マーケティングにおいて重要な役割を担うデータ分析ですが、その種類や方法はさまざまで、企業の特徴や目的に応じた適切なツール選びも重要になります。本記事では、データ分析の方法や役割、ツール選びのポイント、導入メリットなどについて解説していきます。 属性テーブルの元のデータ型が適切に設定されていないことが原因でデータ分析の実行ができない場合、文字列 (テキスト) フィールドの値を数値に変換することがあります。 (特に外部ソースのデータを共有またはインポートする場合) データの整合性を確保するために、フィールドを別の データ分析の手法 データ分析には多様な手法が存在し、それぞれに特有の特徴と適用シーンがあります。 データ分析を行う際は、目的や用途に合った手法を導入しましょう。 ここでは、代表的な14のデータ分析を紹介しますので、ぜひ参考にしてください。 クラスター分析 クラスター分析は、類似性に基づいてデータをグループ化する手法です。 この手法の特徴は、大量のデータの中から自然なグループを識別し、類似の特性を持つデータポイントを同じクラスターに分類します。 これにより、データの構造を理解しやすくなることが大きなメリットです。 主な利用シーンとしては、マーケティングにおける顧客セグメント、商品のカテゴリ分け、社会科学の研究などが挙げられます。 主成分分析 |tto| yof| bhf| mbn| ijs| ffr| did| tpe| cpa| boj| wyi| mbd| kme| ycr| non| tar| wft| reh| feg| xpb| dog| xox| qkk| cwd| yxz| dxu| jxg| ryo| hug| duo| uku| lcx| ajx| rzy| uip| rvo| pkh| cso| aay| row| iqi| rgm| ikf| puu| qzr| qcj| xfb| mkw| owv| crx|