Cluster Analysis

แวะมาทบทวน Cluster Analysis กันสักหน่อยครับ

หากพูดถึงการวิเคราะห์เกี่ยวกับการจัดกลุ่มแล้ว คงหนีไม่พ้น Factor Analysis โดยเฉพาะ Exploratory Factor Analysis (EFA) นั้นเป็นการแบ่งกลุ่ม หรือจัดกลุ่มเกี่ยวกับตัวแปร เช่น มีตัวแปร (ข้อคำถาม) 20 ข้อ แล้วให้สถิติช่วยดูว่าจะสามารถจัดกลุ่มได้กี่กลุ่ม แต่ละกลุ่มมีตัวแปรหรือข้อคำถามข้อใดอยู่ในนั้นบ้าง ซึ่งการวิเคราะห์ EFA ก็เป็นหนทางนำไปสู่การวิเคราะห์ CFA, SEM ต่อไป

 นอกจากนี้ อีกวิธีการคือ Cluster Analysis ซึ่งมักถูกนำไปใช้ในทางการตลาดเสียเป็นส่วนใหญ่ โดยต้องการจะทดสอบว่า จำนวนกลุ่มตัวอย่างที่มีทั้งหมดนั้นสามารถแบ่งได้เป็นกี่กลุ่ม เช่น เก็บข้อมูลจำนวนการซื้อ ผลิตภัณฑ์ที่ซื้อ ด้วยกลุ่มตัวอย่าง 500 คน แล้วอยากรู้ว่าใน 500 คนนี้ ผลิตภัณฑ์กับจำนวนที่ซื้อนั้น สามารถแบ่งกลุ่มผู้ซื้อออกเป็นกี่กลุ่ม เพื่ออะไร ก็เพื่อให้ได้กลุ่มลูกค้าใหม่ (Segmentation) ที่อาจจะนำไปสู่การจัดสินค้าที่เจาะจงเฉพาะกลุ่มมากขึ้น
 

ซึ่งในบทความจะพูดถึง Cluster Analysis

Cluster analysis ที่จะว่ากันในบทความนี้ จะพูดถึง 2 แบบของ Cluster ก็คือ 1) Hierarchical cluster analysis และ 2) K-mean cluster analysis

**โดยทางปฏิบัติ นิยมทำควบคู่กันทั้ง 2 วิธี ในกรณีที่ไม่มีการกำหนดกลุ่มล่วงหน้า โดยหาจาก Hierarchy ก่อน แล้วนำจำนวนกลุ่มที่น่าจะเหมาะสมไปทดสอบกับ K-mean ต่ออีกครั้ง ซึ่งอาจทำโดยการสร้างตัวเลือกหลายๆทางได้ เช่น พิจารณาว่า 4-5 กลุ่มเป็นกลุ่มที่น่าจะเหมาะสม จากนั้นนำไปทดสอบด้วย K-mean ทั้งแบบ 4 กลุ่ม และ 5 กลุ่ม แล้วพิจารณาว่าแบบไหนที่ดีที่สุด เหมาะสมที่สุด และมีความเป็นไปได้ในทางปฏิบัติมากที่สุด

ร่วมติดตามได้ทุกช่องทาง

follow or subscribe in any channel

tel.086-555-5949

line: @SmartResearchThai

Messenger: m.me/smartresearchthai

email: contact@SmartResearchThai.com

www.SmartResearchThai.com

Blockdit: SmartResearchThai

Youtube: SmartResearchThai

Facebook: SmartResearchThai