多次元になるとグラフではなくて、テキストデータでみて考察するしかないのかな

2024年6月8日

多次元のデータを扱う場合、グラフィカルな方法での可視化は限定されますが、それでも分析を行うための有益な手段があります。

1. テーブル形式のデータ:
   クラスタリングの結果は、テーブル形式のデータとして出力されます。このデータを使って、各クラスターの特徴を理解し、顧客セグメントを考察することができます。クラスターごとの平均値や中央値、クラスター内のデータポイントの分布などを確認することができます。

2. 統計的な分析:
   各クラスターの特性を理解するために、統計的な分析を行うことができます。各クラスターの平均値や中央値、標準偏差、クラスター間の差異などを調査し、各クラスターがどのような特徴を持つかを把握することができます。

3. データの可視化:
   多次元のデータを直接的に可視化することは難しいですが、次元削減技術（主成分分析など）を使用して、データを低次元空間に射影し、可視化を試みることができます。また、2つの特徴量を取り上げてクラスターをプロットし、その後、別の特徴量を追加して3次元でプロットするなど、段階的なアプローチも可能です。

4. ドメイン知識の活用:
   最後に、クラスタリング結果を解釈する際には、ドメイン知識を活用することが重要です。データが何を表しているのか、各特徴量が何を意味するのかを理解し、そのコンテキストでクラスタリング結果を考察することができます。

要するに、多次元のデータを扱う場合、グラフィカルな可視化は限定されますが、テーブル形式のデータや統計的な分析、ドメイン知識の活用などを組み合わせて、データを理解し、意味のある洞察を得ることができます。