軸で分析することが多いです。この「地域」や「商品」というのがカテゴリになっており、カテゴリにより、売り上げの傾向分析を通常します。見方を変えて、逆のアプローチをしてみましょう。売り上げの傾向でカテゴリ化して、なぜ、そのような傾向が生まれるのか確認します。売り上げの傾向でカテゴリ化することを「クラスタリング」と言います。Spotfireには「K平均法クラスタリング」と「階層型クラスタリング」の2種類のクラスタリングが実装されていますので、今回は「K平均法クラスタリング」を使用していきましょう。クラスタリングの実行まずは線グラフを使用して年月の売り上げにします。「線の基準」をメーカー別にします。メーカー別の線グラフになりました。これでクラスタリングの準備は完了です。「ツール」から「K平均法クラスタリング」を選択します。設定項目は「距離の計測」と「クラスタの最大数」の2つです。「距離の計測」は「コリレーションの類似性」と「ユークリッド距離」の2種類があります。簡単に言うと「コリレーションの類似性」はグラフの形を元に似ているものをグルーピングします。ユークリッド距離は平均値でグルーピングします。分類したほうが早そうなので、「コリレーションの類似性」を選択しておいてください。「クラスタの最大数」は、データを「いくつのグループに分けるか」です。慣れると見当がつくようになりますが、とりあえず4つに分けています。逆に多すぎると、傾向が見えません。納得いくまでやり直しましょう。結果はこのようになりました。上手くグルーピングできませんでした。多くのデータが2番に入ってしまっています。メーカ数に対してX軸のカテゴリが多すぎるのが原因だと思います。気を取り直して、X軸は四半期に設定して、線の基準も「機種」ベースでクラスタリングしてみます。