クラスター分析とは?分析方法やメリット・デメリットを理解しよう

分析手法・フレームワーク
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クラスター分析は、膨大な統計データや調査データ、顧客データなどを取り扱うのに向いているデータ分析手法です。
例えば、自社サービスを利用している顧客の意見を集計するのに効果的なアンケートやリサーチで集まったデータは、
意見の幅が広く通常のデータ分析ではまとめきれません。そんなときにクラスター分析が活躍するのです。

今回はクラスター分析についてその内容や分析をおこなう際のコツについて解説します。

クラスター分析とは集団を作る分析手法のこと


クラスター分析とは、異なる条件が混ざった集団の中から似たもので集落(クラスター)を作るデータ分析手法です。

「似ている」「似ていない」というのはとても曖昧な感覚です。そのため、感覚を数値化するために多くの科学者が違うアルゴリズムを構築し、クラスター分析の種類は「クラスター分析の手法をクラスター分析するべきだ」といわれるほど増加しています。それらの手法を全て把握するのは難しいので、
まずは大きく分けて「階層的手法」「非階層的手法」というものはあることを覚えておきましょう。

クラスター分析は「取扱商品構成の分析」や「商圏の特性分析」など数値化しにくいビッグデータの分析に適しています。大きな集団の中から特性や傾向を分類する手法なので、年齢や性別などはっきりと数値化できるデータの分類に対しては使用されません。

階層型クラスター分析の特徴

「階層型クラスター分析」はデータ間の類似度を計算し、似ているものから似ていないものへ段階的にまとめていく分析方法です。

類似度の計算に使われる距離測定方法は多種類提唱されていますが、最も使用されているものは「ウォード法」となります。ウォード法はデータ平均に対する偏差値を使用するので、全体的にバランスがいい分析がおこなえる測定方法です。

階層型クラスター分析によってまとめられていくデータはトーナメント図のようなデンドログラム(樹形図)を描くため、視覚的にどのクラスター同士が似ているか把握しやすいという特徴もあります。

階層型クラスター分析のメリット・デメリット

クラスター分析はトーナメント図のようなグラフで表せるため、分析結果を出してから判断基準のラインを変えて「クラスター化する分割数」を変更できます。1回のデータ分析でさまざまな分割数を直感的に解読できるという点が層型クラスター分析の大きなメリットとなります。

一方で、階層的クラスターはデータ全てを総当たりで計算するため、データが大きすぎると計算量の多さでデータ分析がおこなえなくなるというデメリットもあります。ビッグデータを分析する際には非階層的手法を導入しましょう。

非階層型クラスター分析の特徴

「非階層型クラスター分析」は階層的な段階を持たせず、事前に「いくつのクラスターに分割するか」を設定してからデータをグループ化する分析手法です。

同じクラスターの中のデータは類似性を際立たせ、別のクラスター同士は違いを際立たせるという特性を持つ非階層型クラスター分析は、データ量が多いリサーチやアンケートの結果を分析する際に活躍します。

非階層型クラスター分析のメリット・デメリット

非階層型クラスター分析は事前に決めておいた分類数を基準にするため、階層型クラスター分析よりも計算が簡略化されます。そのため、階層型クラスター分析では計算しきれないビッグデータも、効率的に分類できるというメリットがあります。

一方で、非階層型クラスター分析は基準値やクラスター数を人の手で設定する必要があるため、その設定が分析上適していないと正しい結果が算出されません。そのため、本分析のための最適な設定を算出するために、事前に何度か設定数値を変えた試算をしなければならないというデメリットもあります。

クラスター分析をおこなう際の注意点


クラスター分析は非常に便利なデータ分析手法ですが、いくつかのポイントに注意しておかないとその精度を高められません。
ここでは、クラスター分析をおこなう際の注意点を2つ解説するので分析時の参考にしてください。

注意点1:クラスター分析だけで判断しない

クラスター分析は大きなデータ群を類似性で分類する手法です。しかし、具体的な数値を読み取ることはできない手法でもあります。
クラスター分析はあくまで集団を小さなクラスターに分けて特徴を掴む分析であることを忘れずに、その他のデータ分析方法も取り入れながら業務改善やマーケティングをおこないましょう。

注意点2:主観的な結果が出やすい

非階層型クラスター分析は分析するユーザの主観が入りやすいという特徴があります。

クラスター数や基準値を決めるときに「こういう結果が欲しい」という意識が無意識に影響してしまう可能性があるのです。クラスター分析をおこなう際は複数の意見を取り入れた数値を設定し、分析結果は参考に留めて、分析結果を絶対視しないように注意しましょう。

まとめ:クラスター分析はデータをグループ分けする分析手法


クラスター分析は一見複雑そうで難しいデータ分析手法です。

しかし、「曖昧で大量の数値を小さなグループに分ける」という基本的な目的が理解できれば新規事業の計画や新規サービスの立案、より効果的なマーケティング施策・販促の立案に活用できるでしょう。
他のデータ分析方法と一緒にクラスター分析を活用してマーケティングの精度を高めていきましょう。

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