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Die strategische Platzierung von Filialen im Bankensektor ist wichtig für die Verbesserung des Kundenzugangs, die Ausweitung der Marktreichweite und den allgemeinen Geschäftserfolg. In dieser Arbeit werden geografische Informationssysteme (GIS) und Clustering-Algorithmen des maschinellen Lernens wie K-Means, DBSCAN und Hierarchical Clustering eingesetzt, um optimale Standorte für neue Bankfilialen vorherzusagen. Zunächst werden die Points of Interest (POIs) im Umfeld der bestehenden Bankfilialen an verschiedenen Standorten in fünf deutschen Städten analysiert, darunter Koblenz, Dresden, Dortmund, Rostock und Hannover. Durch die Analyse der Arten von POIs im Umfeld dieser Filialen werden Faktoren identifiziert, die zu einer erhöhten Kundenfrequenz und einem möglichen Erfolg der Bank beitragen. Die in dieser Arbeit verwendeten Geodaten stammen aus der OpenStreetMap API. Anschließend wird ein Scoring-Mechanismus entwickelt, der den verschiedenen POIs Punkte von 0 bis 10 zuweist. Diese POI-Liste mit Bewertungen wird dann in Clustering-Algorithmen integriert, um neue Filialstandorte vorherzusagen und die strategische Planung im Bankensektor zu verbessern. Der in dieser Arbeit verwendete Ansatz geht weit über den Bankensektor hinaus und kann in einem breiteren Spektrum von Bereichen angewendet werden, z. B. bei standortbezogenen Diensten und räumlichen Entscheidungsunterstützungssystemen.