クラスター分析は「階層クラスター分析」と「非階層クラスター分析」の2つに分類できます。基本的な考え方や処理過程が根本的に異なるため、分析の目的や対象データの特性に合わせて適切な方法を選択する必要があります。

階層クラスター分析

階層クラスター分析は、類似したデータで分けて小さなグループから徐々に大きなクラスターへと積み上げていく手法です。事前にクラスター数を決める必要がない点が特徴です。途中の分類過程が樹形図（デンドログラム）で可視化できるので、データの構造や関係性を直感的に理解することができます。

ただし、クラスター数が多いと、樹形図が大きくなりクラスター同士の関係性が分かりにくくなるため膨大なデータ分析には不向きです。

非階層クラスター分析

非階層クラスター分析は、事前にクラスター数を決定して分類する手法です。階層クラスター分析のように樹形図のような分類結果は出ません。膨大なデータであっても、クラスター構造に問題が生じにくく、信頼性の高い分析結果を得られるため、特にビッグデータ分析に適しています。

非階層クラスター分析の代表的な方法にk-means法があります。k-meansのkはクラスターの個数を表します。クラスターごとに重心を計算し、最も距離が近い重心のクラスターに分類する作業を繰り返す手法です。

クラスター分析のメリット・デメリットをご紹介します。

大量のデータが単純化され考察しやすくなる

クラスター分析の最大のメリットは、膨大で複雑なデータを扱いやすい単位に整理できる点です。例えば1万人の顧客データでも、類似した特徴を持つグループに分類することで、全体像を大まかに捉えることができます。このデータの単純化により、迅速な意思決定や効果的な戦略立案が可能になります。

平均値では見えない特性が把握できる

クラスター分析を活用すると、データの平均値では捉えきれない隠れた関係性やパターンを見出すことができます。

例えば、小売店の顧客データ分析では「週末に食材をまとめて購入する顧客」「平日に少量ずつ頻繁に購入する顧客」といった購買パターンを特定できます。このように、顧客行動特性に基づいて品揃えや販促活動が行えるので、より効果的な店舗運営が可能になります。

主観的な解釈が分析結果に影響するリスク

クラスター分析では、分析手法の選択や距離の計算方法・クラスターの特徴づけなど、複数の段階で分析者の判断が求められるため結果の解釈に分析者の主観が入りやすいといわれています。

「このグループはこういう特徴があるはずだ」といった先入観や「このセグメントなら自社製品は受け入れられるはず」といった希望的観測がデータの解釈に影響を与えるリスクがあります。こうした点には十分な注意が必要です。