Klusteranalys på gles kunddata på köp av försäkringsprodukter

This thesis work aims at performing a cluster analysis on customer data of insurance products. Three different clustering algorithms are investigated. These are K-means (center-based clustering), Two-Level clustering (SOM and Hierarchical clustering) and HDBSCAN (density-based clustering). The input to the algorithms is a high-dimensional and sparse data set. It contains information about the customers previous purchases, how many of a product they have bought and how much they have paid. The data set is partitioned in four different subsets done with domain knowledge and also preprocessed by normalizing respectively scaling before running the three different cluster algorithms on it. A parameter search is performed for each of the cluster algorithms and the best clustering is compared with the other results. The best is measured by the highest average silhouette index. The results indicates that all of the three algorithms performs approximately equally good, with single exceptions. However, it can be stated that the algorithm showing best general results is K-means on scaled data sets. The different preprocessings and partitions of the data impacts the results in different ways and this shows that it is important to preprocess the input data in several ways when performing a cluster analysis.Målet med detta examensarbete är att utföra en klusteranalys på kunddata av försäkringsprodukter. Tre olika klusteralgoritmer undersöks. Dessa är Kmeans (center-based clustering), Two-Level clustering (SOM och Hierarchical clustering) och HDBSCAN (density-based clustering). Input till algoritmerna är ett högdimensionellt och glest dataset. Det innhåller information om kundernas tidigare köp, hur många produkter de har köpt och hur mycket de har betalat. Datasetet delas upp i fyra delmängder med kunskap inom området och förarbetas också genom att normaliseras respektive skalas innan klustringsalgoritmerna körs på det. En parametersökning utförs för dem tre olika algoritmerna och den bästa klustringen jämförs med de andra resultaten. Den bästa algoritmen bestäms genom att beräkna the högsta silhouette index-medelvärdet. Resultaten indikerar att alla tre algoritmerna levererar ungefärligt lika bra resultat, med enstaka undantag. Dock, kan det bekräftas att algoritmen som visar bäst resultat överlag är K-means på skalade dataset. De olika förberedelserna och uppdelningarna av datasetet påverkar resultaten på olika sätt och detta tyder på vikten av att förbereda input datat på flera sätt när en klusteranalys utförs