Analyse des Typs Clustering (K-Means)

Zeigt Cluster von Kennzahlen, die mit einer Dimension verknüpft sind, anhand eines statistischen Algorithmus.

Clustering (K-Means) bildet Cluster aus Datenpunkten, die nach Ähnlichkeiten aus zwei Kennzahlen über eine Dimension hinweg mit einem K-Means-Algorithmus für maschinelles Lernen aggregiert wurden.

Erstellen von Analysen des Typs „Clustering (K-Means)“

Gehen Sie folgendermaßen vor:

1. Klicken Sie in Extras auf Analyse.

2. Ziehen Sie Clustering (K-Means) auf das Arbeitsblatt und legen Sie das Objekt ab.

3. Klicken Sie auf Dimension hinzufügen und wählen Sie eine Dimension aus.

4. Klicken Sie auf Kennzahl hinzufügen und wählen Sie eine Kennzahl aus.

5. Klicken Sie auf Kennzahl hinzufügen und wählen Sie eine zweite Kennzahl aus.

6. Um die Cluster optimal anzupassen, gehen Sie wie folgt vor:

   1. Ändern Sie im Eigenschaftsfenster unter Analyseeigenschaften die Option für Cluster von Automatisch in Benutzerdefiniert.

   2. Stellen Sie nach Anzahl an Clustern den Schieberegler ein, um die Cluster festzulegen.

   3. Wählen Sie nach dem Normalisierungsalgorithmus aus, welcher Algorithmus verwendet werden soll. Es stehen folgende Optionen zur Verfügung:

      • zscore: z-score-Normalisierung normalisiert Daten gestützt auf Funktionsmittel und Standardabweichung. z-score stellt nicht sicher, dass jede Funktion die gleiche Skala hat, ist aber im Fall von Ausreißern eine besser geeignete Option als min-max.

      • minmax: Min-max-Normalisierung sorgt dafür, dass die Funktionen die gleiche Skala haben, indem jeder Mindest- und Höchstwert erfasst und jeder Datenpunkt neu berechnet wird.

      • none: Keine Normalisierung.

7. Optional können Sie einen Analysezeitraum hinzufügen, indem Sie wie folgt vorgehen:

   1. Aktivieren Sie im Eigenschaftsfenster unter Analyseeigenschaften die Option Analysezeitraum.

   2. Wählen Sie unter Kalenderzeitraum den zu verwendenden Kalenderzeitraum aus.

   3. Wählen Sie unter Zeitraum einen bestimmten Zeitraum aus, den Sie verwenden möchten.

   InformationshinweisFür Analysezeiträume sind im logischen Modell Kalenderzeiträume erforderlich. Weitere Informationen finden Sie unter Definieren von Analysezeiträumen mit Kalenderzeiträumen.

8. Optional können Sie im Eigenschaftsfenster unter Darstellung die Darstellung der Analyse anpassen.