Clusteranalyse in Business Analytics

Unternehmen haben viele unstrukturierte Daten. Laut Statistik sind fast 80 % der Daten von Unternehmen unstrukturiert. Außerdem beträgt die Wachstumsrate unstrukturierter Daten 55-65 % pro Jahr. Da diese Daten nicht in tabellarischer Form angeordnet werden können, ist es für Unternehmen, insbesondere kleine Unternehmen, schwierig, unstrukturierte Daten zu verwenden. Aus diesem Grund werden Business-Analytics-Tools immer beliebter. Die Clusteranalyse ist ein Business-Analytics-Tool, das Unternehmen hilft, unstrukturierte Daten zu sortieren und sie zu ihrem maximalen Vorteil zu nutzen.

Dieser Blog hilft Ihnen zu verstehen, was die Clusteranalyse in der Geschäftsanalyse ist, welche Typen und Anwendungen sie hat.

Was ist Clusteranalyse?

Cluster bedeutet, ähnliche Elemente anzuordnen oder zu gruppieren. Daher ist die Clusteranalyse, wie der Name schon sagt, ein statistisches Werkzeug, das identische Objekte in verschiedene Gruppen einteilt. Objekte innerhalb eines Clusters haben ähnliche Eigenschaften, während Objekte zweier separater Cluster völlig unterschiedlich sind. Die Clusteranalyse dient als Data-Mining- oder exploratives Datenwerkzeug in der Business Analytics. Es wird verwendet, um ähnliche Muster oder Trends zu identifizieren und einen Datensatz mit einem anderen zu vergleichen.

Das Cluster-Analyse-Tool wird hauptsächlich verwendet, um Kunden in verschiedene Kategorien einzuteilen, die Zielgruppe und potenzielle Leads herauszufinden und Kundenmerkmale zu verstehen. Wir können die Clusteranalyse auch als automatisierte Segmentierungstechnik verstehen, die Daten anhand ihrer Merkmale in verschiedene Gruppen einteilt. Es fällt unter die breite Kategorie von Big Data.

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Was sind die verschiedenen Arten von Clustering-Modellen?

Es gibt im Großen und Ganzen zwei Arten von Clustering: hartes und weiches Clustering. Beim harten Clustering ist jeder Datenpunkt eindeutig und nur in einem Cluster enthalten. Andererseits werden Datenpunkte beim Soft-Clustering basierend auf der Wahrscheinlichkeit angeordnet. Beim Soft-Clustering können wir einen Datenpunkt in verschiedene Cluster einpassen. Im Folgenden sind die beliebtesten Arten von Clustering-Modellen in der Geschäftsanalyse aufgeführt:

• Hierarchisch:- Der hierarchische Clustering-Algorithmus ordnet die Cluster in einer Hierarchie an. Es erstellt einen Baum von Clustern. Dann werden die zwei am nächsten liegenden Cluster zu einem Paar angeordnet. Dieses neue Paar wird weiter mit einem anderen Paar kombiniert.

Wenn es beispielsweise acht Cluster gibt, werden die zwei Cluster mit maximal ähnlichen Eigenschaften zusammen angeordnet und bilden einen Zweig. In ähnlicher Weise werden die anderen sechs Cluster in einem Paar von drei Clustern angeordnet. Die vier Clusterpaare werden zu zwei Clusterpaaren zusammengeführt. Die verbleibenden zwei Cluster werden ebenfalls zu einem Kopfcluster zusammengeführt. Die Cluster erscheinen in Form einer Pyramide.

Hierarchisches Clustering wird weiter in zwei verschiedene Kategorien unterteilt – agglomeratives und divisives Clustering. Agglomeratives Clustering wird auch AGNES (Agglomerative Nesting) genannt, bei dem zwei ähnliche Cluster bei jedem Schritt zusammengeführt werden, bis ein kombinierter Cluster übrig bleibt. Andererseits widerspricht das divisive hierarchische Clustering, auch DIANA (Divise Analysis) genannt, AGNES. Dieser Algorithmus teilt einen Cluster in zwei Cluster.

• K – Means: Das K-Means-Clusteranalysemodell verwendete vordefinierte Cluster. Die Verwendung des K – bedeutet Clustering-Algorithmus besteht darin, in jeder Iteration lokale Maxima zu finden. Dieser Algorithmus fährt fort, den Schwerpunkt zu berechnen, bis er den richtigen Schwerpunkt findet.

• Centroid: Centroid ist auch ein iterativer Clustering-Algorithmus. Es findet Ähnlichkeiten zwischen zwei Clustern, indem es den geringsten Abstand zwischen dem Datenpunkt und dem Schwerpunkt berechnet. Dann wird der Zentroid-Clustering-Algorithmus verwendet, um die lokalen Optima zu finden. Die Datenpunkte in diesem Algorithmus sind vordefiniert.

• Verteilung:- Dieser Clustering-Algorithmus basiert auf Wahrscheinlichkeit. Es verwendet normale oder Gaußsche Regeln, um die Wahrscheinlichkeit zwischen Datenpunkten eines Clusters zu finden. Die Datenpunkte werden basierend auf einer Hypothese oder einer Wahrscheinlichkeit im Verteilungsmodell in einem Cluster angeordnet. Dies ist jedoch ein Overfitting-Modell. Dies bedeutet, dass wir bei der Verwendung des Verteilungsalgorithmus einige Einschränkungen vornehmen müssen.

