Clustering-Basis statisch oder dynamisch?

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Clustering-Basis statisch oder dynamisch?, Clustern auf Basis IST-Daten oder vergangenheitsorientiert oder...?
Hallo,

wir stehen vor dem Problem, Filialen bezogen auf bestimmte Parameter, wie zB Anzahl Mitarbeiter zu clustern. U.a. auch bezogen auf beispielsweise den Umsatz. In Folge sollen dann kleine, mittlere und große zusammengefasst werden, um zu sehen, ob es signifikante Unterschiede von Finanzkennzahlen gibt um event. strukturelle Herausforderungen aufzuzeigen.

So, das Problem dahinter ist, sollte das Clustering statisch oder dynamisch sein?

statisch:
zB für die nächsten 5 Jahre gelten die Zahlen des Jahresabschlusses 2008 als Basis für das Clustering, d.h. eine Filiale, die in 2010 einen höheren Umsatz macht, wird aufgrund der Logik vielleicht immer noch zu den kleinen Filialen gezählt
= einfache Umsetzungslösung

dynamisch:
ausgehend vom Zeitpunkt der Abfrage wird ein entsprechender Stichtag in der Vergangenheit herangezogen, was für 2010 eigentlich auch Zahlen aus 2008 bedeuten würde, da wir aktuell noch keinen Abschluss für 2009 haben (das wird auch in Zukunft nicht schneller gehen) und keine Quartals- oder Monatsabschlüsse gemachte werden ... Versicherungen usw. werden zwar zumin. quartalsweise abgegrenzt, das wars aber auch schon.
= komplizierte, aufwendige Programmierlösung

Wir haben eine entsprechende BI-Lösung, in der eine Ausprogrammierung erfolgen kann, wobei wir ziemlich aufs Geld schauen müssen.

Meine Frage nun an die, die mit Clustern arbeiten: wie habt ihr diese logisch aufgebaut - historisch oder just in time sozusagen? Welche erfahrungswerte und Empfehlungen habt Ihr?

Besten Dank!!

M.
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