Erkenntnisse aus den Daten

Fallstudie zur Data Literacy: Analyse von Remote-Arbeit

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

Clusteranalyse

  • Häufige deskriptive und explorative Technik

  • Ziel: natürlich entstehende Gruppen in den Daten finden

  • Mögliche Anwendungen:

    • Kundensegmentierung
    • Klassifikation erstellen
    • Untergruppen identifizieren

  • Zwei Hauptschritte:

    • Optimale Anzahl an Gruppen finden
    • Merkmale jeder Gruppe untersuchen

Beispiel: Clusteranalyse

Fallstudie zur Data Literacy: Analyse von Remote-Arbeit

Optimale Anzahl von Gruppen finden

  • Berechnung der optimalen Lösung
  • Domänenwissen: Expert:innen/Business
  • Nicht immer eine exakte Lösung!

2 vs. 3 Cluster

Fallstudie zur Data Literacy: Analyse von Remote-Arbeit

Merkmale der Gruppen

  • Worin unterscheiden sie sich?
  • Gemeinsame Merkmale zwischen Untergruppen
  • Relevante Variablen

Balken je Cluster für Zufriedenheitsrate

Fallstudie zur Data Literacy: Analyse von Remote-Arbeit

Lass uns üben!

Fallstudie zur Data Literacy: Analyse von Remote-Arbeit

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