Data Science Referenzen
Wir führen Data Science-Projekte mit R und Python und den Datenbanken MS SQL Server und Oracle durch.
Statistik für Marktforschung
Statistische Analyse für Marktdurchdringung
Titel:Statistische Untersuchungen für die Durchführung von Quantitativer Marktanalyse
Kunde:Lebensmittelkonzern mit hoher Marktdurchdringung
Zusammenfassung:Durch umfassende Arbeit im Feld durch den Einsatz eines mobilen Fragebogens zur Beobachtung soll der Markt der verschiedenen Produktgruppen eines Lebensmittelkonzerns untersucht werden. Dazu werden im gesamten interessierenden Markt Stichproben bei verschiedenen Verkaufskanälen (Restaurants, Diskotheken, Imbissen, Tankstellen usw.) erhoben, die dann mit Gewichtungen weiter verarbeitet werden. Dadurch entsteht eine Bestandsaufnahme des Marktes zu einem bestimmten Zeitpunkt und an bestimmten Orten. Darüber hinaus entsteht über die Zeit auch eine Sammlung von Zeitreihen, die sich wiederum entlang der Produkthierarchie und entlang der Hierarchie in der Geografie verarbeiten lassen.arallel wurden auch ausgewählte Produkte der Konkurrenz erfasst, sodass sämtliche Analysen auch vergleichend durchgeführt werden können.
Die eingesetzten Techniken waren:- Beschreibende Zeitreihenanalyse
- Regressionsanalyse und die Ableitung von Trends und saisonalen Figuren innerhalb der Zeitreihen
- Anwendung der Methoden auf vergleichende Analysen über Produktkategorien und einzelne Produkte
Statistik für Kundenanalyse
Titel:Prognosesystem für Kundenentscheidungen
Kunde:Mittelgroßes Unternehmen der Telekommunikationsbranche
Zusammenfassung:Kunden und ihre Eigenschaften sollen untersucht werden, wobei neben der üblichen Ableitung von Clustern und einer oder mehreren Hierarchien, mit denen die Kunden beschrieben werden können, auch insbesondere Prognosen für die zukünftige Entwicklung von Verträgen, der Annahme von Angeboten und natürlich auch der Absprungrate.
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Die eingesetzten Techniken waren:
- Clusteranalyse für die hierarchische Zerlegung der Kunden und ihrer Eigenschaften
- Hauptkomponentenanalyse und Conjoint-Analyse für die Analyse von Entscheidungen, Angeboten anzunehmen oder Verträge zu kündigen
- Künstliche neuronale Netze für die Vorhersage von einzelnen Entscheidungen
- Prognose innerhalb der Zeitreihenanalyse für die Vorhersagen von globalen Trends und Schwankungen
Statistik im Personalmanagement
Statistik für Mitarbeiterbefragungen
Titel:Beschreibende Analyse und Conjoint-Analyse bei Mitarbeiterbefragungen
Kunde:Beratungsunternehmen im Bereich Personal und empirische Sozialforschung.
Zusammenfassung:Das statistische Analysemodul für Mitarbeiterbefragungen enthält die üblichen deskriptiven Verfahren, die bei einem Standard-Fragebogen im Bereich Personalmanagement auftreten. Im Rahmen dieser traditionellen Mitarbeiterbefragung werden aber auch explizit komplexe Fragestellungen behandelt, welche Präferenzen bei Sozialleistungen, Vergütungssystemen und Alternativen bei der Arbeitsorganisation prüfen. Darüber hinaus soll auch die Glaubwürdigkeit von Management-Aussagen und Handeln auf sozialer und ethischer Ebene des Managements untersucht werden. Dazu wurden die entsprechenden Fragen mit verschiedenen Verfahren aus der Conjoint-Analyse untersucht. Die jeweiligen Ergebnisse werden dann tabellarisch oder als Diagramm in speziellen hoch-aggregierten Mannagement-Berichten ausgegeben sowie auch in einem nicht automatisch erstellten Management-Berich aufbereitet.
