Diese Arbeit gliedert sich in zwei Abschnitte: Zunächst wird die Theorie der Clusteranalyse dargestellt, wobei der Fokus auf die hierarchischen Verfahren gelegt wird. Im zweiten Teil wird eine computergestützte Anwendung einer solchen Analyse auf einen selbst erstellten Rohdatensatz dargestellt. Das Ziel dieses Abschnittes ist es eine sinnvoll interpretierbare Klassifikation der vorliegenden Daten aufzudecken.
Das Problem mühsamer und zeitaufwendiger Informationsbeschaffung gehört schon seit vielen Jahren der Vergangenheit an. Durch das Internet, elektronische Datenbanken und Massenspeicher ist die Informationsbeschaffung preiswert und schnell geworden. In Zeiten von „Big-Data“ stellt sich viel mehr die Frage, wie sich die Massen an verfügbaren Informationen systematisch auswerten lassen. Ein mögliches Instrumentarium, um Strukturen in großen Datenmengen zu erkennen, ist die Clusteranalyse.
Aus betriebswirtschaftlicher Sicht ist die Anwendungsbandbreite riesig. Im Marketing ist die Clusteranalyse ein beliebtes Instrument zur Abgrenzung und Beschreibung von Käufersegmenten oder Absatzmärkten. In der Logistikbranche lässt sich die Clusteranalyse im Rahmen der Standortplanung einsetzten, um eine Menge von Standortalternativen auf der Grundlage verschiedener Faktoren zu gruppieren. Im Anschluss kann durch die Interpretation der Analyseergebnisse jenes Cluster herausgestellt werden, das für das Unternehmen hinsichtlich der festgelegten Standortfaktoren die günstigsten Voraussetzungen bietet.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 2 Grundlagen der Clusteranalyse
- 2.1 Verfahren der Clusteranalyse
- 2.2 Agglomerative-hierarchische Verfahren
- 2.3 Ausgewählte Clusteralgorithmen
- 3 Computergestützte Clusteranalyse eines Testdatensatzes
- 4 Schluss
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit befasst sich mit der Anwendung der Clusteranalyse zur Analyse von Datensätzen. Ziel ist es, die Grundlagen der Clusteranalyse zu erläutern und ein ausgewähltes Verfahren anhand eines Beispiels zu demonstrieren. Die Arbeit soll einen Überblick über verschiedene Clusteralgorithmen geben und die computergestützte Durchführung einer Clusteranalyse verdeutlichen.
- Grundlagen der Clusteranalyse
- Verfahren der Clusteranalyse (hierarchisch, nicht-hierarchisch)
- Ausgewählte Clusteralgorithmen (z.B. Single-Linkage, Ward)
- Anwendung der Clusteranalyse an einem Testdatensatz
- Interpretation der Ergebnisse
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Thematik der Clusteranalyse ein und beschreibt die Relevanz der Methode für die Datenanalyse. Es skizziert den Aufbau der Arbeit und die verfolgten Ziele. Der Fokus liegt auf der Vorbereitung des Lesers auf die folgenden Kapitel, welche die methodischen Grundlagen und die praktische Anwendung der Clusteranalyse detailliert beschreiben.
2 Grundlagen der Clusteranalyse: Dieses Kapitel legt die theoretischen Grundlagen der Clusteranalyse dar. Es beschreibt verschiedene Verfahren der Clusteranalyse, darunter insbesondere agglomerative-hierarchische Verfahren. Ausgewählte Clusteralgorithmen wie Single-Linkage und Ward werden detailliert erläutert, inklusive ihrer Stärken und Schwächen und der jeweiligen Berechnungsmethoden. Der Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis der zugrundeliegenden Prinzipien und der Vorbereitung auf die praktische Anwendung im folgenden Kapitel.
