Clusteranalyse

Thomas Cleff ()

Chapter 7 in Deskriptive Statistik und Explorative Datenanalyse, 2015, pp 189-215 from Springer

Abstract: Zusammenfassung Vor allem in den wirtschaftswissenschaftlichen Disziplinen basieren viele strategische Überlegungen auf der Existenz von unterschiedlichen (Kunden-)Gruppen innerhalb einer Gesamtpopulation. Dem Rat des Mephistopheles folgend – es wird nächstens schon besser gehen, Wenn ihr lernt alles reduzieren Und gehörig klassifizieren (Goethe 1949, S. 201) benötigen Theoretiker und Praktiker objektive und nachvollziehbare Verfahren zur Abgrenzung homogener Gruppen innerhalb einer Gesamtheit von Beobachtungen. Diverse Techniken der Clusteranalyse können diese homogenen Gruppierungen liefern. In diesem Kapitel werden die Hierarchische Clusteranalyse und die Clusterzentrenanalyse genauer erläutert. Neben der Beschreibung der Grundidee der beiden Techniken, werden Vor- und Nachteile bei der Verwendung unterschiedlicher Distanzmaße und Fusionierungsalgorithmen dargelegt. Insbesondere wird auf die Gütekriterien zur Bewertung von Lösungen mit unterschiedlicher Clusteranzahl Wert gelegt. Zum Abschluss wird gezeigt, wie sich die Clusteranalyse mit Hilfe von SPSS oder Stata berechnen lässt. Die Inhalte werden in Übungsaufgaben vertieft.

Date: 2015
References: Add references at CitEc
Citations:

There are no downloads for this item, see the EconPapers FAQ for hints about obtaining it.

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:spr:sprchp:978-3-8349-4748-2_7

Ordering information: This item can be ordered from
http://www.springer.com/9783834947482

DOI: 10.1007/978-3-8349-4748-2_7

Access Statistics for this chapter

More chapters in Springer Books from Springer
Bibliographic data for series maintained by Sonal Shukla () and Springer Nature Abstracting and Indexing ().