¿Es posible conocer a todos los clientes de mi negocio? Imagina que eres dueño de una popular tienda online de ropa. Cada día entran y salen decenas de pedidos. Algunos compradores gastan mucho, otros solo aparecen cuando hay rebajas. Algunos vuelven una y otra vez. Otros, desaparecen. Hasta aquí, nada nuevo. El problema aparece cuando te haces la gran pregunta: “¿Cómo los organizo a todos?”
La respuesta está en una técnica poderosa del Business Analytics llamada clustering. Es como darle a los datos una brújula y decirles: “Encuentra a los que se parecen entre sí”.
Pero aquí viene lo interesante: no todos los algoritmos de clustering funcionan igual. Algunos prefieren el orden. Otros, el caos. En el mundo del análisis de datos, esa diferencia tiene dos nombres: K-means y DBSCAN. Vamos a entender estos conceptos con casos prácticos.
Tabla de Contenido
¿Por qué las empresas usan clustering en Business Analytics?
El clustering es una de las herramientas más silenciosas pero más potentes del Business Analytics. Según indica la web de Google for Developers, permite a las empresas entender patrones de comportamiento, segmentar mercados y descubrir oportunidades sin necesidad de categorías predefinidas.
Según Harvard Online, el clustering es clave para crear segmentaciones más útiles que las tradicionales, sobre todo en un contexto de decisiones basadas en datos.
Si quieres aprender a usar K-means y DBSCAN para optimizar tus estrategias de venta, quizás te interese el Master en Business Analytics de Esden.
Ver Master¿Qué es K-means y cuándo usarlo?
K-means es el algoritmo de agrupamiento más utilizado en machine learning y análisis de datos. A diferencia de DBSCAN, que trabaja con densidad, K-means organiza la información en grupos esféricos alrededor de centros (o centroids), lo que lo hace ideal para segmentación rápida y eficiente.
Es ideal cuando:
- Sabes que tus datos se pueden dividir en grupos claros.
- No hay mucho desorden.
- Quieres resultados rápidos.
Caso real: K-means en una tienda online de moda
Volvamos a tu tienda de ropa. Si usas K-means podrías descubrir que tienes tres tipos de clientes muy definidos:
- Los que solo compran con descuentos.
- Los que compran regularmente.
- Los que gastan mucho en productos premium.
Perfecto. Ahora puedes crear campañas de marketing distintas para cada uno.
¿Qué es DBSCAN y cuándo usarlo?
DBSCAN es distinto. Es un algoritmo inteligente de agrupamiento que no le gusta que le digan cuántos grupos debe buscar. Le gusta explorar. El algoritmo clasifica los puntos como núcleos, fronteras o ruido, permitiendo la detección de agrupaciones de formas arbitrarias y la identificación de valores atípicos. Su capacidad para manejar datos con ruido y descubrir estructuras complejas lo convierte en una herramienta valiosa en diversas aplicaciones de análisis de datos.
Es el algoritmo que usan las empresas cuando:
- No tienen ni idea de cuántos grupos hay.
- Los datos son caóticos.
- Hay valores raros o comportamientos atípicos.
Caso real: DBSCAN en un banco para detectar fraudes
Un banco quiere detectar operaciones sospechosas. No sabe cuántos tipos de clientes raros existen. Pero DBSCAN lo ayuda a encontrarlos.
Detecta:
- Transacciones a horarios extraños.
- Envíos de dinero desde países inusuales.
- Operaciones que no se parecen al resto.
Así, el banco puede identificar movimientos fuera de lo normal y analizar si hay fraude
¿Entonces cuál elegir? K-means vs. DBSCAN
No se trata de cuál es mejor, sino de cuál te conviene más según la naturaleza de tus datos y del problema en si.
Como señala IBM en su guía sobre clustering, “no existe un algoritmo universalmente superior; la elección correcta depende de las características específicas de tus datos y del objetivo de tu análisis”.
Una buena regla práctica sería:
| Si tus datos son… | Lo mejor es usar… |
|---|---|
| Ordenados, con grupos bien diferenciados | K-means |
| Desordenados, con outliers o sin estructura clara | DBSCAN |
Porque en el fondo, como pasa en los negocios, no siempre el escenario es perfecto y predecible. A veces tus clientes se comportan de forma lógica y otras veces, no tanto.
Ahí está la gracia del Business Analytics: elegir bien tus herramientas según el terreno que te toca analizar.
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