Clustering in der Datenanalyse

Clustering (deutsch: Clusterbildung, auch: Gruppenbildung) ist eine der zentralen Techniken im Bereich des Unsupervised Learnings. Dabei werden Datenpunkte in Gruppen, sogenannte Cluster, unterteilt, die basierend auf ihrer Ähnlichkeit oder Nähe gebildet werden. Diese Methode findet Anwendung in vielen Bereichen wie dem Marketing, der Biologie oder der Kundensegmentierung.

Was ist Clustering?

Bei der Clusterbildung geht es darum, Strukturen in Form von Gruppen in Daten zu finden. Es wird keine vorherige Klassifikation der Daten vorausgesetzt, was es von anderen Lernmethoden unterscheidet (deswegen auch Unsupervised Learning/ Unüberwachtes Lernen). Stattdessen identifiziert der Algorithmus Muster oder Ähnlichkeiten, um Gruppen zu bilden.

• Hierarchical Clustering (deutsch: Hierarchisches Clustering): Diese Methode erstellt eine Baumstruktur, die die Beziehungen zwischen den Datenpunkten darstellt.
• K-Means Clustering : Ein beliebter Algorithmus, der k Cluster (k ist die Anzahl an Clustern, deshalb K-Means) anhand ihrer mittleren Position definiert.
• DBSCAN/ Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise: Identifiziert Cluster basierend auf der  räumlichen Density (deutsch: Dichte) der Datenpunkte.

Praktische Anwendungen

Die Methode zur Identifikation von Gruppen wird oft genutzt, um Kundenprofile zu erstellen, z. B. für personalisierte Werbung oder Produktvorschläge. In der Biologie hilft es bei der Identifikation ähnlicher Genexpressionsmuster, während es in der Finanzbranche verwendet wird, um Anomalien wie potenziellen Betrug zu erkennen.

Ein Beispiel aus der Praxis: Unternehmen wie Netflix nutzen ebenfalls Clusterbildung, um Nutzergruppen basierend auf ihrem Sehverhalten zu identifizieren. So können maßgeschneiderte Empfehlungen erstellt werden.

Herausforderungen und Lösungen

Die größte Herausforderung bei Clusterbildung ist die Wahl des richtigen Algorithmus. Nicht alle Datenstrukturen sind gleich, und daher gibt es keine Universallösung. Zudem können Ausreißer die Ergebnisse verzerren. Eine sorgfältige Datenvorverarbeitung und die Wahl geeigneter Parameter sind essenziell.

Es kann hilfreich sein, mit Tools wie scikit-learn oder TensorFlow zu starten, die vorgefertigte Clustering-Algorithmen bereitstellen.

Mit Techniken der Clusterbildung können tiefere Einblicke in Daten gewonnen werden, was eine wertvolle Grundlage für datengesteuerte Entscheidungen bietet. Daher hat Clustering eine hohe Relevanz in vielen Bereichen. Wenn dich weitere Artikel im Bereich Data Analysis interessieren, schau doch mal in unserem Artikel zum Thema Aktien Tesla & Bayer: Data Science revolutioniert die Aktienanalyse oder zum Thema Data Analytics vs. Data Science vorbei.