距離尺度

近年の情報化社会においては、日々、想像をはるかに超える量のデータが生み出されています。この膨大なデータの海から、私たちにとって有益な情報を効率的に引き出すことが求められています。このような中、データをいくつかのグループに分類するという作業は、データ分析の基礎となる重要なプロセスです。 例えば、顧客をその購買傾向に基づいてグループ分けすることで、それぞれのグループに最適な広告を配信したり、おすすめの商品を提案したりすることが可能になります。また、商品の類似性によって分類することで、効率的な在庫管理や顧客のニーズに合わせた商品開発につなげることができます。 このようなデータの分類を行うための手法の一つに、「クラスタリング」があります。クラスタリングとは、データ間の類似度や距離に基づいて、自動的にグループを作成する手法です。従来の分析手法では、人間が事前に分類の基準を設定する必要がありましたが、クラスタリングを用いることで、データ自身が持つ隠れた構造やパターンを明らかにすることができます。 クラスタリングは、マーケティングや顧客分析、画像認識、異常検知など、幅広い分野で応用されており、データ分析の重要なツールとして、その重要性を増しています。