クラスター分析
アクティビティ、接続、改善の機会、またはルーティングを潜在的なボトルネックとして特定する場合は、キーワードの説明とアサイン先グループのクラスターを表示してインサイトを得ます。
クラスター分析では、類似したレコードをクラスター (1 つのグループ) にグループ化して、パターンを識別できるようにします。データセットは、指定されたラベルに基づくグループ化ではなく、さまざまな自然な類似性グループに分類されます。この教師なし機械学習手法により、関係のないケースやレコードがプロジェクトの一部になるのを防ぐことができます。
注:
クラスタリングは、100 〜 300,000 のレコード数で使用できます。
クラスタリングがどのように機能するかの概念的な例を使用してみましょう。自動車修理工場では、顧客は多数のサービスオプションから選択できます。ゼネラルマネージャーは、最も使用されていないサービスを特定したいと考えています。マネージャーは、これらの領域を担当する専門家の数を減らしてコストを削減したいと考えています。マネージャは、キーワードの説明とサービス・カテゴリ領域のビューを生成するクラスタ分析を開始します。サービスアクティビティの類似したグループのクラスターが生成された後、マネージャーは限られた数のサービスを使用する顧客グループのより小さく、よりパターン化されたデータセットを持つことになります。マネージャーは、より詳細な分析のために、より小さなデータセットにさらにフィルターを適用します。