Clusteranalyse

Was ist eine Clusteranalyse?

Die Clusteranalyse ist ein Verfahren der explorativen Datenanalyse, das Datensätze in Gruppen mit ähnlichen Eigenschaften unterteilt – sogenannte Cluster. Ziel ist es, Strukturen und Muster in den Daten zu erkennen, ohne dass vorher definierte Kategorien oder Zielwerte vorliegen.

Wie funktioniert eine Clusteranalyse?

Bei einer Clusteranalyse werden Objekte – etwa Personen, Produkte oder Transaktionen – so zusammengefasst, dass sich innerhalb jeder Gruppe möglichst ähnliche Fälle befinden, während die Unterschiede zwischen den Gruppen möglichst groß sind. Grundlage für diese Gruppierungen können beispielsweise das Kaufverhalten, demografische Merkmale oder technische Messdaten sein.

Beispielhafte Verfahren:

• k-Means: Besonders häufig genutztes, einfaches Verfahren mit vorgegebener Clusteranzahl,
• Hierarchisches Clustering: Erstellt Cluster-Bäume, visualisiert z. B. mit Dendrogrammen oder
• DBSCAN: Erkennt auch unregelmäßige Clusterformen und identifiziert Ausreißer.

Wichtig zu wissen: Die Clusteranalyse umfasst mehr als nur die Gruppierung an sich. Sie beginnt meist mit der Auswahl geeigneter Daten, deren Aufbereitung und der Entscheidung für ein passendes Verfahren. Auch nach dem Clustering folgen noch Schritte – etwa die Überprüfung, ob die Ergebnisse sinnvoll sind, sowie deren Interpretation und anschauliche Darstellung.

Abgrenzung zu ähnlichen Methoden

Die Clusteranalyse ist ein Verfahren des unüberwachten Lernens. Insofern unterscheidet sie sich von anderen Methoden der Datenanalyse:

• Klassifikation (überwachtes Lernen): Hier sind Zielklassen (Kategorien) vorab definiert (z. B. „Ja/Nein“).
• Dimensionsreduktion: Diese Verfahren (z. B. PCA) reduzieren die Komplexität der Daten (Zahl der Merkmale), statt sie in Gruppen zu ordnen.
• Segmentierung in der Marktforschung: Diese basiert oft auf einer Clusteranalyse, verfolgt aber ein betriebswirtschaftliches Ziel.

Merkmale & wichige Aspekte

Eigenschaften	Herausforderungen
Erkennt verborgene Muster und Strukturen in (komplexen) Daten	Optimale Clusteranzahl oft schwer im Voraus zu bestimmen
Benötigt keine Zielwerte vorab	Ergebnisse stark abhängig von der Auswahl der Merkmale
Flexibel und in verschiedensten Anwendungsbereichen einsetzbar	Interpretation der Cluster braucht Fachkenntnis
Gute Visualisierungsmöglichkeiten	Unterschiedliche Algorithmen liefern ggf. unterschiedliche Ergebnisse

Einsatzbereiche in Unternehmen

Die Clusteranalyse wird in vielen Unternehmensbereichen eingesetzt, z. B.:

• Marketing: Identifikation von Kundensegmenten für eine gezielte Ansprache,
• Vertrieb: Erkennen von Cross-Selling- und Up-Selling-Potenzialen,
• HR: Mitarbeitertypen oder Lernverhalten gruppieren,
• Produktion: Maschinenverhalten oder Fehlerquellen analysieren oder
• Risikomanagement: Ähnliche Risikoprofile oder Schadensmuster erkennen.

Clusteranalysen werden besonders häufig in explorativen Analysephasen eingesetzt – also dann, wenn noch keine Zielvariablen bekannt sind, aber datengetriebene Erkenntnisse gewonnen werden sollen

Praxisbeispiel

Ein Energieversorger analysiert Smart-Meter-Daten mit einer Clusteranalyse. Dabei kommen drei Gruppen zum Vorschein:

1. Kund:innen mit konstant niedrigem Verbrauch,
2. Haushalte mit saisonalen Schwankungen und
3. unregelmäßige, hohe Verbräuche mit Peaks nachts.

Anhand dieser Gruppen entwickelt der Anbieter nun spezifische Tarifmodelle und verbessert die Netzplanung – ganz ohne manuelle Klassifizierung.

 

FAQ

Wie viele Cluster soll ich wählen?

Das hängt vom Datenmaterial ab. Methoden wie der „Elbow-Plot“ oder der Silhouettenkoeffizient helfen bei der Einschätzung. Aber auch fachliche Plausibilität ist entscheidend. Nicht jede mathematisch saubere Lösung ist auch fachlich sinnvoll.

Kann ich mit Clusteranalyse Vorhersagen treffen?

Nicht direkt. Die Clusteranalyse beschreibt Strukturen, sie prognostiziert nichts. Die Cluster lassen sich jedoch anschließend als Merkmale in überwachte Modelle integrieren.

Welche Tools eignen sich?

Python (z. B. scikit-learn), R, KNIME oder auch Power BI bieten fertige Module für verschiedene Clusteringverfahren. Viele Tools unterstützen auch die Visualisierung, z. B. mit 2D-Plots oder Dendrogrammen.

Zum Glossar «