Clusteranalyse: Was es ist und wie es verwendet wird
Veröffentlicht: 2022-07-21Daten sind für Marken und Organisationen unerlässlich, um Schlussfolgerungen abzuleiten und Rückschlüsse auf die Meinung der Kunden zu ziehen. Die Clusteranalyse ist eine entscheidende Komponente der Datenanalyse in der Marktforschung , die Marken dabei unterstützt, Trends abzuleiten, Gruppen unter verschiedenen demografischen Merkmalen von Kunden, Kaufverhalten, Vorlieben und Abneigungen und mehr zu identifizieren.
Diese Analysemethode im Marktforschungsprozess bietet Einblicke, um Informationen in kleinere Gruppen einzuteilen, die helfen zu verstehen, wie sich verschiedene Gruppen von Personen unter ähnlichen Umständen verhalten. Verschiedene Organisationen und Forscher können Cluster je nach vordefinierten Kriterien für den Sinn eines Clusters in verschiedene Kategorien einteilen, aber das zugrunde liegende Thema der Datenanalyse ist ähnlich.
Was ist Clusteranalyse?
Die Clusteranalyse ist eine statistische Methode in der Forschung, die es Forschern ermöglicht, eine Reihe von Objekten in kleine, aber unterschiedliche Cluster zu bündeln oder zu gruppieren, die sich in Merkmalen von anderen solchen unterschiedlichen Clustern unterscheiden. Das zugrunde liegende Thema der explorativen Datenanalyse hilft Marken, Organisationen und Forschern, Erkenntnisse aus visuellen Daten abzuleiten, um Trends zu erkennen und Hypothesen und explizite Annahmen zu validieren.
Diese Analysemethode in der Forschung basiert üblicherweise auf statistischer Datenanalyse, die in verschiedenen Bereichen verwendet wird, darunter Mustererkennung, maschinelles Lernen, Erkenntnismanagement in der Marktforschung, Datenbereinigung, Bioinformatik und mehr.
Das Ziel der Clusteranalyse besteht darin, Gruppen von Objekten mit unterschiedlichen Verhaltensänderungen zu finden, bei denen sich die zugrunde liegenden Merkmale und die Dinge jedoch in derselben Kontrollgruppe befinden. Ein hervorragendes Beispiel für diese Forschungsmethode sind Banken, die qualitative und quantitative Daten verwenden, um Trends in der Schadenbearbeitung bei Kunden aufzuzeichnen. Die Clusteranalyse hilft ihnen, betrügerische Behauptungen zu schließen und das Verbraucherverhalten besser zu verstehen .
Methoden der Clusteranalyse
Die Clusteranalyse hilft Forschern und Statistikern, Daten besser zu verstehen und bessere Entscheidungen zu treffen. Während die Daten Teil qualitativer oder quantitativer Forschung sein können, wird die Datenanalyse immer noch auf einer Forschungsplattform durchgeführt, auf der die Daten in einem Diagramm dargestellt werden. Wie oben erwähnt, werden jedoch verschiedene Methoden der Clusteranalyse verwendet, um den Forschungsanforderungen gerecht zu werden.
Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die Clustering-Methode experimentell ausgewählt werden muss, es sei denn, es gibt mathematische Gründe für eine bestimmte Art und Weise. Lassen Sie uns einen Blick auf die am häufigsten verwendeten Methoden der Clusteranalyse werfen.
Hierarchisches Clustering oder konnektivitätsbasierte Clustering-Analyse
Hierarchisches Clustering oder konnektivitätsbasierte Clusteranalyse ist die am häufigsten verwendete Methode in der Clusteranalyse. Bei dieser Methode werden Daten, die ähnliche Komponenten aufweisen, zu einem Cluster zusammengefasst.
Diese Cluster werden dann mit anderen Sätzen korreliert, die identische Eigenschaften aufweisen, um andere Cluster zu bilden. Die zentrale Prämisse dieser Methode in der Umfrageforschung ist, dass Objekte, die näher beieinander liegen, viel stärker miteinander verwandt sind als Objekte, die weiter voneinander entfernt sind.
