今日のテーマ

tableau 10.0で今回新たに追加された機能の一つである、クラスター分析機能を試してみた

クラスター分析とは、統計分析手法の一つです。

クラスター分析とは、異なる性質のものが混ざりあっている集団（対象）の中から互いに似たものを集めて集落（クラスター）を作り、対象を分類しようという方法を総称したものです。

http://www.macromill.com/landing/words/b003.html

とあります。

まずは、今回は、日本プロ野球の歴代ホームランランキングベスト100を使ってクラスター分析を試してみました。

◆試してみること

日本プロ野球会（あくまでNPB）におけるホームランランキングベスト１００を使って、何らかの特性に着目して分類できるか試してみます。

◆クラスター分析手法

クラスター分析を実施するにあたり、手法として大きく２つあります。

クラスター分析には、大きく分けると階層クラスター分析、非階層クラスター分析の2種類の方法があります。それぞれを手法の特長を見ていきましょう。

『https://onlinehelp.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/clustering_howitworks.html』

tableau(タブロー)については、非階層クラスター分析の代表格であるk 平均法を採用しているようです。

『https://onlinehelp.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/clustering_howitworks.html』

◆手順

1.  ランキングデータとしてexcelをあらかじめ用意

excelファイルはこちらからダウンロード

2.  データソースとして、1を指定、バブルチャートを作成する

横軸：打数

縦軸：本塁打数

マーク：本塁打率（本塁打数/打数）※バブル要素

3.  ”アナリティクスペイン”からクラスターを選択。合わせて、傾向線を選択。

クラスター数：３

4.  クラスターを見てみる

・クラスター１：

　打席数、本塁打数、本塁打率ともに良いタイプ

　典型的なホームランバッター群とおもわれる

・クラスター２：

　打席数は少ないながらも、本塁打を効率良く叩き出したタイプ

　外国人助っ人、若い現役選手、選手生命が短かった天才肌バッターとおもわれる

・クラスター３：

　打席数が多く、ジリジリとホームランを積み重ねたタイプ

　中距離バッター群とおもわれる

◆まとめ

今回は、特段、アカデミックな検証はしておりません。

したがって、本当に根拠があるかどうかは不明です。

しかしながら、ある程度の傾向は手軽に見出せたといえそうです。

そもそも、クラスター分析は専門家でもこれが正しい手法、

これが最適解、を見つけ出すのがなかなか大変とのことです。

試行錯誤でいろいろトライする必要がありそうですね。

引き続き、検証していきます！

※tableau(タブロー)に関する参考書籍はこちらも便利です！