Erweiterte Analysemethoden und Machine Learning

Supervised-Learning-Verfahren (Regression, Klassifikation) auf betriebliche Fragestellungen angewendet

Unsupervised-Learning-Methoden (Clustering, Dimensionsreduktion) für Segmentierungsaufgaben eingesetzt

Modelle evaluiert (Konfusionsmatrix, ROC-Kurven, Cross-Validation) und Ergebnisse interpretiert

ML-Pipelines mit scikit-learn oder vergleichbaren Frameworks aufgebaut

Prognosemodelle für betriebliche Kennzahlen (Absatz, Nachfrage, Auslastung) entwickelt

Feature Engineering zur Verbesserung der Modellqualität durchgeführt

Ergebnisse von Vorhersagemodellen in Geschäftskontexte übertragen und Entscheidungsträgern vorgestellt

Textdaten (Kundenbewertungen, Supporttickets) mit NLP-Methoden analysiert

Web-Scraping und API-Abfragen zur Datengewinnung implementiert

Sentimentanalysen und Themenextraktion durchgeführt und Ergebnisse visualisiert