クラスター分析：それは何であり、それをどのように使用するか
公開: 2022-07-21ブランドや組織が推論を導き出し、顧客の心に結論を引き出すには、データが不可欠です。 クラスター分析は、市場調査におけるデータ分析の重要なコンポーネントであり、ブランドがトレンドを導き出し、顧客のさまざまな人口統計、購入行動、好き嫌いなどの中からグループを特定するのに役立ちます。
市場調査プロセスにおけるこの分析方法は、情報をより小さなグループにまとめるための洞察を提供し、個人のさまざまなグループが同様の状況下でどのように動作するかを理解するのに役立ちます。 さまざまな組織や研究者は、クラスターの意味を理解するための事前定義された基準に応じて、クラスターをさまざまなカテゴリーに分類できますが、基礎となるデータ分析のテーマは類似しています。
クラスター分析とは何ですか？
クラスター分析は、研究者がオブジェクトのセットを他のそのような別個のクラスターとは特性が異なる小さいが別個のクラスターにバケット化またはグループ化することを可能にする研究における統計的方法です。 探索的データ分析の基礎となるテーマは、ブランド、組織、および研究者が視覚データから洞察を導き出し、傾向を特定し、仮説と明示的な仮定を検証するのに役立ちます。
調査におけるこの分析方法は、通常、パターン認識、機械学習、市場調査における洞察管理、データスクラビング、バイオインフォマティクスなど、さまざまな分野で使用される統計データ分析に基づいています。
クラスター分析の目的は、明確な動作の変化があるが、基礎となる特性と物事が同じコントロールグループにあるオブジェクトのグループを見つけることです。 この調査方法の優れた例は、定性的および定量的データを使用してクライアント間の請求処理の傾向をプロットする銀行です。 クラスター分析を使用すると、不正請求を結論付け、消費者の行動をよりよく理解するのに役立ちます。
クラスター分析方法
クラスター分析は、研究者や統計家がデータをより深く理解し、より良い意思決定を行うのに役立ちます。 データは定性的研究または定量的研究の一部である可能性がありますが、データ分析はデータがグラフにプロットされる研究プラットフォームで実行されます。 ただし、前述のように、研究ニーズに合わせてさまざまなクラスター分析手法が使用されます。
ただし、特定の方法で行う数学的な理由がない限り、クラスタリング方法は実験的に選択する必要があることに注意する必要があります。 最も一般的に使用されるクラスター分析方法を見てみましょう。
階層的クラスタリングまたは接続ベースのクラスタリング分析
階層的クラスタリングまたは接続ベースのクラスタリング分析は、クラスター分析で最も一般的に使用される方法です。 この方法では、類似したコンポーネントを示すデータがグループ化されてクラスターが形成されます。
次に、これらのクラスターは、他のクラスターを形成するために同一のプロパティを示す他のセットと相関されます。 調査研究におけるこの方法の中心的な前提は、近くにあるオブジェクトは、遠くにあるオブジェクトよりもはるかに関連性が高いということです。
階層的クラスタリングのもう1つの方法は、データのセットから始めて、それらを同様の情報の小さなクラスターに分割する分割法です。 この方法では、クラスター間の距離とそれらの関係を理解するために、クラスター間のリンケージ基準がより適切に定義されます。 この分析モデルには単一のデータ分割がないことに注意することが重要です。
セントロイドベースのクラスタリング
このクラスタリング手法では、クラスターが形成されますが、単一の中心ベクトル点によって定義されます。 K-means法のクラスタリングアルゴリズムを使用して、定義された目的を持つ軸上に中心点が見つかります。 次に、クラスターとこの中心点の間の距離が最小になるように、より小さなクラスターがこの中心に接続されます。
このクラスター分析手法の欠点は、クラスターの数、kクラスターが最初から定義され、データの分析と表現が制限されることです。
分布ベースのクラスタリング
分布ベースのクラスタリング分析方法は、データを同じ分布のオブジェクトにグループ化します。 この方法は、最も広く使用されている統計分析方法です。 このメソッドの明確な特徴は、単純ランダムサンプリングを使用して、分布からサンプルオブジェクトを収集することです。
このモデルは、属性とオブジェクトの間の相関関係を表示する必要がある場合に最適に機能します。 ただし、このモデルの欠点は、オブジェクトが事前定義された属性に基づいてグループ化されるため、各オブジェクトが分布と一致する必要があるため、クラスタリングにバイアスの要素が存在する可能性があることです。
密度ベースのクラスタリング
密度ベースのクラスタリング手法は、4番目に一般的に使用されるクラスター分析手法であり、クラスターはデータセット全体と比較した密度に基づいて定義されます。 スパース領域のオブジェクトは、通常、グラフィック表現でクラスターを分離するため、ノイズと境界点です。
DBSCANは、最も一般的に使用されている密度ベースのクラスタリング手法です。 ただし、この方法の欠点は、2つのクラスターの違いを示すために密度を下げる必要があることです。これは、不自然に感じることがよくあります。
クラスター分析の例
クラスター分析は明確な利点であり、業界、機能、および研究分野全体で広く使用されています。 研究におけるクラスター分析の有用性をよりよく表すために、下の2つの例を見てみましょう。
小売マーケティングにおけるクラスター分析
ブランドは伝統的にクラスター分析を使用して、顧客ベース間の人口統計学的セグメンテーションを使用することにより、購入行動の調査と傾向を理解します。 通常考慮されるいくつかの要因は、地理的な場所、性別、年齢、年間家族収入などです。
これらのパラメータは、さまざまな消費者グループが他の購入決定を行う方法に光を当てます。 したがって、小売大手はこのデータを使用して、そのようなオーディエンスにマーケティングする方法について類似点を引き出します。 これは、顧客離れを減らしながら、支出のROIを最大化するのにも役立ちます。
スポーツ科学におけるクラスター分析
クラスター分析のもう1つの日常的な使用例は、スポーツの分野です。 データサイエンティスト、研究者、医師、チーム管理者、スカウトなどは、類似したプレーヤーがさまざまなシナリオでどのようにうまくいくか、そして彼らがスポーツでどれほど効果的であるかを調べます。 プレーヤーは、体型、年齢、位置、および同様の基準に分類されて、その有効性を確認します。
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