分析 クラスター分析：データの類似性を見つける
似通った性質を持つものの集まりを作る方法、それが集団分けのやり方です。たくさんのデータから、隠れた規則や繋がりを見つけ出すために、様々な場所で役立っています。
例えば、お店でお客さんが買った品物の記録を調べ、お客さんの層を分けたり、遺伝子の働き方から病気の種類を分けたり、商品の性質を調べて値段を決めるなど、色々な場面で使われています。
この集団分けのやり方は、大きく分けて二つの種類があります。一つは階層的な方法、もう一つは非階層的な方法です。階層的な方法は、木のような図を使って、似たものを順々にまとめていくやり方です。それぞれの集団の繋がり具合がよく分かります。非階層的な方法は、あらかじめ集団の数を決めて、決めた数の集団に分けていくやり方です。たくさんのデータを扱う時に向いています。
どちらの方法にも、それぞれに良い点と悪い点があります。扱うデータの種類や目的によって、適切な方法を選ぶことが大切です。
この集団分けのやり方で分けた結果を元に、お店で売るための作戦を立てたり、病気の診断を助けたり、新しい商品を作ったりと、色々な場面で役立ちます。
例えば、お客さんをいくつかの層に分け、それぞれの層に合った広告を出すことで、より効果的に商品を売ることができます。また、病気の患者さんを症状によってグループ分けすることで、より正確な診断や治療法の選択に繋がります。
このように、データの分析において、集団分けのやり方は、隠れた情報を見つけ出すための強力な道具と言えるでしょう。大量のデータの中から意味のある情報を抽出する技術は、これからの情報化社会においてますます重要になっていくと考えられます。
