند به تصمیم‌گیری‌های بهتر کمک کند.
ساده‌سازی داده‌ها: با خلاصه کردن داده‌ها به چند گروه، می‌توان تحلیل‌های پیچیده را ساده‌تر کرد.
پیش‌بینی رفتار: در کسب‌وکارها، خوشه‌بندی کمک می‌کند تا مشتریان را به گروه‌های خاصی دسته‌بندی کنیم و رفتار آینده آن‌ها را بهتر پیش‌بینی کنیم.

🎓 مثال ساده برای درک بهتر
فرض کنید شما مدیر یک فروشگاه بزرگ هستید و اطلاعات زیادی در مورد مشتریان دارید، مثل تعداد خریدها و مبلغی که خرج می‌کنند. خوشه‌بندی می‌تواند به شما کمک کند تا مشتریان را به دسته‌های زیر تقسیم کنید:

مشتریان وفادار: کسانی که زیاد خرید می‌کنند و مبلغ بالایی خرج می‌کنند.
مشتریان معمولی: کسانی که خریدهای متوسطی دارند.
مشتریان کم‌فعالیت: کسانی که به ندرت خرید می‌کنند.
با این کار، می‌توانید استراتژی‌های بازاریابی هدفمندتری برای هر گروه طراحی کنید. مثلاً به مشتریان وفادار تخفیف‌های ویژه بدهید یا مشتریان کم‌فعالیت را با پیشنهادات جذاب به خرید بیشتر ترغیب کنید.

💡 تمرین کوچک : تصور کنید داده‌های فروش یک فروشگاه زنجیره‌ای در اختیار دارید. چطور از خوشه‌بندی برای تقسیم مشتریان به گروه‌های مشابه استفاده می‌کنید؟ معیارهای شما چه خواهند بود (مثل فاصله جغرافیایی، الگوی خرید، یا تعداد دفعات خرید و ... )؟