世の中には様々なデータ分析ツールがありますが、その中でもPycaretはその使いやすさと機能の豊富さから多くのデータ分析者に支持されています。今回は、このPycaretを用いてアンケート結果から簡単にクラスタ分析を行う方法について詳しく解説していきます。
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まず初めに、Pycaretとは何かについて説明します。Pycaretは、Pythonのオープンソースの機械学習ライブラリであり、様々な機械学習モデルの開発と展開を簡単に行うことができます。データ前処理、特徴選択、モデルチューニング、モデル解釈といった一連の工程を一貫してサポートするのが特徴です。
次に、クラスタ分析について説明します。クラスタ分析は、大量のデータをグループ化するための統計的手法であり、同じグループ内のデータは似ていて、異なるグループのデータは異なるという特性を持つことが求められます。クラスタ分析は、市場調査やアンケート結果の解析、画像認識など、多様な領域で利用されています。
それでは具体的に、Pycaretを用いてアンケート結果から簡単にクラスタ分析を行う方法について解説します。
データの準備: アンケート結果をPycaretが扱える形式に整形します。Pycaretでは、pandasのDataFrame形式でデータを読み込むことができます。
データの前処理: Pycaretの setup 関数を使用してデータの前処理を行います。この時、欠損値の処理、カテゴリデータの処理、データのスケーリングなどが自動的に行われます。
クラスタモデルの作成: Pycaretの create_model 関数を使用してクラスタモデルを作成します。この時、クラスタ数や初期値、最適化のアルゴリズムなどを指定することができます。
クラスタの評価: 作成したクラスタモデルの評価を行います。Pycaretでは、plot_model 関数を用いてクラスタの分布やクラスタ間距離などを視覚的に確認することができます。
from pycaret.utils import version
from pycaret.clustering import *
import pandas as pd
data = pd.read_excel('data.xlsx')
categorical_columns = ['SEX', 'AGE','GEN', 'PRE', 'ARE', 'JOB', 'MAR', 'CHI','q1','q2','q3','q4','q5','q6'
data[categorical_columns] = data[categorical_columns].astype('category')
clust_algo = setup(data,
normalize = True,
ignore_features = ["MID","DAY","GEN","ARE"],#←クラスタリングに用いない特徴量
session_id = 123)
kmeans = create_model('kmeans', num_clusters = 4)
plot_model(kmeans)
plot_model(kmeans, plot = 'elbow')
kmeans = create_model('kmeans', num_clusters = 5)
以上が、Pycaretを用いてアンケート結果から簡単にクラスタ分析を行う方法の解説となります。Pycaretを用いれば、複雑なデータ処理やモデル作成のプロセスを簡潔に、そして効率的に進めることが可能です。アンケート結果の分析に限らず、様々なデータ分析に活用してみてください。
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