Big-Data-Technologien im Preismanagement – Beschreibung und inhaltliche Interpretation

Die ergebenen Cluster der ersten Iteration der Analyse lassen sich als Auszug inAbbildung 24 und in ihrer Vollstandigkeit in Abbildung 25 betrachten. Es ergeben sich insgesamt zwei Cluster, diese Losung weist also die hochste Slight Silhouetteauf. Aus letztgenannter Abbildung lasst sich ein Muster erkennen: Die Attribute desZentrums von Cluster 0 haben fast alle einen niedrigeren Wert, als die jeweiligenAttribute des Zentrums von Cluster 1, abgesehen vom Zahler GAS STATION COUNT.Dementsprechend wurden alle Filialen in zwei Kategorien eingeteilt, namlich dieFilialen mit vergleichsweise hoher Anzahl an Konkurrenten und Points-of-Interest; unddie Filialen mit vergleichsweise wenigen Konkurrenten und Points-of-Interest.

Abb. 25: Vollstandige Ubersicht der Attributsauspragungen der Clusterzentren der ersten Iteration der Clusteranalyse

Ein erster Interpretationsversuch der ermittelten Cluster wird durch folgende Beschreibungdargestellt:

Cluster 0: Filialen mit einer hohen Anzahl an Konkurrenten und nachfragebeeinussenderPoints-of-Interest im unmittelbaren Umkreis.

Cluster 1: Filialen mit einer niedrigen Anzahl an Konkurrenten und nachfragebeein-ussender Points-of-Interest im unmittelbaren Umkreis.