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Erkenntnisse und Ideen von den besten Analytics-Experten.
RolandSchubert
16 - Nebula
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Gruppen bilden ist nicht unbedingt eine ausgefallene Aufgabe - mir fallen da spontan immer direkt Kundengruppen ein. Dabei werden oft gemeinsame Merkmale verwendet, etwa der Umsatz, oft auch sozio-demografische Merkmale.

 

Aber auch Beziehungen können die Grundlage für Gruppierung sein, so können zum Beispiel Einflüsse identifiziert werden, die sich vielleicht nicht direkt messen lassen. Auch zur Analyse der Zusammenarbeit in Teams können Beziehungen interessante Erkenntnisse liefern (bei Fußballspielen kann man mitunter als Zuschauer unmittelbar sehen, das die Zusammenarbeit nicht so richtig funktioniert, in Unternehmen ist es oft etwas schwieriger, so etwas zu erkennen).  

 

Das Grundprinzip ist bei dieser Art der Gruppenbildung sehr simpel: Wenn es eine Beziehung zwischen zwei Elementen gibt und eines dieser Elemente zu einem weiteren ebenfalls eine Beziehung hat, so gehören sie zu einer Gruppe.  Im folgenden Beispiel lässt sich sehr gut erkennen, das es in vielen Fällen nur eine Verbindung gibt (etwa zwischen "A" und "B" oder "D" und "H") dass aber zumindest über "Umwege" alle orange eingefärbten Elemente miteinander verknüpft sind. Zu "blau" und "grün" besteht im Beispiel aber keine Beziehung.

 

P001.png

 

 

 

Bei einer überschaubaren Anzahl von Elementen ist es kein Problem, so etwas zu erkennen, schwierig wird es allerdings mit steigender Anzahl der Elemente. Möchte man etwa Beziehungen in Organisationen oder gar in sozialen Netzwerken untersuchen, dürfte es mit dieser "visuellen" Methode etwas schwieriger werden.

 

An dieser Stelle hilft uns wieder mal Alteryx.  Ich habe hier einmal die "Beziehungen" aus dem Bild über eine kleine Tabelle dargestellt:

 

P002.jpg

Dabei ist der "Ausgangspunkt" nicht immer einheitlich - "A" ist zum Beispiel einmal der Sender (Anruf, E-Mail), in anderen Fällen der Empfänger. In der Praxis wird eine solche Liste vermutlich deutlich mehr einträge enthalten.

 

Um daraus nun Gruppen abzuleiten, können wir das MAKE GROUP Tool einsetzen. Die Konfiguration ist dabei denkbar einfach - wir geben nur die entsprechenden Felder an:

 

P003.jpg

 

Das Tool liefert dann die entsprechende Zuordnung:

 

P004.jpg

Wie zuvor schon manuell zugeordnet, landen die Elemente A, B, C, D und H in einer Gruppe, die den Namen des ersten gefundenen Elementes enthält (hier "A"), F, G und I bilden die zweite Gruppe, während E aufgrund fehlender Beziehungen keiner Gruppe zugeordnet wird.

 

Beim  hier gezeigten Beispiel beeindruckt das vermutlich nicht besonders - das hätte man ja manuell auch hinbekommen. Bei ein paar tausend Einträgen sieht das aber sicherlich anders aus!

 

Das MAKE GROUP Tool wird vermutlich kaum jemand in  vielen Workflows einsetzen, es kann aber für bestimmte Einsatzgebiete einer Menge Arbeit sparen. Und das ist mir ja bekanntermaßen immer sehr wichtig ...

 

 

 

 

 

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