ビジネス分析におけるクラスター分析：知っておくべきことすべて

ビジネス分析の分野は、ユーザーの相互作用と顧客の行動を通じて生成された一貫したデータフローに従って拡大しています。 情報の量が増えるにつれて、それを利用するという課題も増えます。 このような大規模な非構造化データベースのセグメンテーションは、クラスター分析が効果的なツールとして機能する方法であるビジネス分析での実装のために、データベースから価値を引き出すために必要です。

クラスター分析は、情報のクラスターを作成してパターンを識別し、運用エンティティからの中断なしに作業する強力な機械学習方法を備えたビジネス分析の重要な側面です。 クラスター分析から作成されたメトリックベースの統計は、取得した結果に取り組み、会社が必要とする可能な改善に向けて進むための情報を取得することにより、ビジネスの拡大を効果的に支援できます。 正確で事実に裏付けられたレポートによる統一された管理は、企業や組織にとって非常に有益です。

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クラスター分析とビジネス分析におけるその役割について詳しく見ていきましょう。

クラスター分析とは何ですか？

クラスター分析は、データマイニング技術を使用して、同様の特性と機能を含むさまざまな小さなグループをセグメント化する、ビジネス分析で広く使用されているツールです。 この方法は、多くのデータセットを処理し、最も一般的な側面を持つ機能を分析し、アクセスを容易にするためにそれらを小さなグループにまとめてキュレートします。 顧客のグループ、購買習慣、製品の好みなどにかかわらず、クラスター分析はこれらに注目し、同じグループ内の将来のオブジェクトをさらに維持する傾向に従います。

Business Analysisは、取得したデータレポートを正確に実装するための貴重な洞察を得るために、大規模なデータセットを操作します。 一方、クラスター分析は、関連するオブジェクトをグループ化し、アナリストが適切な傾向とパターンを読み取ることで情報に基づいた意思決定を行うのに役立つクラスタリング手法を使用して、プロセス全体を可能にします。 これらの同種のグループを作成することで、アナリストは、クラスター分析ほど有能ではない他の形式のデータマイニングにかかる​​時間、労力、および費用を節約することもできます。

クラスター分析の特徴

クラスター分析のいくつかの機能により、他の分析ツールとは異なります。 クラスター分析の機能の一部を次に示します。

• クラスター分析は無向です。つまり、分析後に結果として得られるサブグループは、特定のパラメーターに基づいていません。 これらのグループは同種ですが、これらのグループを形成するための特定の公式はありません。
• クラスタリングは、大幅に異なる変数では追跡できない類似の機能と特定の動作を示すデータセットの分析で機能します。 たとえば、マーケティングキャンペーンの成功は、マーケティングメールを開いた人の数を使用して測定でき、クラスタリングではこの特性を表す変数のみが考慮されます。
• クラスタリングは、データベースを介してプロセスを実行しているときに、隠されたパターンとデータを見つけることができます。 クラスターは変数をターゲットにしませんが、隠されたパターンを見つけ、それに応じてセグメント化します。

クラスター分析の種類

機械学習アルゴリズムはさらに、さまざまなタイプに従って、ビジネス分析で正確なプロセスを実行します。 さまざまなデータ構造の構造化に使用されるさまざまなタイプのクラスター分析の例を次に示します。

ハードクラスタリング

ハードクラスターのグループ化方法では、各データ変数が1つのクラスターにのみ含まれるようにします。つまり、データ項目を適切に分類するには、ハードコアデータセットの分類を維持する必要があります。 クラスター分析のハードクラスタリングタイプで使用される有名なアルゴリズムの1つは、K-Meansです。

ソフトクラスタリング

ソフトクラスタリングはハードクラスタリングほど厳密ではなく、アイテムが複数のクラスターに同時に存在できるようにデータ変数をグループ化できます。 ファジークラスタリングアルゴリズムは、ソフトクラスタリンググループに属する頻繁に使用されるアルゴリズムです。

クラスター分析の応用

クラスター分析はビジネス分析の重要な部分であり、データマイニング、識別、および十分な情報に基づいたビジネス決定のための統計モデルの作成を完了するのに役立ちます。 このデータマイニング技術は、さまざまなドメインをナビゲートし、大量の非構造化データから貴重な洞察を取得するのに役立ちます。 そのアプリケーションのいくつかを見つけましょう。

• データサイエンスは、クラスター分析の最も重要なユーザーの1つであり、プロセスは大規模に使用されています。 データマイニングツールは、データベースの定性的および定量的側面を分析してそれに応じてセグメント化することにより、精度を提供します。

• マーケティングセクションを扱う企業は、市場セグメンテーションにクラスター分析を幅広く使用して、消費者セクションに基づいたより優れた戦略とマーケティング戦術を作成します。 クラスタリングは、顧客の属性と連携し、同種の属性をセグメント化して、リーチとパフォーマンスを向上させます。

• クラスター分析は、ソーシャルメディアの概念、そのリーチ、コンバージョン率、および広告手法を通じて促進する収益性レベルも理解します。 さらに、そのようなプラットフォームで実行されている社会構造も、データマイニング技術のクラスター分析を使用して研究されています。

• 画像セグメンテーションは新しい方法であり、クラスター分析の助けを借りて成長し、画像をセグメント化し、画像の類似点を均質な特性で分離します。つまり、画像データセットの一部をクラスター化して詳細な分析を行います。

• 協調フィルタリングのプロセスは、クラスター分析を使用して実行されます。クラスター分析は、顧客の履歴データを使用して、同じデータに基づいて推奨事項とオファーを拡張する方法です。 この概念は、クラスタリングに依存して、任意のデバイスでの過去の検索に基づいて同種のアイテムのグループをキュレートします。 このプロセスは、関連するアプリケーションが実行されるたびに、レコメンダーシステムとして実行されます。

クラスター分析をいつ使用するか？

クラスター分析は主にデータのセグメンテーションに使用されますが、システムの不整合を特定し、不正を検出することを目的として、異常を見つけるための使用法はエンティティ間で一般的です。 同種のクラスター化されたグループから出て行くトランザクションは疑わしいです。 大規模なデータベースを小規模で消費可能なデータセットに単純化することを目的とするアナリストは、クラスター分析を使用してプロセスを実装し、ユーザーが他のさまざまな手法で小規模なデータセットで作業できるようにすることもできます。 クラスター分析は、ビジネスアナリストが正確かつ正確にデータ分析を実行するのに役立つ多目的なオプションです。

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結論

クラスター分析は、クラスター内の同種のポイントとセグメントを識別して、他のアナリストの構造化プロセスを簡素化します。 これは、テクノロジーの世界にとって強力なツールであり、システムのパターンをキャプチャして展開し、スムーズなビジネス分析を実現します。 それは正確に時間管理、意思決定、および収益性を改善し、繁栄するために無数のビジネスチャンスを引き付けます。

比較的すべてのドメインからの操作は、クラスター分析の恩恵を受けることができます。 したがって、ビジネスアナリストは、クラスターアルゴリズムの実践を学習および維持し、それらを実際のビジネスシナリオに適用することをお勧めします。