A 回答 (1件)
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No.1
- 回答日時:
基本的には、データと対話するしかないでしょう。
あるやり方を試してみて、それが思わしくなかったら別のやり方を考える、ということを繰り返すのです。グルーピングといえばクラスター分析がまず浮かびますが、解釈の苦しい結果に終わることもありがちです。手始めに、こんなのはどうでしょうか。
1 データを単純化するため、ひとまず時系列を無視し、各属性の5年間の平均を使うことにする。
2 平均を使うにしても、属性が数十個あると扱いにくいので、主成分分析により、主成分2つだけ抽出する。各会社の属性を、この2つの主成分に回帰する(主成分スコアを求める)。
3 主成分を2つに絞ったことにより、各会社の主成分スコアを平面上にプロットできる。そのプロット図をみて、グルーピングの見当をつける。そのうえで、2つの主成分だけを使ってクラスター分析でグルーピングする。あるいは、第1象限、第2象限、第3象限、第4象限と4つにグルーピングする。
4 元の数十個の時系列データに戻って、グループごとの特徴(増加/減少や、景気指標との相関など)があるかを確かめる。
この回答へのお礼
お礼日時:2013/08/14 03:58
ありがとうございます。
時系列推移と属性項目の二つをみてグルーピングする手法を知らないので参考になりました。
確かにクラスター分析で意味ある結果と説明力があるかは分かりませんね。
地道にデータと対話してみます。
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