ビジネス分析におけるクラスター分析

ビジネスには多くの非構造化データがあります。 統計によると、企業のデータのほぼ 80% は構造化されていません。 また、非構造化データの増加率は年間 55 ～ 65% です。 このデータは表形式に整理できないため、企業、特に中小企業が構造化されていないデータを使用することは困難です。 これが、ビジネス分析ツールが広く普及している理由です。 クラスター分析は、企業が非構造化データを分類し、それを最大限に活用するのに役立つビジネス分析ツールです。

このブログは、ビジネス分析におけるクラスター分析とは何か、その種類、およびアプリケーションを理解するのに役立ちます。

クラスター分析とは

クラスターとは、似たようなものを並べたり、まとめたりすることです。 したがって、名前が示すように、クラスター分析は、同一のオブジェクトを異なるグループに分類する統計ツールです。 クラスター内のオブジェクトには類似したプロパティがありますが、2 つの別個のクラスターのオブジェクトはまったく異なります。 クラスター分析は、ビジネス分析におけるデータ マイニングまたは探索的データ ツールとして機能します。 類似のパターンや傾向を特定し、あるデータ セットを別のデータ セットと比較するために使用されます。

クラスター分析ツールは、主に顧客をさまざまなカテゴリに分類し、ターゲットオーディエンスと潜在的なリードを把握し、顧客の特性を理解するために使用されます. クラスター分析は、データをその特性に基づいて異なるグループに分割する自動セグメンテーション手法として理解することもできます。 これは、ビッグデータの広いカテゴリに分類されます。

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さまざまな種類のクラスタリング モデルとは?

クラスタリングには、ハード クラスタリングとソフト クラスタリングの 2 種類があります。 ハード クラスタリングでは、各データ ポイントは明確であり、1 つのクラスターにのみ含まれます。 一方、ソフト クラスタリングのデータ ポイントは、確率に基づいて配置されます。 ソフト クラスタリングでは、1 つのデータ ポイントを異なるクラスターに適合させることができます。 以下は、ビジネス分析で最も一般的なタイプのクラスタリング モデルです。

• 階層:-階層クラスタリング アルゴリズムは、クラスタを階層に配置します。 クラスターのツリーを作成します。 次に、最も近い 2 つのクラスターが 1 つのペアに配置されます。 この新しいペアは、さらに別のペアと組み合わされます。

たとえば、8 つのクラスターがある場合、最大の類似特性を持つ 2 つのクラスターが一緒に配置され、1 つのブランチを形成します。 同様に、他の 6 つのクラスターは、3 つのクラスターのペアに配置されます。 クラスターの 4 つのペアがまとめられて、クラスターの 2 つのペアが形成されます。 残りの 2 つのクラスターもマージされて、ヘッド クラスターが形成されます。 クラスターはピラミッドの形で表示されます。

階層的クラスタリングはさらに、凝集型クラスタリングと分割型クラスタリングの 2 つのカテゴリに分類されます。 凝集クラスタリングは AGNES (Aglomerative Nesting) とも呼ばれ、1 つの結合クラスターが残るまで、2 つの類似したクラスターがすべてのステップでマージされます。 一方、DIANA (Divise Analysis) とも呼ばれる分裂的階層的クラスタリングは、AGNES と矛盾します。 このアルゴリズムは、1 つのクラスターを 2 つのクラスターに分割します。

• K – 平均:- K 平均クラスター分析モデルは、事前定義されたクラスターを使用しました。 K – クラスタリング アルゴリズムを使用すると、各反復で極大値を見つけることができます。 このアルゴリズムは、正しい重心が見つかるまで重心を計算し続けます。

• Centroid:- Centroid は反復クラスタリング アルゴリズムでもあります。 データポイントと重心の間の最も近い距離を計算することにより、2 つのクラスター間の類似性を見つけます。 次に、セントロイド クラスタリング アルゴリズムを使用して、局所的な最適値を見つけます。 このアルゴリズムのデータ ポイントは事前定義されています。

• 分布:-このクラスタリング アルゴリズムは確率に基づいています。 通常の規則またはガウス規則を使用して、1 つのクラスターのデータ ポイント間の確率を見つけます。 データ ポイントは、分布モデルの仮説または確率に基づいてクラスターに配置されます。 ただし、これは過剰適合モデルです。 これは、分散アルゴリズムを使用する際にいくつかの制限を設ける必要があることを意味します。

