Clusteranalyse
Wenn Sie eine Aktivität, Verbindung, Verbesserungsmöglichkeit oder Route als potenziellen Engpass identifizieren, zeigen Sie Cluster von Stichwortbeschreibungen und Zuweisungsgruppen an, um Einblicke zu gewinnen.
Eine Clusteranalyse gruppiert ähnliche Datensätze in einem Cluster (einer Gruppe), sodass Sie Muster identifizieren können. Datensätze sind in verschiedene Gruppierungen mit natürlicher Ähnlichkeit unterteilt und nicht in Gruppierungen basierend auf einer bestimmten Bezeichnung. Diese nicht überwachte maschinelle Lerntechnik kann verhindern, dass nicht zugehörige Fälle oder Datensätze Teil eines Projekts werden.
Sehen wir uns ein konzeptionelles Beispiel für die Funktionsweise von Clustering an. In einer Kfz-Werkstatt können Kunden aus zahlreichen Serviceoptionen wählen. Der Manager möchte ermitteln, welche Services am wenigsten verwendet werden. Der Manager möchte die Kosten senken, indem er in diesen Bereichen weniger Spezialisten einsetzt. Der Manager beginnt mit der Clusteranalyse, die eine Ansicht der Stichwortbeschreibungen und Servicekategoriebereiche generiert. Nachdem ein Cluster ähnlicher Gruppen von Serviceaktivitäten generiert wurde, verfügt der Manager über einen kleineren, stärker strukturierten Datensatz von Kundengruppen, die eine begrenzte Anzahl von Services verwenden. Der -Manager wendet weitere Filter auf den kleineren Datensatz an, um eine genauere Analyse zu ermöglichen.