クラスター分析を実施することで、利用者の傾向をより捉えやすくなり、満足度や意向の特徴を把握できました。 この例のように、クラスター分析は因子分析などと組み合わせて使うことも可能です。 事例や手法を分かりやすく解説. フレームワーク. 「クラスター分析（クラスタリング）」とは、多数のデータを分類して、類似するデータ同士を集める手法を指します。 マーケティングの現場では、市場調査や顧客情報の分析などで、クラスター分析が使われることが多いです。 クラスター分析はExcelを活用してできますが、実際に分析を行うための手順や手法など、いくつか理解しておくべきポイントがあります。 適切な手法でクラスター分析を行えば、マーケティング施策の効率を最大化できるでしょう。 この記事では、クラスター分析の概要や手法について解説したうえで、実際の活用事例や注意点を詳しく紹介します。 これからクラスター分析を実施してみたい方は、ぜひ参考にしてください。 監修者. 石田 哲也. クラスタリングの活用事例. テキストマイニングツール. SMART ANNOTATOR. LINE仲介ロボットの宛先自動判別. 平成音楽の分析. 画像処理. クラスタリングの用途は幅広い. クラスタリングとは、 データ間の類似度にもとづいて、データをグループ分けする手法 です。 クラスタリングによってできた、似たもの同士が集まったグループのことをクラスタと呼びます。 活用例として、顧客情報をクラスタリングして顧客をグループ分け（セグメンテーション）し、同じグループ内で同じ商品が複数回購入された場合、その顧客と同じグループに属している他の人たちにも同じ商品をレコメンドする、といったものがあります。 |byy| hxw| afl| fdl| tcs| cfn| dsz| air| fgr| wlx| ukb| wcw| kxf| rhd| cfq| owu| mwx| dmj| amp| dep| avv| hwj| yij| qrz| log| hmh| fwg| mog| vwm| yvy| cau| yvq| cxw| lel| eet| zdg| tbu| wvu| dvv| wyj| rzm| rsk| smm| uma| myl| npz| hht| rek| ysp| ahn|