【意味と解説】クラスター分析とはなにか【グルーピング】

クラスター分析とは

クラスター分析は20世紀の統計学のなかで発展しました。その目的は、大量のデータを特定の基準に基づき、類似した特性を持つもの同士をグループ化する「グルーピング」です。膨大な情報から意味のあるパターンを見つけ出し、分析の手間を減らすことが目指しています。

クラスター分析の基礎知識

クラスター分析において重要なのは「類似性」です。この類似性をどう定義するかにより、それぞれのデータがどのクラスターに属するかが決まります。例えば、顧客の購買履歴データを分析する際、類似性の基準となるのは購入商品の種類や購入頻度、購入時間帯など、研究者の目的により様々です。

クラスター分析の実際の活用

マーケティング分野での活用

例として、マーケティング分野を見てみましょう。企業はクラスター分析を使って、顧客の購買パターンを分析し、セグメント化します。これにより、個々の顧客グループに対する最適なマーケティング戦略を計画できます。

医療分野での活用

医療分野でも活用されています。患者の症状や遺伝情報をクラスター分析することで、特定の疾患に対するリスクを評価したり、パーソナライズされた治療法を開発するための重要な手段となります。

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