Multivariate Analysemethoden. Anwendung am Beispiel von Clusteranalysen


Hausarbeit, 2020

40 Seiten, Note: 1,8


Inhaltsangabe oder Einleitung

Die vorliegende Projektstudienarbeit soll multivariate Analysemethoden aufzeigen und erklären, welche sich mit der Auswertung mehrerer Merkmale auseinandersetzen. In Kapitel 2 werden hierzu die grundlegenden Verfahren gezeigt. Im anschließenden 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 vorgeführt, dabei werden die Hürden des Analyseverfahren dargestellt und erläutert.

Die Verbreitung von leistungsstarken Rechnern führte in den vergangen Jahrzehnten dazu, dass große Mengen an Daten gespeichert werden können. Diese stellen mittlerweile ein Kapitalgut dar, auf dessen sich gesamte Firmenkonzepte beziehen. Beispielsweise gründet sich das Konzept der der Firma Payback auf die Kundendatenauswertung für ihre Partner. Diese Menge an Daten kann nicht ohne geeignete Werkzeuge überschaubar gemacht werden. Die Statistik hat dabei die Aufgabe Daten zu erfassen, zusammenzufassen, zu analysieren und darzustellen und bietet eine Methode zur Entscheidungsfindung. Abhängig von der Anzahl der zu untersuchenden Merkmale unterscheidet man zwischen uni- und multivariater Analyse. Univariat sind dabei Analysen, für die nur ein Objekt untersucht wird. Diese dienen auch später als Grundlage zur multivariaten Analyse.

Details

Titel
Multivariate Analysemethoden. Anwendung am Beispiel von Clusteranalysen
Hochschule
Steinbeis-Hochschule Berlin  (CRES)
Veranstaltung
Multivariate Analysemethoden
Note
1,8
Autor
Jahr
2020
Seiten
40
Katalognummer
V988009
ISBN (eBook)
9783346346926
ISBN (Buch)
9783346346933
Sprache
Deutsch
Schlagworte
statistik, clusteranalyse, multivariate analysemethoden, irisblütendatensatz
Arbeit zitieren
Stefanie Hanschkatz (Autor:in), 2020, Multivariate Analysemethoden. Anwendung am Beispiel von Clusteranalysen, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/988009

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