Data Scientist / Analyst

4/2023 – 6/2023

Entwicklung eines Abverkaufs-/Vewertungsmodells.
Unter Berücksichtigung verschiedener Annahmen wurde ein Modell entwickelt, welches eine Empfehlung zum Umgang mit den Artikeln, welche es zu prüfen galt, ausgeben konnte. Es wurden verschiedene Kostenfaktoren (u.a. Lagerkosten, Logistikkosten etc.) den ebenfalls simulierten Umsätzen gegenübergestellt. Dabei wurden verschiedene Szenarien ermittelt, welche die Entscheidungsfindung im Managment unterbauen sollten.

SQL, Python, MS Excel

1/2023 – 3/2023

Ziel des Projekts war es, für bereits seit einiger Zeit laufende A/B tests sicher und effizient Entscheidungen bezüglich Implementierung der besten Variante treffen zu können.
Dazu wurde in Python ein Modell entwickelt, dass für alle alten und neuen A/B Tests Test-Statistiken berechnet. Dies geschah sowohl für verschiedene KPI's als auch für verschiedene Konfidenzniveaus.
Schließlich wurde das Modell so erweitert, dass täglich die aktuellsten Informationen aller Tests berechnet und zur Visualisierung zur Verfügung gestellt wurden.
Visualisierung in Python

Big Data, Data Science, Python, SQL, Statistik (allg.)

4/2021 – 3/2022

Prognose der wichtigsten CRM KPIs für das Senior Management
Dashboard Entwicklung (Tableau) und Ad-hoc Analysen für das Management

Ad hoc Analysen und Visualisierung (Python: Pandas, Plotly, PyPlot)

Unterstützung beim Aufbau einer effizienten Reporting Infrastruktur zur effektiven Beantwortung von Fragen aus verschiedenen Abteilungen (Infrastruktur auf AWS, Verarbeitung/ETL in Spark/Python).

Testdesign für Email A/B Tests (Hypothesenformulierung, Akzeptanzkriterien etc.) und anschließender Beurteilung der Ergebnisse (Signifikanz, Konfidenz Intervalle, Handlungsempfehlung)

Apache Spark, MS Excel, Python, SQL, Tableau