AUSGEWÄHLTE PROJEKTE

Praktische Beispiele für Datenanalyse in der Anwendung

Die folgenden Projekte zeigen praktische Arbeit in den Bereichen Business Intelligence, Kundenanalyse, Dashboard-Entwicklung, Machine Learning und KI-gestützte Analyse.

Sie basieren auf öffentlichen, akademischen, Trainings- oder Demonstrationsdatensätzen und zeigen Methoden, technische Fähigkeiten und analytische Denkweise.

AUSGEWÄHLTE HIGHLIGHTS

Analytische Arbeit sichtbar gemacht

Zwei Beispiele dafür, wie komplexe Geschäftsdaten in übersichtliche Dashboards und verständliche Entscheidungsinformationen übertragen werden können.

E-Commerce Performance Dashboard

BUSINESS INTELLIGENCE

E-Commerce Performance Dashboard

Interaktives Dashboard zur Analyse von Umsatz, Conversion, Produktleistung und Vertriebskanälen.

Looker Studio E-Commerce KPI-Reporting
Geschäftlicher Fokus

Zentrale Leistungskennzahlen an einem Ort sichtbar machen und Entwicklungen schneller erkennen.

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Customer Churn Risk Dashboard

POWER BI

Customer Churn Risk Dashboard

Power-BI-Dashboard zur Einteilung von Kunden nach Abwanderungsrisiko und zur Unterstützung gezielter Kundenbindungsmaßnahmen.

Power BI DAX Kundenanalyse
Geschäftlicher Fokus

Risikokunden frühzeitig erkennen und mehr Transparenz über das gesamte Abwanderungsrisiko schaffen.

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WEITERE ANALYTISCHE PROJEKTE

Weitere Beispiele

KUNDENANALYSE

Churn Risk Analysis & Customer Segmentation

Verhaltensbasierte Churn-Analyse zur Einteilung von Kunden in niedrige, mittlere und hohe Risikogruppen.

Zentrale Erkenntnis: Kundeninaktivität gehörte zu den stärksten Indikatoren für ein erhöhtes Abwanderungsrisiko.
Python Pandas Jupyter Feature Engineering
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MARKETINGANALYSE

Personal Loan Campaign Targeting

Machine-Learning-Analyse zur Identifikation von Kunden mit höherer Wahrscheinlichkeit, auf ein Kreditangebot zu reagieren.

Ergebnis: Bessere Identifikation wahrscheinlicher Reaktionen für gezieltere Kampagnenansprache.
Python Scikit-learn Decision Trees Model Evaluation
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NACHFRAGEANALYSE

FoodHub Marketplace Demand Analysis

Analyse von Restaurant- und Bestellverhalten zur Erkennung von Nachfragemustern und zur Unterstützung datenbasierter Marketplace-Entscheidungen.

Ergebnis: Erkenntnisse zur Unterstützung von Plattformoptimierung, Restaurant-Onboarding und gezielten Marketingaktivitäten.
Python Pandas Matplotlib EDA
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KI & NLP

Stock Market News Sentiment Analysis & Summarization

LLM-gestützte Analyse von Finanznachrichten zur Sentiment-Klassifikation und automatisierten Zusammenfassung.

Ergebnis: Automatisierte Pipeline zur schnelleren Interpretation von Nachrichtensentiment und wöchentlichen Textmustern.
Python Transformers Hugging Face NLP
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ÜBER DIESES PORTFOLIO

Was diese Projekte zeigen sollen

Das Portfolio konzentriert sich auf praktische Analysemethoden, technische Umsetzung, Interpretation von Ergebnissen und geschäftsorientierte Problemlösung.

Die Projekte werden nicht als vertrauliche Kundenprojekte dargestellt. Soweit zutreffend, werden öffentliche, akademische, Trainings- oder Demonstrationsdatensätze verwendet.

WEITERE KOMPETENZEN

Über einzelne Projekte hinaus

Weitere Arbeiten umfassen Business Intelligence, KI-gestützte Analyse, automatisiertes Reporting, Entscheidungs-Dashboards und die Integration analytischer Funktionen in webbasierte Lösungen.

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WEITER ENTDECKEN

Sehen Sie, wie diese Kompetenzen mit den geplanten Leistungen zusammenhängen

Auf der Leistungsseite finden Sie die geplanten Bereiche für Analyse, Dashboards und Reporting bei intelligentbizops.

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