Die Clusteranalyse ist ein Verfahren aus der Datenanalyse, das hilft, Strukturen in großen Datenmengen zu erkennen. Ziel ist es, Objekte – zum Beispiel Kundendaten, Produkte oder Standorte – in Gruppen (sogenannte Cluster) einzuteilen, die intern möglichst ähnlich und untereinander möglichst verschieden sind. Dabei weiß man vorher nicht, wie viele Gruppen es gibt oder wie sie aussehen – die Analyse entdeckt Muster ganz ohne Vorgaben.
Wie funktioniert
die Methode?
Im Kern basiert die Clusteranalyse auf Ähnlichkeiten: Je näher zwei Objekte in ihren Eigenschaften beieinander liegen, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie in denselben Cluster gehören. Dafür werden mathematische Abstände berechnet – etwa mit dem sogenannten k-Means- oder hierarchischen Verfahren. Das Ergebnis ist eine Gruppierung, die sich oft visuell darstellen lässt, etwa in Form eines Diagramms oder einer Karte.
Wofür wird die
Clusteranalyse genutzt?
Typische Einsatzfelder sind das Marketing, das Kundenverhalten oder die Marktforschung. So lassen sich etwa Kundengruppen mit ähnlichen Kaufmustern identifizieren, um gezielter zu werben. Auch in der Medizin, Biologie oder Stadtplanung findet die Clusteranalyse Anwendung – überall dort, wo große Mengen unstrukturierter Daten besser verstanden werden sollen.
Was muss
beachtet werden?
Die Aussagekraft einer Clusteranalyse hängt stark von der Datenqualität und der Wahl der Merkmale ab. Werden irrelevante oder stark unterschiedliche Eigenschaften vermischt, können irreführende Gruppen entstehen. Wichtig ist auch: Die Clusteranalyse liefert Vorschläge – ihre Interpretation erfordert immer auch fachliche Einschätzung. Wer sie gut einsetzt, erhält wertvolle Einblicke in Strukturen, die sonst verborgen bleiben würden.
