クラスター分析
クラスター分析の概要や種類、メリットやマーケティングにおける活用例を紹介します。
クラスター分析の概要や種類、メリットやマーケティングにおける活用例を紹介します。
クラスター分析とは、多変量解析を行い、データの中で類似性の高いもの同士をグループ化する統計的手法です。この手法は、データのパターンを発見する際に役立ち、マーケティング、社会科学、医学、情報科学などさまざまな分野で用いられています。
クラスター分析は、類似性の基準に基づいて、データをクラスターまたはグループに分類する統計的手法である。これは、大量のデータの中から関連性のあるデータを見つけ出し、それらをグループ化することで、データの理解を深める際に役立つ。クラスター分析には複数の種類があり、それぞれ異なるアプローチでデータをクラスタリングする。
例えば、階層性クラスター分析では、デンドログラム（樹形図）でクラスターを作成する。この手法は、視覚的に把握しやすく、はじめにクラスター数を指定する必要がないのが利点である。また、非階層性クラスター分析は、あらかじめクラスター数を定めてクラスタリングを行う。この手法は時間がかからないため、膨大なデータを扱う際に有効である。
クラスター分析のメリットは、その活用範囲の広さにある。例えば、マーケティング分野では、顧客の購買行動や過去の購買履歴から、顧客をいくつかのグループに分け、それぞれのグループに対して最適なマーケティング戦略を策定する際に役立つ。また、商品開発のためのブランドのポジショニングや商圏の特性を確認する際にも役立つだろう。
クラスター分析は多くの分野で活用されており、データの分析と理解において非常に重要な手法である。この分析方法を使いこなすことで、データドリブンな意思決定を行い、ビジネスを効率的に進めることができる。
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