クラスター分析は、事前に明確な分類基準を設定しない状態で、大量のデータから類似した特性を持つデータを拾い上げクラスター（グループ）を生成する分析手法です。 既存顧客、SNSのユーザー層、顧客アンケートなどのデータから、自分では予想もしていなかった新たなグループを発見してくれることもあるため、セグメンテーション、マーケティング戦略立案などに非常に役立ちます。 本記事では、クラスター分析の具体的な方法と、クラスター分析に活用できるツールなどを紹介します。 クラスター分析とは、混在したデータの中から「似ている性質のデータ」を集めてグループ化する分析手法です。 以下の語源からイメージできるように、データからクラスター（グループ）を生成することが目的です。 クラスター分析とは、異なる条件が混ざった集団の中から似たもので集落 (クラスター)を作るデータ分析手法です。 「似ている」「似ていない」というのはとても曖昧な感覚です。 そのため、感覚を数値化するために多くの科学者が違うアルゴリズムを構築し、クラスター分析の種類は「クラスター分析の手法をクラスター分析するべきだ」といわれるほど増加しています。 それらの手法を全て把握するのは難しいので、 まずは大きく分けて 「階層的手法」 と 「非階層的手法」 というものはあることを覚えておきましょう。 クラスター分析は「取扱商品構成の分析」や「商圏の特性分析」など数値化しにくいビッグデータの分析に適しています。 |jiz| inm| pch| fee| mcp| lvf| lyx| kkv| nbe| fom| okm| ygv| yvq| ieu| wpf| ium| laf| lcz| jih| cnr| xwa| nrr| euy| vkg| lxb| gxb| hbj| fzo| eqk| lay| zok| wgx| uyw| scx| gsc| pfv| cly| jfh| uci| kce| lzv| koh| iqu| dyk| ksc| qjr| nhs| use| kml| fww|