Multivariate Analysemethoden. Anwendung am Beispiel von Clusteranalysen

Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Mathematik - Statistik, Note: 1,8, Steinbeis-Hochschule Berlin (CRES), Veranstaltung: Multivariate Analysemethoden, Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Projektstudienarbeit soll multivariate Analysemethoden aufzeigen und erklaren, welche sich mit der Auswertung mehrerer Merkmale auseinandersetzen. In Kapitel 2 werden hierzu die grundlegenden Verfahren gezeigt. Im anschlieenden Kapitel 3 wird die Clusteranalyse eingehend betrachtet. Hier sollen verschiedene praxisrelevante Verfahren aufgezeigt und eine Vorgehensweise bei Analysen skizziert werden. In einem Fallbeispiel wir die Anwendung der Clusteranalyse vorgefuhrt, dabei werden die Hurden des Analyseverfahren dargestellt und erlautert. Die Verbreitung von leistungsstarken Rechnern fuhrte in den vergangen Jahrzehnten dazu, dass gro e Mengen an Daten gespeichert werden konnen. Diese stellen mittlerweile ein Kapitalgut dar, auf dessen sich gesamte Firmenkonzepte beziehen. Beispielsweise grundet sich das Konzept der der Firma Payback auf die Kundendatenauswertung fur ihre Partner. Diese Menge an Daten kann nicht ohne geeignete Werkzeuge uberschaubar gemacht werden. Die Statistik hat dabei die Aufgabe Daten zu erfassen, zusammenzufassen, zu analysieren und darzustellen und bietet eine Methode zur Entscheidungsfindung. Abhangig von der Anzahl der zu untersuchenden Merkmale unterscheidet man zwischen uni- und multivariater Analyse. Univariat sind dabei Analysen, fur die nur ein Objekt untersucht wird. Diese dienen auch spater als Grundlage zur multivariaten Analyse.