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分析手法紹介(クラスター分析)

2009年10月9日

いろいろなサンプルを収集して分析する場合,サンプルをいくつかのグループに分類し,グループの特徴として分析を行います。このような場合,どのサンプルとどのサンプルを同じグループにすればよいか判断に迷ったことがありませんか?

今回は,サンプルの特徴量から類似性を判断して分類する手法(クラスター分析)をご紹介します。


クラスター分析(cluster analysis)とは

多変量解析の1つで、サンプル(データの集まり)を類似度(距離)によって、いくつかのグループ(クラスター)に分けるデータ分析/分類手法

 

事例紹介(ある会社の社員の特徴を分類)

社員ひとりひとりの特徴は,個人特性,対人能力,意思決定能力,管理能力という4項目で数値化されています。(数値は心理テストなどの結果から算出されます)

この数値を利用して,社員たちはどのようなグループに分類できるのか?各グループはどのような特徴があるのか?ある社員Aはどのグループに属するのか?といった分析をし,各社員の社内での位置づけを行うことができます。

クラスター分析により,分類を行った結果が下図です。

クラスター分析

左がクラスター分析によって出力される樹形図です。一番下に各社員が位置づけられており,線が下のほうでつながっている社員ほど特徴が似ていると判断することができます。今回は社員を4つのグループに分けることにし,人数の多い順に?,?..とグループ名をつけました。右のグラフは,グループごとに特徴量の平均値をプロットしたものです。例えばグループ?(オレンジ線)は,「個人特性が高く,意思決定能力が低い」という特徴があることがわかります。

このようにクラスター分析を利用することにより,多数のサンプルの特徴量を用いて定量的にグループ分けをすることが可能になります。

評価内容について,御興味のある方はお気軽にお問い合わせ下さい。

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