クラスター分析とは？
意味・定義
クラスター分析とは、データをグループ分けする手法で、似た特性を持つデータをまとめて分析することを目的としています。この手法は、対象となるデータを事前に定義したカテゴリーに分けるのではなく、データ間の類似性に基づいて自然にグループを形成します。具体的には、数値データやテキストデータなどの多様な情報を扱うことができ、データの隠れたパターンや構造を明らかにするのに役立ちます。
目的・背景
クラスター分析は、ビジネスや研究において、データの理解を深めたり、意思決定を支援するために必要です。特に、大量のデータが存在する現代では、情報を一つ一つ確認することは困難です。そこで、クラスター分析を用いることで、データの中から重要な特徴や関係性を見つけ出し、マーケティング戦略や顧客セグメンテーション、異常検知など多岐にわたる課題を解決できます。
使い方・具体例
- 顧客データを分析し、共通の購買パターンを持つ顧客グループを特定することで、ターゲットマーケティングを実施する。
- 商品の売上データを基に、売上の高い商品群と低い商品群を分け、市場戦略を見直す。
- 医療分野で患者の症状や治療歴を基に、似た病歴を持つ患者グループを特定し、適切な治療法を提案する。
- SNSの投稿内容を解析し、興味関心が似ているユーザーをクラスタリングして、効果的なコンテンツ配信を行う。
関連用語
まとめ
- クラスター分析はデータを自然にグループ分けする手法である。
- この手法により、データの隠れたパターンや特性を発見することが可能になる。
- ビジネスの意思決定や戦略策定において、重要な役割を果たす。
現場メモ
クラスター分析を導入する際には、データの前処理が重要です。特にノイズの多いデータや、異常値が含まれている場合、結果に大きく影響を与えることがあります。また、適切なクラスタ数を選定するための手法も必要ですので、複数のアプローチを試し、結果を比較検討することが求められます。