Statistik für Bildungsevaluation
Titel:Analyse von Schulungsmaßnahmen und Lernergebnissen im Rahmen von Bildungsevaulation
Kunde:Beratungsunternehmen im Bereich Personal und Bildung.
Zusammenfassung:Das Bewertungssystem bietet die Möglichkeit, die Qualität von Bildungsmaßnahmen zu untersuchen. Dabei betreffen einige Fragestellungen direkt die Teilnehmer und ihre individuelle Einschätzung einer Schulung oder sonstigen Weiterbildungsmaßnahme sowie ihre Erwartungen an eine solche Maßnahme und wie sie erfüllt wurden. Andere Fragestellungen dagegen sollen verschiedene Arten von Bildungsmaßnahmen zum gleichen Thema, die in verschiedenen Längen oder Formen durchgeführt wurden, miteinander vergleichen. Neben einer einzelnen Analyse innerhalb der beiden Dimensionen "Teilnehmer" und "Schulung" werden dann auch Wechselwirkungen zwischen beiden Dimensionen und multivariate Analysen durchgeführt.
Eingesetzte Techniken sind hier u.a. :- Faktorenanalyse zur Bündelung von mehreren gemessenen Variablen
- Hauptkomponentenalyse zur Ableitung von wesentlichen Einflussfaktoren auf den Lernerfolg
- Logit-Analyse bzw. logistische Regression zur beschreibenden Analysen von Gruppen und ihren Eigenschaften bzgl. verschiedenen untersuchten Fragen
Statistik für Marktforschung
Statistische Analyse für Marktdurchdringung
Titel:Statistische Untersuchungen für die Durchführung von Quantitativer Marktanalyse
Kunde:Lebensmittelkonzern mit hoher Marktdurchdringung
Zusammenfassung:Durch umfassende Arbeit im Feld durch den Einsatz eines mobilen Fragebogens zur Beobachtung soll der Markt der verschiedenen Produktgruppen eines Lebensmittelkonzerns untersucht werden. Dazu werden im gesamten interessierenden Markt Stichproben bei verschiedenen Verkaufskanälen (Restaurants, Diskotheken, Imbissen, Tankstellen usw.) erhoben, die dann mit Gewichtungen weiter verarbeitet werden. Dadurch entsteht eine Bestandsaufnahme des Marktes zu einem bestimmten Zeitpunkt und an bestimmten Orten. Darüber hinaus entsteht über die Zeit auch eine Sammlung von Zeitreihen, die sich wiederum entlang der Produkthierarchie und entlang der Hierarchie in der Geografie verarbeiten lassen.arallel wurden auch ausgewählte Produkte der Konkurrenz erfasst, sodass sämtliche Analysen auch vergleichend durchgeführt werden können.
Die eingesetzten Techniken waren:- Beschreibende Zeitreihenanalyse
- Regressionsanalyse und die Ableitung von Trends und saisonalen Figuren innerhalb der Zeitreihen
- Anwendung der Methoden auf vergleichende Analysen über Produktkategorien und einzelne Produkte
Statistik für Kundenanalyse
Titel:Prognosesystem für Kundenentscheidungen
Kunde:Mittelgroßes Unternehmen der Telekommunikationsbranche
Zusammenfassung:Kunden und ihre Eigenschaften sollen untersucht werden, wobei neben der üblichen Ableitung von Clustern und einer oder mehreren Hierarchien, mit denen die Kunden beschrieben werden können, auch insbesondere Prognosen für die zukünftige Entwicklung von Verträgen, der Annahme von Angeboten und natürlich auch der Absprungrate.
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Die eingesetzten Techniken waren:
- Clusteranalyse für die hierarchische Zerlegung der Kunden und ihrer Eigenschaften
- Hauptkomponentenanalyse und Conjoint-Analyse für die Analyse von Entscheidungen, Angeboten anzunehmen oder Verträge zu kündigen
- Künstliche neuronale Netze für die Vorhersage von einzelnen Entscheidungen
- Prognose innerhalb der Zeitreihenanalyse für die Vorhersagen von globalen Trends und Schwankungen