クラスタ分析の実施方法を学ぶ

クラスタ分析は、データサイエンスのワークベンチにおける強力なツールキットです。類似した特徴を共有する観測値のグループ（クラスタ）を見つけるために使用されます。これらの類似点は、あらゆる種類のビジネス上の意思決定に役立ちます。たとえばマーケティングでは、広告を最適化できる異なる顧客グループを特定するために使われます。

階層的クラスタリングとK-meansクラスタリングの手法を学ぶ

このコースでは、よく使われる2つのクラスタリング手法、階層クラスタリングとk-meansクラスタリングについて学びます。これらの手法の使い方を学ぶだけでなく、その仕組みや結果の解釈方法についてもしっかりとした直感を身につけられます。サッカー選手のポジション、卸売顧客の支出データ、そして縦断的な職業賃金データという3つの異なるデータセットを分析しながら、この直感を身につけていきます。

実践的なケーススタディでスキルを磨く

コースの最後には、平均給与とその推移をテーマにしたケーススタディに新しく身につけたスキルを適用します。このコースでは、職業ツリー、探索の準備、職業クラスターのプロットといった階層的クラスタリング手法と、エルボー分析や平均シルエット幅を含むk-means手法を組み合わせて学びます。

DataCampのコースは、動画、記事、練習問題を組み合わせて構成されており、新しく身につけたスキルを試して定着させる機会があるため、コースの外でも自信を持って活用できるようになります。

3つ以上の観測値を比較する

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