Jaotusanalüüside

Jaotusanalüüsid, tuntud ka kui jaotusuuringud või klassifitseerimisanalüüsid, on statistilised meetodid, mida kasutatakse andmete rühmitamiseks või klassifitseerimiseks sarnaste omaduste alusel. Nende peamine eesmärk on avastada andmestikus peituvaid mustreid ja struktuure, mida ei pruugi esialgu olla ilmne. Jaotusanalüüsid on laialdaselt kasutatavad erinevates valdkondades, sealhulgas turunduses, bioloogias, sotsiaalteadustes ja infotehnoloogias.

Need meetodid jagunevad üldiselt kaheks peamiseks kategooriaks: klasteranalüüs ja diskriminantanalüüs. Klasteranalüüs on juhendamata õppe meetod, mis püüab andmepunkte rühmitada nii, et sama rühma ehk klasteri kuuluvad andmepunktid oleksid omavahel võimalikult sarnased ja erinevadest klastritest kuuluvad andmepunktid oleksid võimalikult erinevad. Diskriminantanalüüs seevastu on juhendatud õppe meetod, mis kasutab eelnevalt määratletud kategooriaid, et ehitada mudel, mis prognoosib uue andmepunkti kuulumist ühte nendest kategooriatest.

Jaotusanalüüside rakendused on mitmekesised. Turunduses kasutatakse neid klientide segmenteerimiseks, et suunata tõhusamat reklaami. Bioloogias aitavad need geneetiliste andmete rühmitamisel. Sotsiaalteadustes saab neid rakendada elanikkonna uuringute analüüsimisel. Infotehnoloogias on need olulised näiteks pahavara tuvastamisel või veebilehtede soovitussüsteemides. Nende analüüside tulemused aitavad mõista andmete sisemist struktuuri ja teha paremaid otsuseid.