Öffnen – Clusteranalyse

Muster und Vorlage für Clusteranalyse zur Anpassung und Erstellung – Öffnen im Excel (XLSX)– und Spreadsheet

 

Excel (.xlsx) Datei
⭐⭐⭐⭐⭐ 4.8
Ergebnisse – 2184
Autor – Arvid Hagedorn
Prüfer – Jörgen Malchow

Zwei verschiedene Excel-Vorlagenoptionen

1 (Excel)

2 (Excel)

Hier haben wir vier weitere Optionen im Excel-Format zum Herunterladen der Vorlage für Sie bereitgestellt.

1 (.xlsx)

2 (.xlsx)

3 (.xlsx)

4 (.xlsx)

1. Wie bereite ich meine Daten korrekt vor, damit sie für die Clusteranalyse in der Excel-Vorlage geeignet sind?

Arvid Hagedorn: Die Datenvorbereitung ist ein wesentlicher Schritt, um die Clusteranalyse in Excel erfolgreich durchzuführen. Hier einige Schritte, die Sie beachten sollten:
  • Datenbereinigung: Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten sauber sind, indem Sie fehlende Werte entfernen oder durch Mittelwerte ersetzen.
  • Normalisierung: Normalisieren Sie Ihre Daten, um unterschiedliche Skalen in den Variablen zu balancieren. Dies kann durch die Z-Standardisierung (Subtraktion des Mittelwerts und Division durch die Standardabweichung) erfolgen.
  • Variablen auswählen: Wählen Sie nur die Variablen aus, die für die Clusteranalyse relevant sind. Unnötige oder sich stark unterscheidende Variablen können die Ergebnisse verzerren.
  • Datenformat: Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten in einer tabellarischen Form ohne leere Spalten oder Reihen vorliegen.
Beispiel: Wenn Sie Kundendaten analysieren, könnten Sie Variablen wie Alter, Einkommen und Kaufhistorie verwenden und diese normalisieren.

2. Welche Art von Daten benötige ich für eine effektive Clusteranalyse?

Fenja Rathenow: Für eine effektive Clusteranalyse benötigen Sie quantitative Daten, die klar und deutlich messbar sind. Hier sind einige wichtige Punkte zu beachten:
  • Skalenniveau: Stellen Sie sicher, dass die Daten auf einem metrischen Skalenniveau vorliegen, um die Distanzmessungen berechnen zu können.
  • Variablentypen: Kontinuierliche Variablen sind vorzuziehen. Nominale oder kategoriale Daten sollten umgewandelt oder entsprechend kodiert werden.
  • Relevanz: Die Daten sollten direkt mit Ihren Fragestellungen und Zielen zusammenhängen, um sinnvolle Cluster zu erstellen.
Beispiel: Bei einer Analyse von Kaufverhalten könnten Variablen wie Anzahl der Käufe pro Monat oder durchschnittlicher Einkaufswert verwendet werden.

3. Wie wähle ich die richtige Anzahl von Clustern für meine Analyse aus?

Jörgen Malchow: Die Wahl der richtigen Anzahl von Clustern ist entscheidend und kann durch verschiedene Methoden bestimmt werden:
  • Elbow-Methode: Plotten Sie die Summe der quadrierten Abstände innerhalb der Cluster (WSS) gegen die Anzahl der Cluster und suchen Sie nach einem „Knick“ oder „Ellbogen“ im Graphen, der den Punkt der optimalen Clusteranzahl anzeigt.
  • Silhouettenanalyse: Berechnen Sie den Silhouettenwert für verschiedene Clusteranzahlen und wählen Sie die Anzahl mit dem höchsten Durchschnittswert.
  • Hierarchische Clusteranalyse: Verwenden Sie das Dendrogramm, um eine visuelle Darstellung der Clusterhierarchie zu erhalten und entsprechende Clusteranzahlen zu wählen.
Beispiel: Wenn Sie die Elbow-Methode anwenden, könnten Sie feststellen, dass der WSS-Wert stark sinkt, bis Sie bei 4 Clustern einen Punkt erreichen, ab dem die Abnahme weniger signifikant ist.

4. Was bedeutet es, wenn mein Excel-Clusteranalyse-Ergebnis nicht konsistent oder logisch erscheint?

Svea Kallmorgen: Wenn die Ergebnisse Ihrer Clusteranalyse nicht konsistent oder logisch erscheinen, kann dies mehrere Ursachen haben:
  • Schlechte Datenqualität: Überprüfen Sie Ihre Daten auf Ausreißer, Inkonsistenzen oder fehlerhafte Werte, die das Ergebnis verfälschen könnten.
  • Unzureichende Normalisierung: Wenn die Daten nicht richtig skaliert oder normalisiert sind, kann dies die Clusterbildung beeinflussen.
  • Falsche Anzahl von Clustern: Überprüfen Sie, ob eine andere Anzahl von Clustern logischer erscheinende Ergebnisse liefert.
  • Unpassende Distanzmaße: Verschiedene Distanzmaße (z.B. euklidisch, Manhattan) können unterschiedliche Ergebnisse liefern. Wählen Sie das Maß, das am besten zu Ihren Daten passt.
Beispiel: Wenn Ihre Kundensegmente nicht logisch erscheinen, prüfen Sie, ob alle relevanten Variablen berücksichtigt wurden und ob die Daten korrekt normalisiert wurden.

5. Wie interpretiere ich die Ergebnisse und visuellen Darstellungen der Clusteranalyse in der Vorlage?

Arvid Hagedorn: Die Interpretation der Ergebnisse und visuellen Darstellungen ist der letzte, aber wesentliche Schritt:
  • Cluster-Zentren: Analysieren Sie die Mittelwerte der Variablen innerhalb jedes Clusters, um die typischen Eigenschaften der Gruppen zu verstehen.
  • Streudiagramme: Verwenden Sie Streudiagramme, um die Verteilung der Datenpunkte in den verschiedenen Clustern zu visualisieren.
  • Dendrogramme: Nutzen Sie Dendrogramme, um die hierarchische Struktur und Ähnlichkeiten zwischen den Clustern zu sehen.
  • Profilplots: Erstellen Sie Profilplots, um die Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen den Clustern zu erkennen.
Beispiel: Wenn Sie Cluster-Zentren analysieren, können Sie feststellen, dass Cluster 1 aus jüngeren, einkommensstarken Kunden besteht, während Cluster 2 ältere Kunden mit einem geringeren Einkommen umfasst.