Resumo

O presente trabalho teve como objetivo comparar a similaridade entre os agrupamentos gerados pelos métodos hierárquico e particionado (k-means) na análise de preços de combustíveis, utilizando dados de gasolina comum e etanol no município de Campina Grande – PB em 2019. A análise de cluster, técnica estatística multivariada, foi aplicada para classificar postos de combustíveis em grupos homogêneos, considerando a proximidade dos preços. As análises foram realizadas no software R, demonstrando a viabilidade da aplicação dessas técnicas em dados reais. No método não hierárquico (k-means), a definição do número de grupos foi feita por meio do método Elbow, sendo identificadas diferenças significativas nas médias de preços entre os grupos. No método hierárquico, empregou-se a distância euclidiana e ligação completa, os clusters obtidos apresentaram estruturas semelhantes a do k-means. A comparação entre as duas abordagens revelou consistência na formação dos grupos e na similaridade estrutural dos clusters gerados, indicando que ambos os métodos produziram resultados convergentes para a segmentação dos postos por preço evidenciando a confiabilidade das técnicas utilizadas. Conclui-se que a análise de cluster é uma ferramenta eficaz para estudos de mercado de combustíveis, e que os métodos hierárquico e particionado, embora distintos em sua abordagem, geraram agrupamentos coerentes neste contexto.

Palavras-chave

• Análise de cluster
• Métodos hierárquicos e particionados
• Preços de combustíveis
• k-means
• Distância euclidiana

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