In dieser Iteration werden zwar alle Variablen berucksichtigt, allerdings wird ein Radius von 1500 m beim Abruf der Daten aus der Google Places API angewandt. Demnach mussen alle Daten erneut mit dem neuen Radius abgerufen werden.
Durchfuhrung der Clusteranalyse
Zur Durchfuhrung der Clusteranalyse werden analog zur Herangehensweise werden die Zwischentabellen der ersten Iteration erneut verwendet und mit den entsprechenden Daten befullt, da sich die Struktur nicht andert, einzig die Werte werden durch den hoheren Radius beein usst. Es werden jedoch alle initial ausgewahlten Variablen betrachtet, um zu uberprufen, ob der Radius einen Ein uss auf die ermittelte Clusterlosung besitzt. Die Analyse wird demnach mit unveranderten Parametern zur ersten Iteration durchgefuhrt werden.
Prufung der Modellanpassung
Die Modellanpassung ist mit einem Slight Silhouette-Wert von 0.7423 fur diese Parameterkombination gut.
Beschreibung und inhaltliche Interpretation
Auch bei einer Erhohung des Radius auf 1500 m, ergibt sich als die ‘optimale’ Losung eine 2-Cluster-Losung. Die Attributsauspragungen der Clusterzentren sind in Abbildung 36 zu sehen, demnach fuhrt diese Iteration zur selben Interpretation in eine Trennung von Filialen mit vielen Lokalitaten und wenigen Lokalitaten:
Cluster 0: Filialen mit einer hohen Anzahl an Konkurrenten und nachfragebeein ussender Points-of-Interest im unmittelbaren Umkreis.
Cluster 1: Filialen mit einer niedrigen Anzahl an Konkurrenten und nachfragebeein- ussender Points-of-Interest im unmittelbaren Umkreis.
Betrachtet man die Attributsauspragungen und vergleicht sie mit den Ergebnissen der ersten Iteration, ergibt sich auch hier ein bekanntes Bild. Die Auspragungen unterscheiden sich zwar, da sehr unterschiedliche Daten abgerufen wurden, allerdings ist die verzeichnete Tendenz der Relation zwischen den beiden Clustern in jeder Variable ersichtlich. Einzig der Zahler der Tankstelle weicht erneut von dem Muster ab.
Abb. 36: Vollstandige Ubersicht der Attributsauspragungen der Clusterzentren der vierten Iteration der Clusteranalyse
Inhaltliche Validitatsprufung
Auch hier ergibt sich kein abweichendes Bild zu den vorangehenden Iterationen.
Stabilitatstests
Auch diese Clusterlosung scheint uber verschiedene Parameterkombinationen hinweg ziemlich stabil zu sein, Abbildung 37 zeigt diese in Tabellenform.
Formale Gultigkeitsprufung
Die Berechnung des Silhouettenkoeffizienten ergibt einen Wert von 0.5489, was fur eine aus formaler Sicht gute Clusterlosung steht.
Abb. 37: Verschiedene Parameterkombinationen fur die vierte Iteration der Clusteranalyse und die daraus resultierenden Werte der Slight Silhouette der jeweiligen Clusterlosung
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