Clusteranalyse (Clustering)

Unter der Clusteranalyse bzw. Clustering versteht man eine Methode im Bereich des maschinellen Lernens, bei der Datenpunkte in ähnliche Gruppen einsortiert werden. Dabei kommt der Unsupervised Machine Learning Algorithmus zum Einsatz, der keine Vorinformationen über die Daten benötigt und nur auf Ähnlichkeiten zwischen den Datenpunkten basiert.

Die Grundidee hinter dieser Methode besteht darin, ähnliche Daten in einer Gruppe zusammenzufassen und unterschiedliche Daten in separaten Gruppen zu platzieren. Auf diese Weise werden Muster und Strukturen in den Daten ersichtlich. Die Ähnlichkeiten zwischen den Datenpunkten werden dabei mithilfe unterschiedlicher Metriken berechnet.

Anwendungsbereiche der Clusteranalyse

Clustering-Algorithmen werden zum Beispiel bei der Kundensegmentierung eingesetzt. Der Algorithmus soll hierbei sinnvolle Segmente ähnlicher Kunden identifizieren. Die Ähnlichkeit kann dabei auf Stammdaten wie Alter oder Geschlecht, Transaktionsdaten wie Anzahl der Einkäufe oder Warenkorbwert sowie auf Verhaltensdaten (z. B. Anzahl der Serviceanfragen oder Dauer der Mitgliedschaft) beruhen. Auf Basis der identifizierten Kundencluster, die zu einem besseren Kundenverständnis führen, können anschließend individuelle Aktionen aufgesetzt werden (etwa ein personalisierter Newsletter oder andere individuelle Angebote).

Des Weiteren findet die Methode Anwendung bei der Spamfilterung, der Produktdatenanalyse sowie bei der Betrugserkennung.

Die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten der Clusteranalyse versetzen Unternehmen in die Lage, eine effektive Analyse ihrer Daten durchzuführen und dabei wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Quellen:

https://www.kobold.ai/clustering-guide/

https://lerneprogrammieren.com/was-bedeutet-clustering-in-der-ki/