O algoritmo de clusterização pode formar grupos como "clientes que compram frequentemente" ou "clientes que só compram em promoções".

O K-Means é um dos algoritmos mais populares nesse campo.

II) Regras de associação: Já reparou que supermercados sugerem produtos baseados no que você comprou?

Esse é o resultado da análise de regras de associação. Um exemplo famoso é: "clientes que compram pão têm grande chance de comprar manteiga".

Essas regras ajudam empresas a planejar ofertas, organizar produtos em prateleiras ou até criar campanhas específicas.

III) Detecção de anomalias: E quando algo parece fora do padrão?

A detecção de anomalias é usada para identificar eventos incomuns, como fraudes em cartões de crédito ou falhas em máquinas industriais.

Ela analisa o comportamento normal dos dados e alerta quando algo diferente aparece.