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Introduction

  • クラスター分析とは、個々のデータから似ているデータ同士をグルーピングする分析手法です。

  • クラスター分析では、グルーピングされたデータの集まりをクラスター(集団)と表現します。

  • クラスターの数に決まりはなく、必要に応じて任意の数のクラスターにグループ分けすることが可能です。

  • クラスター分析は教師なし学習に分類され、目的変数を設定しません。

  • クラスター分析の最大のメリットは、大量のデータを単純化して理解、考察しやすくすることです。

クラスター分析の種類 [1]

  • クラスター分析には階層性クラスター分析と非階層性クラスター分析の2種類があります。

  • 階層性クラスター分析はデンドログラムを作成し、クラスターを視覚的に把握しやすいです。

  • 非階層性クラスター分析は、あらかじめ定めたクラスター数でクラスターを作成します。

  • 階層性クラスター分析のメリットは、クラスター数を最初に指定する必要がない点です。

  • 非階層性クラスター分析のメリットは、計算時間がかからないことです。

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クラスター分析のメリット [1]

  • 大量のデータを単純化して理解、考察しやすくすることができます。

  • 複数の似たデータを集約して1つのクラスターとして扱えるため、データのおおまかな特性を把握することができます。

  • クラスター分析を行うことで、複雑なデータを単純化して考察することができます。

  • クラスター分析は、行動ログやアンケートデータなどを使用してデータの傾向を掴む際によく使用されます。

  • クラスター分析は、データの類似度を算出する基準が複数存在し、どれが最適かはデータによって変わります。

クラスター分析の活用事例 [1]

  • 顧客のグルーピング: 化粧品の顧客満足度調査で、利用者を3グループに分け、満足度や意向を分析。

  • アンケートデータの分析: 生徒の性格や勉強へのやる気をクラスター分析で分類し、特徴を把握。

  • マーケティング: 顧客層の特性分け分析、店舗の取り扱い商品構成の分析、商圏の特性分析、ブランドのポジショニング分析に利用。

  • ネットショップのメールマーケティング: 購買履歴データをクラスター分析し、顧客に合ったメールマガジンを送信。

  • 新商品開発: アンケートのフリーアンサーをクラスター分析し、新商品開発や既存商品のリニューアルに活用。

クラスター分析の注意点 [1]

  • データの類似性を判断する方法は数パターン存在し、ユークリッド距離やマハラノビス距離などがあります。

  • 各クラスターの特徴は自分で考察しなければならないため、主観が入らないよう注意が必要です。

  • 必ずしもきれいに分類できるとは限らず、データの類似度を決める基準を変えるなどの対策が必要です。

  • クラスター分析は、データ間の類似度を計算し、類似度が近い者同士をまとめていくことしか行いません。

  • クラスター分析が合わないデータの場合、因子分析などの他の分析手法も検討する必要があります。

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