• 密度:-密度クラスター アルゴリズムは、データ空間を検索して、さまざまな密度のデータ ポイントを配置します。 このアルゴリズムは、異なる密度に基づいて個別の密度領域を作成します。

クラスター分析の利点

クラスター分析の最も重要な利点を 2 つ紹介します。

• 無向データ マイニング手法:-クラスター分析は、無向または探索的なデータ マイニング手法です。 これは、仮説を立てたり、クラスター分析の結果を予測したりすることができないことを意味します。 代わりに、非構造化データから隠れたパターンと構造を生成します。 簡単に言えば、クラスター分析を実行している間は、ターゲット変数を念頭に置いていません。 それは予期しない結果を生み出します。

• 他のアルゴリズム用に整理されたデータ:-企業は、さまざまな分析および機械学習ツールを使用します。 ただし、一部の分析ツールは、構造化データを提供する場合にのみ機能します。 クラスター分析ツールを使用して、機械学習ソフトウェアによる分析のためにデータを意味のある形式に整理できます。

クラスタ分析アプリケーション

企業は、次の目的でクラスター分析を使用できます。

• 市場セグメンテーション:-クラスター分析は、同じ行動を持つ同種の顧客のグループを作成することにより、市場セグメンテーションにおけるビジネスを支援します。 幅広い製品とサービスを提供し、多くの聴衆に対応する企業にとって有益です。 クラスター分析は、同じ属性を持つ顧客を 1 つのクラスターに配置することで、企業が自社の製品やサービスに対する顧客の反応を判断するのに役立ちます。 これにより、企業はサービスを組織化し、特定の製品をさまざまなグループに提供できます。

• 消費者の行動を理解する:-クラスター分析は、企業が消費者の嗜好、製品やサービスへの反応、購入パターンなどの行動を理解するのに役立ちます。 これは、企業がマーケティングおよび販売戦略を決定するのに役立ちます。

• 新しい市場機会の把握:-企業は、クラスター分析を使用して、消費者の行動を分析することにより、市場のニュース トレンドを理解することもできます。 ビジネスを拡大し、新しい製品やサービスを探索するのに役立ちます。 クラスター分析は、企業が強みと弱み、および競合他社を把握するのにも役立ちます。

• データの削減:-企業が大量のデータを管理および保存することは困難です。 クラスター分析は、企業が貴重な情報をさまざまなクラスターに分離するのに役立ち、破棄できる貴重なデータと冗長データを簡単に区別できるようにします。

クラスター分析の実行方法

各クラスター分析モデルには、異なる戦略が必要です。 ただし、次の手順はすべてのクラスター分析手法に使用できます。

• 非構造化データの収集:-既存の顧客データに対してクラスター分析を実行できます。 ただし、最近の傾向や消費者の特性を理解したい場合は、新鮮な情報を収集する必要があります。 調査を実施して、新しい市場の発展について知ることができます。

• 適切な変数の選択:-データ ポイントを別のデータ ポイントから分離できる変数またはプロパティを選択して、クラスター分析を開始します。 どのクラスターが形成されるかに基づいて、プロパティを絞り込むのに役立ちます。

• データのスケーリング:-次のステップは、データをさまざまなカテゴリにスケーリングすることです。 これは、選択した変数に基づいてデータを分類することを意味します。

• 距離計算:-クラスター分析の最後のステップは、変数間の距離を計算することです。 データポイントはさまざまな要因を持つクラスターに配置されるため、すべての変数を考慮した方程式を準備する必要があります。 最も簡単な方法の 1 つは、2 つのクラスターの中心間の距離を計算することです。

結論

クラスター分析は、非構造化データを使用可能な形式に変換するのに役立つ一般的なビジネス分析ツールです。 企業が収集するデータの量は年々増加しており、意味のある目的のためにデータを使用することが必要になっています。 したがって、クラスター分析の仕事は、今後数年間で数倍に成長すると予想されます。 統計によると、米国のクラスター マネージャーの平均給与は 79,109 ドルです。 一方、米国のデータ アナリストの平均給与は 65,217 ドルです。

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