Klusterianalyysi

Klusterianalyysi on tilastollinen menetelmä, joka ryhmittelee dataa samankaltaisuuksien perusteella. Tavoitteena on löytää datasta piileviä ryhmiä eli klustereita, jotka koostuvat samankaltaisista havainnoista. Klusterianalyysiä käytetään muun muassa markkinointitutkimuksessa, lääketieteessä ja koneoppimisessa.

Esimerkki klusterianalyysistä on asiakassegmentointi, jossa pyritään jakamaan asiakkaat eri ryhmiin heidän ostokäyttäytymisensä perusteella. Näin voidaan kohdentaa markkinointitoimenpiteitä tehokkaammin eri asiakasryhmille.

Klusterianalyysissä on useita erilaisia menetelmiä, kuten K-means ja hierarkkinen klusterointi. K-means-menetelmässä data jaetaan ennakkoon määriteltyyn määrään klustereita, kun taas hierarkkisessa klusteroinnissa klustereita muodostetaan askel askeleelta yhdistämällä tai jakamalla niitä.

Vaikka klusterianalyysi on tehokas työkalu datan ryhmittelyyn, on tärkeää muistaa, että sen tulokset voivat vaihdella riippuen valituista parametreista ja käytetyistä menetelmistä.

Esimerkki klusterianalyysistä: Otetaan esimerkiksi verkkokaupan asiakasdata, jossa halutaan jakaa asiakkaat eri ryhmiin ostokäyttäytymisen perusteella. K-means-menetelmällä voidaan löytää esimerkiksi kolme erilaista asiakasryhmää: säästäjät, trenditietoiset ja hintatietoiset.
Klusterianalyysin sovelluskohteet: Markkinointitutkimus, lääketieteellinen diagnostiikka, koneoppiminen.

Lisätietoja klusterianalyysistä löytyy Wikipediasta.