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割されます。この教師なし機械学習手法により、無関係な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、100,000 から 300,000 まで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について、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、これらの領域で使用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。