Seminar Data Analytics mit Kundendaten

Wie viel Potenzial geht Ihnen eigentlich, u.a. beim Stärken Ihrer Wettbewerbsposition, verloren, indem Sie den Datenschatz Ihres Unternehmens einfach liegen lassen? Um das herauszufinden, wird zusehends Data Analytics zu Rate gezogen, welches Ihnen ermöglicht, wertvolle, gewinnbringende Informationen aus der Vielzahl an Daten zu generieren und diese in eine Struktur zu bringen, um weitergehende Analysen durchzuführen. Wie man mit Python als Werkzeug schnell und einfach in die Welt der Datenanalysen einsteigt, erfahren Sie bei uns im Seminar.

Mi, 14.09.2022, 17:30 Uhr -
Do, 15.09.2022, 16:00 Uhr
Ort: IntercityHotel Leipzig | Tröndlinring 2 | 04105 Leipzig
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Hintergrund und Aufbau des Seminars

Im Rahmen des Seminars werden Anwendungsfälle aus dem Bereich Kundendatenanalysen an praxisnahen Beispielen erläutert und gemeinsam erste Anwendungsfälle für Ihre zukünftigen Projekte entwickelt. Dabei gehen wir auf einen Leitfaden für explorative Datenanalysen sowie auf die Grundlagen von Machine Learning ein. Ziel des Seminars ist es, die Inhalte nicht nur theoretisch zu vermitteln, sondern vielmehr in eigenen Erfahrungen zu „erleben“. Hierzu bieten wir während des Seminars sehr vielfältige Möglichkeiten mit konkreten fachlichen Fragestellungen, realistischen Datenstrukturen und Problemfällen an und erzielen dadurch den bestmöglichen Wissenstransfer für Sie und in Ihren beruflichen Kontext.

Zielgruppe

  • Data Analysten
  • Software-Entwicklungsmanagement
  • Datenmanagement
  • Digitalisierung
  • Fach-IT-Koordination
  • IT-Prozessmanagement

Agenda

Agenda
9:00
Tag 1 09:00 - 17:30 Uhr | Explorative Datenanalyse, Unsupervised Learning und schnelle Methoden zur Datenvisualisierung
Erste Schritte der Analyse von Daten aus dem Bereich Kundendatenmanagement im EVU
  • Data Analytics: grundlegende Methoden und Strategien
  • Vorstellung der verwendeten Daten & Python-Werkzeuge/Bibliotheken
  • Einlesen und Prüfen der Daten, Ermittlung statistischer Kenngrößen
  • Verknüpfen von Daten (Vom Left zum Full-Outer-Join)
  • Aggregation von Daten (GroupBy und Pivot-Tabellen)
Tiefergehende Analyse hinsichtlich der fachlichen Fragestellungen im Kundenmanagement mit Quick Wins
  • Einfache Visualisierungsmöglichkeiten (bi- und multivariate Analysen)
  • Explorative Analyse fachlicher Fragestellungen
  • Methoden des Unsupervised Learning: z.B. Clusteranalysen
9:00
Tag 1 09:00 - 16:00 Uhr | Grundlagen von Machine Learning mit Fokus auf Supervised Learning
Grundlagen und Vorgehensweise bei Machine Learning
  • Wie funktioniert Machine Learning und was sind die Herausforderungen?
  • Klassifikations- vs. Regressionsprobleme
  • Definition der fachlichen Fragestellung und Anwendung auf die Daten
  • Datenaufbereitung und Umgang mit Datenlücken
  • Feature Engineering, Datensplitting und Skalierung von Input-Daten
Erstellen eines ML-Modells zur Vorhersage der Churn-Wahrscheinlichkeit
  • Verschiedene Machine Learning Algorithmen verstehen lernen
  • Erstellen eines ersten Baseline Modells
  • Modellvalidierung: Evaluation der Modellergebnisse mit verschiedenen Metriken
  • Modell-Finetuning, Modell-Hyperparameter und Regularisierung

Venue

51.34475775, 12.376073010559

Veranstaltungsort

IntercityHotel Leipzig | Tröndlinring 2 | 04105 Leipzig