アルゴリズム クラスター分析：データの類似性を見つける旅
- クラスター分析とはクラスター分析とは、たくさんのデータの中から、互いに似た特徴を持つものを探し出し、いくつかのグループに分ける分析方法です。このグループのことを、特に「クラスター」と呼びます。例えば、お店の顧客の購買履歴や顧客に関する情報（年齢、性別、住所など）があるとします。クラスター分析を使うことで、これらの情報に基づいて、似たような購買傾向を持つ顧客や似た属性を持つ顧客をグループ分けすることができます。 クラスター分析によって顧客をグループ分けすることには、様々なメリットがあります。例えば、各グループの顧客に合わせた効果的な販売戦略を立てることができるようになります。 あるいは、各グループの顧客のニーズに合わせたサービスを提供することで、顧客満足度を向上させることも期待できます。クラスター分析は、マーケティング分野以外でも幅広く活用されています。例えば、医療分野では、患者の症状や検査データに基づいて、病気のタイプを分類するために用いられます。また、金融分野では、顧客の投資行動やリスク許容度に基づいて、投資家グループを分類するために用いられます。このように、クラスター分析は、大量のデータの中に隠れている有用な情報を発見するために、非常に役立つ分析方法と言えるでしょう。
