---

クラスター分析と潜在クラス分析の違いをわかりやすく解説！

データを分析する方法にはさまざまなものがありますが、その中でも「クラスター分析」と「潜在クラス分析」という2つの手法は特に人気があります。ただ、この2つの分析方法は似ている部分もあれば、全く違う部分もあります。今回は、それぞれの特徴や違いについて詳しく解説していきます。

クラスター分析とは？

クラスター分析は、データをグループに分ける方法です。例えば、ある商品の購入データがあるとします。このデータを分析することで、似たような嗜好を持つ顧客をグループ分けすることができます。これによって、マーケティングや商品の改善に役立てることができます。

潜在クラス分析とは？

一方で、潜在クラス分析は、観測データから見えない「潜在的なクラス」を特定するための分析方法です。たとえば、心理学の研究などでは、表面的に見える行動から、潜在的な欲望や心の状態を探ることができるのです。この手法は、異なる特性を持つ個人を区分けするために使われます。

クラスター分析と潜在クラス分析の違い

特徴	クラスター分析	潜在クラス分析
目的	データを似たグループに分ける	潜在的なグループを見つける
データの性質	明示的なデータ	観測データからの推測
使用される分野	マーケティング、バイオインフォマティクスなど	心理学、社会学など

まとめ

クラスター分析と潜在クラス分析は、データ分析の手法として非常に重要ですが、その目的や使い方は異なります。前者はデータを明示的なグループに分けるのに対し、後者は見えないグループを特定します。どちらの手法も適切に用いることで、より深い洞察を得ることが可能です。

ピックアップ解説

クラスター分析について少し掘り下げてみましょう

クラスター分析は単なるグループ分けと思われがちですが、実はそれ以上の意味を持つことがあります

例えば、ある商品を好む人たちをグループ化することで、その商品の改善ポイントを見つけたり、新たな市場戦略を練ることができます

そしてこの手法は、データがたくさん集まってくる現代においてますます重要性が増しています

データを効率的に分析することで、企業が競争優位を保つための強力な武器となるのです

---