ক্লাস্টার অ্যানালাইসিস একটি বুনিয়াদি মানব কার্যকলাপ। ক্লাস্টার অ্যানালাইসিস বিভিন্ন মেজারমেন্টের ওপর ভিত্তি করে একই রেকর্ডের গ্রুপ বা ক্লাস্টার গঠনে ব্যবহৃত হয়। মূল উদ্দেশ্য হলো বিশ্লেষণের উদ্দেশ্যের জন্য উপকারীভাবে ক্লাস্টার সংজ্ঞায়িত করা। এই ডেটা জ্যোতির্বিজ্ঞান, পুরাতত্ত্ব, চিকিৎসা, রসায়ন, শিক্ষা, মনোবিজ্ঞান, ভাষাবিজ্ঞান এবং সমাজবিজ্ঞানে ব্যবহার করা হয়েছে।
ক্লাস্টার অ্যানালাইসিস পরিসংখ্যানের একটি শাখা যেটি বহুবর্ষ ধরে ব্যাপকভাবে অধ্যয়ন করা হয়েছে। এই টেকনিক ব্যবহারের সুবিধা হলো কোনো ব্যাকগ্রাউন্ড নলেজ (যেমন কনসেপ্ট হায়ারার্কি) ব্যবহার ছাড়া সরাসরি ডেটা থেকে আকর্ষণীয় কাঠামো বা ক্লাস্টার আবিষ্কার করা সম্ভব।
পরিসংখ্যানে ব্যবহৃত ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম যেন PAM বা CLARA, কম্পিউটেশনাল কমপ্লেক্সিটি দৃষ্টিকোণ থেকে অকার্যকর রিপোর্ট করা হয়েছে। দক্ষতা নিয়ে চিন্তায়, CLARANS (Clustering Large Applications based upon Randomized Search) নামে একটি নতুন অ্যালগরিদম ক্লাস্টার অ্যানালাইসিসের জন্য উন্নত করা হয়েছিল।
মার্কেটিং-এ ক্লাস্টার অ্যানালাইসিসের একটি বিখ্যাত ব্যবহার হলো মার্কেট সেগমেন্টেশন — ব্যবহারকারীদের ডেমোগ্রাফিক এবং ট্রানজ্যাকশন हिस्टরি ডেটা অনুযায়ী সেগমেন্ট করা হয়, এবং প্রতিটি সেগমেন্টের জন্য মার্কেটিং কৌশল টেইলর করা হয়।
একটি অন্য ব্যবহার হলো মার্কেট স্ট্রাকচার অ্যানালাইসিস — প্রতিযোগিতামূলক সিমিলারিটি মেজার অনুযায়ী একই প্রোডাক্টের গ্রুপ চিহ্নিত করা। মার্কেটিং এবং রাজনৈতিক পূর্বাভাসে, ইউ.এস. পোস্টাল জিপ কোড ব্যবহার করে Неighbourhood ক্লাস্টার করা ভালোভাবে ব্যবহার হয়েছে লাইফস্টাইল অনুযায়ী neighbourhood গ্রুপ করার জন্য।
ফাইন্যান্সে, ক্লাস্টার অ্যানালাইসিস Бал্যান্সড পোর্টফোলিও তৈরি করতে ব্যবহার করা যায় — যেহেতু বিভিন্ন ইনভেস্টমেন্ট সুযোগ (যেমন স্টক) সম্পর্কে ডেটা দেওয়া আছে। ফাইন্যান্সিয়াল পারফরম্যান্স ভেরিয়েবল (রিটার্ন: দৈনিক, সাপ্তাহিক, বা মাসিক, ভোলাটিলিটি, বেটা, ইত্যাদি), ইন্ডাস্ট্রি এবং মার্কেট ক্যাপিটালাইজেশন ভিত্তিক ক্লাস্টার খুঁজে বের করা যায়।
ফাইন্যান্সে ক্লাস্টার অ্যানালাইসিসের আরেকটি অপারেশন হলো মার্কেট অ্যানালাইসিস। একটি দেওয়া ইন্ডাস্ট্রির জন্য, গ্রোথ রেট, প্রফিটেবিলিটি, ইন্ডাস্ট্রি সাইজ, প্রোডাক্ট রেঞ্জ, এবং একাধিক আন্তর্জাতিক মার্কেটে উপস্থিতি যেন মেজারের ওপর ভিত্তি করে একই ফার্মের গ্রুপ খুঁজে বের করা আগ্রহের বিষয়। এই গ্রুপগুলো analyse করা যায় মার্কেট স্ট্রাকচার শিখতে এবং তা থেকে উদাহরণস্বরূপ, কে একটি প্রতিযোগী তা নির্ধারণ করতে।
ক্লাস্টার অ্যানালাইসিস বড় পরিমাণ ডেটার জন্য ব্যবহার করা যায়। উদাহরণস্বরূপ, ইন্টারনেট সার্চ ইঞ্জিন ক্লাস্টারিং মেথড ব্যবহার করে ব্যবহারকারীদের সাবমিট করা কোয়েরি ক্লাস্টার করে। এগুলো সার্চ অ্যালগরिदম ডেভেলপ করতে ব্যবহার করা যায়।
সাধারণত, ক্লাস্টার করার জন্য ব্যবহৃত বেসিক ডেটা হলো ভেরিয়েবলের ওপর বিভিন্ন মেজারমেন্টের একটি টেবিল, যেখানে প্রতিটি কলাম একটি ভেরিয়েবল এবং প্রতিটি রো একটি রেকর্ড রিপ্রেজেন্ট করে। লক্ষ্য হলো ডেটার গ্রুপ গঠন করা যাতে একই রেকর্ডগুলো একই গ্রুপে থাকে। ক্লাস্টারের সংখ্যা প্রি-স্পেসিফাইড হতে পারে বা ডেটা থেকে নির্ধারিত হতে পারে।
