データ分析手法の比較：回帰分析・主成分分析・因子分析・クラスタリング

1. はじめに

データ分析では、目的に応じて異なる手法を選択することが重要です。本記事では、回帰分析・主成分分析（PCA）・因子分析・クラスタリング のメリット・デメリット、適用場面、具体例 を比較し、最適な選択をサポートします。

---

2. 各手法の比較表

手法	目的	メリット	デメリット	適用場面	具体例
回帰分析	変数間の関係性をモデル化し、予測を行う	- 予測精度が高い - 解釈しやすい - パラメータの影響が明確	- 線形性の仮定が必要 - 外れ値に敏感	予測、因果関係の分析	売上予測、医療診断、経済予測
PCA	高次元データを低次元に圧縮する	- データの可視化が容易 - ノイズ除去が可能	- 主成分の解釈が難しい - 情報の一部が失われる	次元削減、パターン認識	画像圧縮、遺伝子解析、顧客データ分析
因子分析	観測データの背後にある共通因子を抽出	- 潜在変数を特定可能 - データの構造を理解しやすい	- モデルの選択が複雑 - 主観的な判断が必要	心理学、マーケティング	顧客満足度分析、教育評価、ブランドイメージ解析
クラスタリング	データをグループ化し、類似したデータをまとめる	- ラベルなしデータでも適用可能 - 階層構造が可視化できる	- クラスター数の決定が難しい - 高次元データでは精度が低下する	セグメンテーション、異常検知	顧客分類、画像分類、不正検出

---

3. どの手法を選ぶべきか？

1. データ間の関係を分析し、予測したい場合 → 回帰分析
2. データの次元が多すぎて整理したい場合 → PCA（主成分分析）
3. データの背後にある共通要因を見つけたい場合 → 因子分析
4. データの自然な分類を知りたい場合 → クラスタリング

---

4. まとめ

回帰分析、PCA、因子分析、クラスタリングは、それぞれ異なる目的と適用場面を持ちます。本記事の比較表を参考に、自身の分析目的に最適な手法を選択してください！