TwoStep-AS-Clusterknoten

TwoStep-Cluster ist ein exploratives Tool, das zur Ermittlung natürlicher Gruppierungen (Cluster) innerhalb eines Datasets dient, die andernfalls nicht erkennbar wären. Der von dieser Prozedur verwendete Algorithmus verfügt über vielfältige nützliche Funktionen, durch die er sich von traditionellen Clustermethoden unterscheidet.

• Verarbeitung von kategorialen und stetigen Variablen. Die Annahme der Unabhängigkeit der Variablen ermöglicht eine kombinierte multinomiale Normalverteilung für kategoriale und stetige Variablen.
• Automatische Auswahl der Clusteranzahl. Durch den Vergleich der Werte eines Modellauswahlkriteriums in verschiedenen Clusteranalysen kann die optimale Anzahl der Cluster von der Prozedur automatisch bestimmt werden.
• Skalierbarkeit. Durch das Zusammenfassen der Datensätze in einem Clustermerkmalbaum (Cluster Feature Tree - CF-Baum) können mit dem TwoStep-Algorithmus sehr große Datendateien analysiert werden.

In Einzel- und Fachhandel werden Clustermethoden regelmäßig auf Daten angewendet, die Kaufgewohnheiten, Geschlecht, Alter und Einkommensniveau der Kundschaft beschreiben. Ziel der Analyse ist eine Ausrichtung der unternehmenseigenen Marketing- und Produktentwicklungsstrategien auf einzelne Konsumentengruppen, um Umsatzsteigerungen und Markentreue zu erreichen.