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クラスター分析とコレスポンデンス分析の違いをわかりやすく解説！

こんにちは！今回はデータ分析手法の中でもよく使われる「クラスター分析」と「コレスポンデンス分析」の違いについて説明します。

クラスター分析とは？

クラスター分析は、似たようなデータをグループに分ける手法です。たとえば、たくさんの友達の趣味を調べて、音楽が好きな友達やスポーツが好きな友達をグループに分けるイメージです。こうすることで、どの趣味の友達が多いかを簡単に把握できるのです。

コレスポンデンス分析とは？

一方、コレスポンデンス分析は、異なるカテゴリ間の関係を可視化する手法です。例えば、あるお店で人気のある商品とその商品を買う人の年代を調べて、どの年代の人がどの商品の好みかをわかりやすく示すことができます。これによって、マーケティング戦略を立てやすくなります。

クラスター分析とコレスポンデンス分析の違い

特徴	クラスター分析	コレスポンデンス分析
目的	似たデータのグループ化	カテゴリ間の関係性を把握
適用例	顧客のセグメンテーション	商品の年代別人気
可視化方法	クラスタリング結果の図示	バイプロット

このように、クラスター分析とコレスポンデンス分析は目的も手法も異なります。データを分析する際に、どちらの手法を使用するかを考えることが重要です。

例えば、店舗の売上を分析する場合、顧客の購買傾向をクラスター分析で把握し、その後コレスポンデンス分析で年代別の好みを分析することで、より詳しいデータ解決が可能となります。

まとめると、クラスター分析は似たデータをまとめるのに対し、コレスポンデンス分析は異なるカテゴリ間の関係を示します。これらの分析を使い分けることで、情報を効率的に得ることができるのです！

ピックアップ解説

クラスター分析はただグループを作るだけに見えるかもしれませんが、実はその背後には深い心理が潜んでいるんです

例えば、同じ趣味を持つ人たちを集めると、彼らはさらにその趣味についての新しい情報を交換することが増え、コミュニティが形成されます

これが「趣味の共通点」を基にした人間関係の形成とも言えるのです

データ分析は冷たい数字だけではなく、人とのつながりに関する深い理解をもたらすものなんですよ

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