Operative Exzellenz durch historische Daten: Ein generischer Ansatz mit prädiktiven Algorithmen
Präzise Vorhersagen sind für fundierte Entscheidungen Goldwert, auch dann, wenn ausschließlich historische Daten vorliegen und klassische Zeitreihenmodelle wie ARIMA ohne weiteres nicht anwendbar sind.
Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines generischen Forecasting-Ansatzes, das durch gezieltes Feature Engineering und den Einsatz verschiedener Regressionsverfahren, robuste Prognosen ermöglicht. Ergänzt durch Zeitreiheninformationen, diagnostische Auswertungen und Autokorrelationsanalysen wird die Erklärbarkeit des Modells weiter verbessert. Im Mittelpunkt stehen dabei die Sicherung von Daten- und Modellqualität, die Förderung operativer Exzellenz und die Schaffung nachhaltiger Mehrwerte.
Zielpublikum: Data Scientists, Analysten und Entscheidungsträger, die sich für prädiktive Analysen und operative Erkenntnisse interessieren. Fachleute aus Branchen wie Logistik, Fertigung oder Lieferkettenmanagement, die auf datengestützte Entscheidungen angewiesen sind.
Voraussetzungen: Grundlegende Kenntnisse des maschinellen Lernens (ML)
Schwierigkeitsgrad: Basic
Dr. Ana Moya is an experienced data scientist and analytics expert. She studied statistics and data science and received her doctorate in statistics at the Technical University of Dortmund. With over 15 years of professional experience in the publishing industry, at FUNKE Mediengruppe and Handelsblatt Media Group, she has led and implemented numerous innovative projects – from data integration to the development of data and text mining algorithms to the application of advanced statistical and AI models.
Since 2018, Dr. Moya also brings her expertise into the academic world: She teaches data science and business intelligence at the International School of Management and has been an honorary professor since 2024. She is currently working as a Data Scientist and Green AI Researcher at Infomotion, a leading data performance company.
Marius Paganetti is a consultant at INFOMOTION GmbH, specializing in Business Information Systems with a focus on business intelligence and data-driven decision-making. Currently pursuing his master's degree, he helps organizations transform data into actionable insights. With a strong foundation in both IT and business, Marius bridges the gap between technical solutions and real business value, ensuring that data and analytics lead to meaningful improvements.
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