Clustering ist eine Datenanalysemethode, die ähnliche Objekte in einem Datensatz identifiziert und gruppiert. Die so gefundenen Gruppen von „ähnlichen“ Objekten werden als Cluster bezeichnet. Die Gruppenzuordnung als Clusterbildung oder Clustering.

Durch Identifizieren und Gruppieren ähnlicher Daten hilft Clustering Ihrem Unternehmen, die in Daten versteckte Faktoren und Muster zu finden und damit die richtige Geschäftsentscheidung zu treffen oder geeignete Maßnahmen zu ergreifen.

Schauen wir uns nun ein Beispiel an, um die Vorteile der Clusterbildung zu veranschaulichen.

Clustering ist in der Wirtschaft eine weit verbreitete Technik und kann in fast allen Branchen eingesetzt werden. Hier stellen wir Ihnen einige gängige Anwendungsbereiche des Clustering vor.

Kundensegmentierung

Das oben angeführte Beispiel für die Entwicklung einer Kreditstrategie ist eine Kundensegmentierung. Hier werden Kunden mit ähnlichen Verhaltensweisen zusammengefasst. Die Kundensegmentierung ist eine der häufigsten Anwendungen des Clusterings.

Durch die Kundensegmentierung können Unternehmen ihre Kunden besser verstehen, einzelne Kundengruppen gezielt ansprechen oder entsprechende Produkte und Dienstleistungen anbieten. Zudem kann auf Grundlage der Daten ein passendes Geschäftsmodell oder eine Entwicklungsstrategien festlegt werden.

Text-Clustering

Neben numerischen Daten haben Unternehmen auch eine große Menge an Textdaten, wie z.B. verschiedene Dokumente, E-Mails, Kundenanfragen oder Produktbewertungen. Text-Cluster gruppieren automatisch ähnliche Textdaten und ermöglichen es dem Unternehmen, ihre Textdokumente schnell und kostengünstig zu analysieren, um daraus geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen.

Durch die automatische Gruppierung von Textdaten können Unternehmen ihre Dokumente ebenfalls effizient organisieren und zusammenfassen, Informationen schnell abrufen und Produktempfehlungen vereinfachen.

Bildsegmentierung

Die Clustering-Methode eignet sich auch, um Bilder zu gruppieren und zu segmentieren. Eine Bilddatei besteht aus einer Menge an verschiedenen Pixeln. Die Bildsegmentierung gruppiert ähnliche Pixel, wodurch Objekte im Bild identifiziert werden können.

Es gibt viele Gründe für eine Bildsegmentierung in der Industrie, z.B. um ein Fließband zu überwachen oder um Objekte zu lokalisieren und zu verfolgen.

Die Bildsegmentierung hat auch eine breite Anwendung im Gesundheitswesen. Die medizinische Bildsegmentierung kann Ärzten helfen, Krankheiten frühzeitig zu diagnostizieren. So kann die die Methode z.B. kranke Zellen erkennen, da diese Zellen eine andere Form oder Größe als gesunde Zellen haben.

Produktempfehlung

Durch Clustering können Produkte leicht empfohlen werden. Ein gängiges Beispiel für Produktempfehlungen ist die Buchempfehlung. Wenn ein Kunde ein Buch sucht, kann der Buchhändler durch das Clustern schnell ähnliche Bücher vorschlagen.

Der Clustering-Algorithmus analysiert Daten und gruppiert ähnliche Daten in Cluster. Jetzt müssen Sie fragen, wie gut erklären die gefundenen Cluster Ihre Daten? Werden Eigenschaften oder Strukturen durch die Cluster dargestellt? Können Sie durch die Cluster etwas Neues und Nützliches erfahren? Um solche Fragen zu beantworten, müssen die gefundenen Cluster einer Bewertung unterzogen werden.

Es gibt verschiedene Methoden und Metriken zur Einschätzung der Qualität von Clustern. Um eine geeignete Bewertungsmetrik und -methode festzulegen, müssen Sie die verwendeten Daten, die vorgegebene Fragestellung sowie den angewandten Clustering-Algorithmus berücksichtigen.