• Dichte: Der Dichte-Cluster-Algorithmus durchsucht den Datenraum, um die Datenpunkte mit unterschiedlichen Dichten anzuordnen. Dieser Algorithmus erstellt basierend auf unterschiedlichen Dichten separate Dichtebereiche.

Vorteile der Clusteranalyse

Hier sind die zwei wichtigsten Vorteile der Clusteranalyse!

• Ungerichtete Data-Mining-Technik: Die Clusteranalyse ist eine ungerichtete oder explorative Data-Mining-Technik. Das bedeutet, dass man keine Hypothese bilden oder das Ergebnis der Clusteranalyse vorhersagen kann. Stattdessen erzeugt es versteckte Muster und Strukturen aus unstrukturierten Daten. Vereinfacht gesagt hat man bei der Durchführung einer Clusteranalyse keine Zielvariable im Sinn. Es führt zu unerwarteten Ergebnissen.

• Angeordnete Daten für andere Algorithmen:- Unternehmen verwenden verschiedene Analyse- und maschinelle Lernwerkzeuge. Einige Analysetools können jedoch nur funktionieren, wenn wir strukturierte Daten bereitstellen. Wir können Cluster-Analyse-Tools verwenden, um Daten in einer aussagekräftigen Form für die Analyse durch maschinelle Lernsoftware anzuordnen.

Cluster-Analyse-Anwendungen

Unternehmen können die Clusteranalyse für folgende Zwecke einsetzen:

• Marktsegmentierung: Die Clusteranalyse hilft Unternehmen bei der Marktsegmentierung, indem Gruppen homogener Kunden mit demselben Verhalten erstellt werden. Es ist vorteilhaft für Unternehmen mit einer breiten Palette von Produkten und Dienstleistungen und richtet sich an ein großes Publikum. Die Clusteranalyse hilft Unternehmen dabei, die Kundenreaktion auf ihre Produkte und Dienstleistungen zu bestimmen, indem sie die Kunden mit den gleichen Attributen in einem Cluster anordnet. Dies ermöglicht es den Unternehmen, ihre Dienstleistungen zu organisieren und bestimmte Produkte für verschiedene Gruppen anzubieten.

• Verständnis des Verbraucherverhaltens: Die Clusteranalyse ist für Unternehmen von Vorteil, um das Verbraucherverhalten wie ihre Präferenzen, Reaktionen auf Produkte oder Dienstleistungen und Kaufmuster zu verstehen. Dies hilft Unternehmen bei der Entscheidung über ihre Marketing- und Vertriebsstrategien.

• Herausfinden neuer Marktchancen:- Unternehmen können auch die Clusteranalyse verwenden, um Nachrichtentrends auf dem Markt zu verstehen, indem sie das Verbraucherverhalten analysieren. Es kann ihnen helfen, ihr Geschäft auszubauen und neue Produkte und Dienstleistungen zu entdecken. Die Clusteranalyse kann Unternehmen auch dabei helfen, die Stärken und Schwächen ihrer Konkurrenten herauszufinden.

• Reduzierung von Daten:- Für Unternehmen ist es schwierig, Tonnen von Daten zu verwalten und zu speichern. Die Clusteranalyse hilft Unternehmen, wertvolle Informationen in verschiedene Cluster zu unterteilen, wodurch es für Unternehmen einfacher wird, zwischen wertvollen und redundanten Daten zu unterscheiden, die verworfen werden können.

Wie führe ich eine Clusteranalyse durch?

Jedes Clusteranalysemodell erfordert eine andere Strategie. Die folgenden Schritte können jedoch für alle Clusteranalysetechniken verwendet werden.

• Sammeln Sie unstrukturierte Daten:- Sie können Cluster-Analysen für vorhandene Kundendaten durchführen. Sie müssen jedoch neue Informationen sammeln, wenn Sie aktuelle Trends oder Verbrauchermerkmale verstehen möchten. Sie können eine Umfrage durchführen, um sich über neue Marktentwicklungen zu informieren.

• Auswahl der richtigen Variablen: Wir beginnen mit der Clusteranalyse, indem wir eine Variable oder eine Eigenschaft auswählen, auf deren Grundlage wir einen Datenpunkt von einem anderen trennen können. Es hilft, die Eigenschaft einzugrenzen, basierend darauf, welche Cluster gebildet werden.

• Datenskalierung:- Der nächste Schritt besteht darin, die Daten in verschiedene Kategorien zu skalieren. Es bedeutet, Daten basierend auf den ausgewählten Variablen zu kategorisieren.

• Abstandsberechnung: Der letzte Schritt der Clusteranalyse ist die Berechnung des Abstands zwischen Variablen. Da die Datenpunkte in Clustern mit unterschiedlichen Faktoren angeordnet sind, müssen wir eine Gleichung erstellen, die alle Variablen berücksichtigt. Eine der einfachsten Möglichkeiten besteht darin, den Abstand zwischen den Zentren zweier Cluster zu berechnen.

Fazit

Die Clusteranalyse ist ein beliebtes Business-Analytics-Tool, das dabei hilft, unstrukturierte Daten in nutzbare Formate umzuwandeln. Da Unternehmen Jahr für Jahr immer mehr Daten sammeln, wird es für sie notwendig, Daten für sinnvolle Zwecke zu nutzen. Daher wird erwartet, dass die Jobs in der Clusteranalyse in den kommenden Jahren um ein Vielfaches zunehmen werden. Laut Statistik beträgt das Durchschnittsgehalt eines Cluster-Managers in den USA 79.109 US-Dollar. Andererseits beträgt das Durchschnittsgehalt eines Datenanalysten in den USA 65.217 US-Dollar.

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