Die andere Methode beim hierarchischen Clustering ist die divisive Methode, bei der Sie mit einer Reihe von Daten beginnen und diese dann in kleinere Cluster ähnlicher Informationen unterteilen. Bei diesem Verfahren werden Verknüpfungskriterien zwischen Clustern besser definiert, um den Abstand zwischen Clustern und ihre Beziehung zu verstehen. Es ist wichtig zu beachten, dass es in diesem Analysemodell keine einzelne Datenpartitionierung gibt.
Centroid-basiertes Clustering
Bei diesem Clustering-Verfahren werden Cluster gebildet, die jedoch durch einen einzigen zentralen Vektorpunkt definiert sind. Unter Verwendung des K-Means-Methode-Clustering-Algorithmus wird ein zentraler Punkt auf der Achse mit einem definierten Ziel gefunden. Dann werden kleinere Cluster mit diesem zentralen Punkt verbunden, so dass der Abstand zwischen den Clustern und diesem zentralen Punkt minimiert wird.
Ein Nachteil dieser Clusteranalysetechnik besteht darin, dass die Anzahl der Cluster, k-Cluster, gleich zu Beginn definiert werden muss, was die Datenanalyse und -darstellung einschränkt.
Verteilungsbasiertes Clustering
Die verteilungsbasierte Clustering-Analysemethode gruppiert Daten in Objekte derselben Verteilung. Diese Methode ist die am weitesten verbreitete statistische Analysemethode . Das besondere Merkmal dieser Methode ist die Verwendung einer einfachen Zufallsstichprobe, um Stichprobenobjekte aus einer Verteilung zu sammeln.
Dieses Modell funktioniert am besten, wenn eine Korrelation zwischen Attributen und Objekten angezeigt werden muss. Der Nachteil dieses Modells besteht jedoch darin, dass, da Objekte basierend auf vordefinierten Attributen gruppiert werden, beim Clustering ein Element der Verzerrung vorhanden sein könnte, da jedes Objekt einer Verteilung entsprechen muss.
Dichtebasiertes Clustering
Die dichtebasierte Clustering-Methode ist die vierte häufig verwendete Clusteranalysetechnik, bei der Cluster basierend auf der Dichte im Vergleich zum Gesamtdatensatz definiert werden. Die Objekte in den spärlichen Bereichen sind Rauschen und Grenzpunkte, da sie typischerweise Cluster in der grafischen Darstellung trennen.
DBSCAN ist das am häufigsten verwendete dichtebasierte Clustering-Verfahren. Ein Nachteil dieser Methode besteht jedoch darin, dass eine Verringerung der Dichte erforderlich ist, um den Unterschied zwischen zwei Clustern darzustellen, was sich oft unnatürlich anfühlt.
Beispiele für Clusteranalysen
Die Clusteranalyse ist ein klarer Vorteil und wird in vielen Branchen, Funktionen und im Forschungsbereich eingesetzt. Um den Nutzen der Clusteranalyse in der Forschung besser darzustellen , betrachten wir die beiden unteren Beispiele.
Clusteranalyse im Handelsmarketing
Marken verwenden traditionell Clusteranalysen, um die Kaufverhaltensforschung und Trends zu verstehen, indem sie die demografische Segmentierung ihres Kundenstamms verwenden. Ein paar Faktoren, die normalerweise berücksichtigt werden, sind der geografische Standort, das Geschlecht, das Alter, das jährliche Familieneinkommen usw.
Diese Parameter geben Aufschluss darüber, wie verschiedene Verbrauchergruppen andere Kaufentscheidungen treffen; Daher verwenden Einzelhandelsgiganten diese Daten, um Parallelen zur Vermarktung an solche Zielgruppen zu ziehen. Dies trägt auch dazu bei, den ROI der Ausgaben zu maximieren und gleichzeitig die Kundenabwanderung zu reduzieren .
Clusteranalyse in den Sportwissenschaften
Ein weiterer alltäglicher Anwendungsfall der Clusteranalyse liegt im Sportbereich. Datenwissenschaftler, Forscher, Ärzte, Teammanagement, Scouts usw. schauen sich an, wie ähnliche Spieler in verschiedenen Szenarien abschneiden und wie effektiv sie in ihrem Sport sind. Die Spieler werden in Körpertyp, Alter, Position und ähnliche Kriterien eingeteilt, um ihre Effektivität zu überprüfen.
Clusteranalyse mit QuestionPro
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