Qual característica de um conjunto de dados, constatada por uma análise descritiva, justificaria a aplicação prévia de um método de agrupamento de dados?
Passo 1
O enunciado pergunta qual sinal, obtido por meio de análise descritiva (histogramas, estatísticas de dispersão, gráficos de dispersão etc.), indicaria que faz sentido tentar agrupar os dados em subgrupos antes de aplicar outros métodos de modelagem ou resumo.
Passo 2
Em geral, um método de agrupamento de dados (cluster analysis) é indicado quando os seus dados não formam um único “grupão” homogêneo, mas sim quando há indícios de que eles se distribuem em dois ou mais subpopulações distintas. Na prática, isso se traduz na ideia de heterogeneidade ou multimodalidade nas variáveis avaliadas.
Passo 3
Para verificar essa característica na análise descritiva, você pode olhar para:
- O histograma de cada variável: se aparecer mais de um pico (“cúspide”) no contorno da distribuição, dizemos que a variável é multimodal. Cada pico pode corresponder a um possível cluster.
- O diagrama de dispersão entre pares de variáveis: se os pontos se concentram em regiões distintas (aglomerados), isso sugere a presença de grupos naturais.
- Estatísticas de dispersão e agrupamento: valores de variância muito elevados ou coeficientes de variação que mudam muito de uma amostra para outra também indicam vieses a subgrupos.
Passo 4
Portanto, sempre que a sua análise descritiva revelar multimodalidade (isto é, mais de um pico no histograma) ou aglomerados visuais no scatter plot, você tem um forte indício de que faz sentido aplicar um algoritmo de clustering antes de prosseguir com outras análises.
Resposta
A presença de multimodalidade na distribuição de uma ou mais variáveis (histogramas com vários picos) ou de aglomerados visíveis em gráficos de dispersão justificaria a aplicação prévia de um método de agrupamento de dados.