「クラスター分析」とは、異なるものが混ざりあっている集団の中から互いに似たものを集めてクラスター(集団)にグループ分けする分析手法です。多数の情報の中から仮説をもとにして情報の関連性を解明します。
このクラスター分析を用いることで、ブランドの分類やイメージワードの分類、生活者のセグメンテーションが可能です。
クラスター分析の対象には、人を始めとして企業や商品、地域やイメージなど、さまざまなものが含まれ、大量のデータを効率的に分類できるのが特徴です。
そのため、クラスター分析は、顧客の意識や行動などの特性・生活者動向を分析した調査発表や、マーケティング現場でのターゲット分析、ペルソナ分析などで活用されています。これによりマーケティング施策を効率化することができます。
クラスター分析には、大きく分けると以下の2種類の分析方法があります。
似ている対象を順々にいくつかのクラスター（集団）にまとめる方法です。階層クラスター分析を行うと、対象を単にいくつかのクラスターに分類するだけでなく、デンドログラム（樹形図）により、クラスターが結合されていく過程が視覚的に把握できます。
集団全体から、似たもの同士が同じグループ（クラスター）に属するように自動でグルーピングを行う方法です。階層クラスター分析とは違い、大量の対象の分類に用いても結果が安定していることが特長のため、個体数が多い場合に適しています。
クラスター分析の最大のメリットは、大量のデータを単純化して理解・考察できるようになることです。大量かつ複数の似たデータを集約して1つのクラスターとして扱えるため、各クラスターの特性を分析するだけでそれぞれのおおまかな特性を把握することが可能となります。
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