Clusteranalyse
Wenn Sie eine Aktivität, eine Verbindung, eine Verbesserungsmöglichkeit oder eine Route als potenziellen Engpass identifizieren, zeigen Sie Cluster mit Stichwortbeschreibungen und Zuweisungsgruppen an, um Einblicke zu erhalten.
Eine Clusteranalyse gruppiert ähnliche Datensätze in einem Cluster (eine Gruppe), damit Sie Muster identifizieren können. Datensätze werden in verschiedene natürliche Ähnlichkeitsgruppierungen anstatt in Gruppierungen basierend auf einer angegebenen Bezeichnung unterteilt. Diese nicht überwachte Technik des maschinellen Lernens kann verhindern, dass nicht zugehörige Fälle oder Datensätze Teil eines Projekts werden.
Lassen Sie uns ein konzeptionelles Beispiel dafür verwenden, wie Clustering funktioniert. In einer Kfz-Werkstatt haben Kunden zahlreiche Serviceoptionen zur Auswahl. Der General Manager möchte bestimmen, welche Services am wenigsten verwendet werden. Der Manager möchte die Kosten senken, indem er weniger Spezialisten in diesen Bereichen 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.