3 Computergestützte Clusteranalyse eines Testdatensatzes: Dieses Kapitel präsentiert die praktische Anwendung der im vorherigen Kapitel beschriebenen Methoden. Ein Testdatensatz wird mit Hilfe einer computergestützten Software (implizit SPSS) analysiert. Die Durchführung der Clusteranalyse, die Interpretation der Ergebnisse (z.B. Dendrogramm, Scree-Diagramm) und die Auswahl der optimalen Clusterlösung werden Schritt für Schritt dokumentiert. Der Fokus liegt auf der praktischen Umsetzung der theoretischen Grundlagen und der Interpretation der Ergebnisse im Kontext des gewählten Testdatensatzes.
Schlüsselwörter
Clusteranalyse, Clusteralgorithmen, hierarchische Clusteranalyse, Single-Linkage, Ward-Verfahren, Datensatzanalyse, Dendrogramm, Scree-Diagramm, SPSS.
Häufig gestellte Fragen (FAQ) zur Clusteranalyse
Was ist der Inhalt dieser Arbeit zur Clusteranalyse?
Diese Arbeit bietet einen umfassenden Überblick über die Clusteranalyse. Sie beinhaltet eine Einleitung, die Grundlagen der Clusteranalyse mit verschiedenen Verfahren (insbesondere agglomerative-hierarchische Verfahren und Algorithmen wie Single-Linkage und Ward), die computergestützte Analyse eines Testdatensatzes und abschließende Schlussfolgerungen. Die Arbeit erläutert die theoretischen Grundlagen und zeigt deren praktische Anwendung.
Welche Verfahren der Clusteranalyse werden behandelt?
Die Arbeit behandelt verschiedene Verfahren der Clusteranalyse, mit einem Schwerpunkt auf agglomerative-hierarchischen Verfahren. Konkret werden die Algorithmen Single-Linkage und Ward detailliert erklärt, inklusive ihrer Stärken und Schwächen.
Welche Software wird für die computergestützte Analyse verwendet?
Obwohl nicht explizit benannt, wird implizit auf die Verwendung von SPSS für die computergestützte Clusteranalyse des Testdatensatzes hingewiesen.
Wie wird die Clusteranalyse in der Arbeit praktisch angewendet?
Die praktische Anwendung wird anhand eines Testdatensatzes demonstriert. Die Durchführung der Clusteranalyse, die Interpretation der Ergebnisse (z.B. Dendrogramm, Scree-Diagramm) und die Auswahl der optimalen Clusterlösung werden Schritt für Schritt beschrieben.
Welche Schlüsselbegriffe sind relevant für diese Arbeit?
Wichtige Schlüsselbegriffe sind: Clusteranalyse, Clusteralgorithmen, hierarchische Clusteranalyse, Single-Linkage, Ward-Verfahren, Datensatzanalyse, Dendrogramm, Scree-Diagramm, SPSS.
Welche Kapitel umfasst die Arbeit?
Die Arbeit gliedert sich in eine Einleitung, ein Kapitel zu den Grundlagen der Clusteranalyse, ein Kapitel zur computergestützten Clusteranalyse eines Testdatensatzes und ein abschließendes Kapitel.
Was ist das Ziel der Arbeit?
Das Ziel der Arbeit ist es, die Grundlagen der Clusteranalyse zu erläutern und ein ausgewähltes Verfahren anhand eines Beispiels zu demonstrieren. Sie soll einen Überblick über verschiedene Clusteralgorithmen geben und die computergestützte Durchführung einer Clusteranalyse verdeutlichen.
Wie werden die Ergebnisse der Clusteranalyse interpretiert?
Die Interpretation der Ergebnisse wird im Kapitel zur computergestützten Analyse detailliert beschrieben. Dabei werden u.a. Dendrogramme und Scree-Diagramme verwendet.
- Arbeit zitieren
- Luca Müller (Autor:in), 2017, Eine statistische Clusteranalyse zur Analyse von Datensätzen. Theorie und Praxis, München, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/541372
