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Dr. Meike Wocken – Beratung, Programmierung und Schulungen

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Referenzprojekte

Farmhack 2019: 2. Platz fürs Kuhmonitoring!!

Vom 16. bis 17. Oktober 2019 fand der Farmhack (www.farmhack.de) im Rahmen der Innovate Convention in Osnabrück (www.innovate-os.de) statt. Ich hatte mich der Challenge gestellt, innderhalb der zwei Tage digitale Lösungsansätze für Herausforderungen der Agrarbranche zu entwickeln. Organisiert wurde das Event unter anderem von Fraunhofer Venture, welches für das Ausgründungs- und Beteiligungsmanagement der Fraunhofer-Gesellschaft verantwortlich ist. Weiterlesen „Farmhack 2019: 2. Platz fürs Kuhmonitoring!!“

Hervorgehobener Beitrag

Warenkorbinhalte clustern: Customer Analytics mit finite mixture models

Die Inhalte der Warenkörbe lassen Rückschlüsse auf die eigenen Kunden zu. Gibt es Warenkorbinhalte, die häufig zusammengekauft werden? Kann ich Informationen über meine Kundengruppen ableiten?

Eine Möglichkeit ist die Assoziationsanalysen. Aufgrund der Häufigkeiten von gemeinsam gekauften Produkten werden Regeln abgeleitet: Wenn X gekauft wird, dann wird auch Y gekauft. Das lässt allerdings die Heterogenität der Kundengruppe außer Acht. Es könnte sein, dass es eine Kundengruppe gibt, die zu Bratwürstchen immer Bier kauft, eine andere Kundengruppe hingegen zu Bratwürstchen kein Bier, dafür aber Salat-Zutaten im Warenkorb hat.

Eine andere Möglichkeit ist die Gruppierung der Warenkörbe zu verschiedenen Clustern. Clustering-Verfahren sind unsupervised, d.h. rein datengetrieben werden die Gruppen gebildet: innerhalb der Gruppe gibt es eine hohe Ähnlichkeit der Warenkorbinhalte, zwischen den Gruppen gibt es große Unterschiede.

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Statistische Beratung: Analyse relativer Genexpression

Im Rahmen einer experimentellen Studie zu relativen Genexpressionen waren Unterschiede in zwei Gruppen statistisch zu bewerten und daraus Zusammenhänge abzuleiten.

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Optimierung eines Vertriebsprozesses – Projekt Conversion Booster

Ein langfristiges Ziel eines familiengeführten Bielefelder Handelsunternehmens ist es, den Vertriebsprozess mit Hilfe von intelligenter Datennutzung zu optimieren. Ein erster Schritt auf dem Weg dorthin ist die Analyse der Datenqualität der vorhandenen Vertriebsdaten. In Zukunft wird im Rahmen der Digitalisierung der Unternehmensprozesse die Datenmenge weiter zunehmen. Um einen Mehrwert aus Daten generieren zu können, müssen Daten eine hohe Qualität besitzen und daraus abgeleitete Informationen verlässlich sein. Nur dann können bessere und faktenbasierte Entscheidungen getroffen werden. Zusätzlich sind die Potentiale in den Vertriebsdaten zu identifizieren. Data Science soll helfen, Annahmen und Zusammenhänge im Vertrieb anhand von Daten zu überprüfen und auf harte Fakten zu stellen. Weiterlesen „Optimierung eines Vertriebsprozesses – Projekt Conversion Booster“

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