クラスター分析とは？意味をわかりやすく簡単に解説

クラスター分析とは

クラスター分析は、多変量解析の一つであり、データ全体をいくつかのグループに分類する手法です。この分析の目的は、似たもの同士をまとめてグループを作り、データ構造を明らかにすることにあります。マーケティングや顧客分析、生物学、社会科学など、幅広い分野で活用されている分析手法です。

クラスター分析は、教師なし学習に分類される手法であり、事前に正解となるラベル情報を持たないデータに対して適用されます。データ間の類似度や距離に基づいてグループを形成するため、データの背後にある構造やパターンを発見するのに役立ちます。これにより、新たな仮説の発見や、より深い洞察を得ることが期待できます。

クラスター分析の結果は、データの可視化や解釈を容易にし、意思決定を支援する上で非常に有効です。例えば、顧客データをクラスター分析にかけることで、顧客をいくつかのグループに分類し、それぞれのグループに合わせたマーケティング戦略を展開できます。このように、クラスター分析は、データに基づいた戦略立案に貢献する重要なツールです。

クラスター分析の種類と活用

「クラスター分析の種類と活用」に関して、以下を解説していきます。

• クラスター分析の種類（階層型と非階層型）
• クラスター分析の活用事例（マーケティング分野）

クラスター分析の種類（階層型と非階層型）

クラスター分析には、大きく分けて階層型と非階層型の2つの種類が存在します。階層型クラスター分析は、データ間の類似度に基づいて段階的にクラスターを統合していく手法であり、デンドログラムと呼ばれる樹形図で結果を可視化できる点が特徴です。一方、非階層型クラスター分析は、事前にクラスター数を決定し、データを最も適切なクラスターに割り当てる手法であり、k-means法が代表的です。

階層型クラスター分析は、クラスター間の関係性を把握するのに適しており、データの全体像を理解するのに役立ちます。非階層型クラスター分析は、大規模なデータセットに対して効率的にクラスターを形成できるため、実用的な応用に向いています。どちらの手法を選択するかは、データの特性や分析の目的に応じて検討する必要があります。

クラスター分析の活用事例（マーケティング分野）

クラスター分析は、マーケティング分野において、顧客セグメンテーションやターゲティング戦略の策定に広く活用されています。顧客の購買履歴、 demographics（年齢、性別、居住地など）、行動データなどを基にクラスター分析を行うことで、顧客をいくつかのグループに分類できます。これにより、各グループのニーズや特性に合わせたマーケティング施策を展開することが可能になります。

例えば、ある小売企業が顧客データをクラスター分析した結果、高所得者層、若年層、ファミリー層といった異なる顧客グループを発見したとします。企業は、高所得者層には高級ブランドの商品を、若年層にはトレンドの商品を、ファミリー層には家族向けのキャンペーンをそれぞれ展開することで、売上向上を図ることができます。このように、クラスター分析は、マーケティング戦略の最適化に貢献する強力なツールです。