Exploratory アワー #652 - K-Means クラスタリング - クラスターごとの特徴を瞬時に理解する
クラスタリングは、顧客や回答者といったデータを、その行動パターンや回答傾向をもとに複数のグループに分類する分析手法です。しかし、従来のクラスタリング分析では、結果の解釈に時間がかかり、各クラスターの特徴を正確に把握することが困難な場合がありました。
Exploratoryのバージョンv13から新たに追加されたAIサマリー機能を使用することで、K-meansクラスタリングで作成したクラスターごとの特徴を自動的に要約し、素早く結果を理解することが可能になります。この機能により、レーダーチャートや散布図などの複数のチャートを詳細に分析する前に、各クラスターの主要な特徴を瞬時に把握できるようになります。
問題
クラスタリング分析を実行した後、各クラスターの特徴を理解するために、複数のチャートを個別に確認し解釈する必要があります。特に初めてクラスタリング分析を行う場合、レーダーチャートやバイプロットなどの結果をどのように読み取り、解釈すればよいか分からないという課題があります。
また、業務において素早く結果を解釈しなければならない状況では、ひとつひとつのチャートを詳細に確認していく時間的余裕がない場合もあります。このような状況では、効率的にクラスターの特徴を把握する手段が必要となります。