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取得します。
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、関連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。
クラスタリングの仕組み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、最も使用頻度の低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スペシャリストの数を減らすことでコストを削減したいと考えています。マネージャーは、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ー分析を開始します。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保持します。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。