セグメンテーションの切り口を探したい
回答者や商品など対象となる集団の中から、性質の近いものを集めてグループ化（クラスター化）する手法です。
特に性別や年代など一般的な属性での分類と異なり、価値観や意識など分析目的となる特性をベースに調査・分析を行うため、個別クラスターの持つ特徴もはっきり見えてきます。
調査活用例
1. 利用実態把握調査
2. 市場ニーズ調査
3. 生活者行動分析調査
4. プロモーション効果測定調査
5. コンセプトデザイン調査等
2. 市場ニーズ調査
3. 生活者行動分析調査
4. プロモーション効果測定調査
5. コンセプトデザイン調査等
分析手法の特徴
回答者の環境特性と価値観や意識、評価などの心理的な項目を基に「回答傾向が類似した
グループ化（クラスター化）を行い」、「回答者をいずれかのクラスターに分類」します。
各クラスターの特徴と個別集団の属性的な特徴を分析します。
クラスター分析における
２つの分析方法
２つの分析方法
「階層的クラスター分析」（凝集法）
階層的クラスター分析では、サンプル毎の回答距離が近いものから結合され、テンドログラム（樹形図）を形作ります。テンドログラムを見ながらクラスター数を決定します。サンプル数の多いデータは計算量が多くなるため、階層的クラスター分析には不向きです。
この場合は、非階層的クラスター分析（K-means法）を用います。
「非階層的クラスター分析」
（k-means法）
（k-means法）
非階層的クラスター分析では、サンプル毎の回答距離が比較的近い回答者を同一グループ（クラスター）に属するように自動でグルーピングを行うアルゴリズムです。
同一クラスターの特徴がなるべく近く、反対に別クラスターの回答者傾向とは、なるべく違いを出すことがこの分析手法の特徴です。
多くのサンプル数を扱う場合には、一般的にこちらを使用します。
分析日程
２～３営業日が目安ですが、出力する図表の数、設問（回答）の方法などによって変動します。
＜料金＞
クラスター分析＋使用項目・基本属性クロスまで
： 基本料金７万円 ＋１分析５万円×分析数
上記に加え、クラスターネーミングまで
： 上記に加え １分析５クラスターネーミングまで３万円
＜料金＞
クラスター分析＋使用項目・基本属性クロスまで
： 基本料金７万円 ＋１分析５万円×分析数
上記に加え、クラスターネーミングまで
： 上記に加え １分析５クラスターネーミングまで３万円
※分析手法は調査目的・サンプル数から決定
※詳細は仕様決定後のお見積もりいたします。
※調査実施には別途調査料金がかかります。
お見積もりいたしますので、 お問い合わせください。
※サンプルデータ入力からのクラスター分析については、別途料金がかかりますので事前にご相談ください。
※詳細は仕様決定後のお見積もりいたします。
※調査実施には別途調査料金がかかります。
お見積もりいたしますので、 お問い合わせください。
※サンプルデータ入力からのクラスター分析については、別途料金がかかりますので事前にご相談ください。
『クラスター分析』レポートサンプル
