Data Analytics für die 360° Kundensicht

Name: Data Analytics für die 360° Kundensicht
Start: 2024-09-10
End: 2024-09-11
Location: Galerie Hotel Leipziger Hof

Der Einstieg in datengetriebenes Arbeiten im Vertrieb, Controlling und Kundenservice mit Python bzw. R

1 Ort
1 Termin
Basiskurs

Nächste Termine

10.09.24 - 11.09.24

Leipzig

ab 1.490,- € ggf. zzgl. MwSt

Jetzt buchen

Alle Termine

Veranstalter

Im Seminar werden die Potentiale der Daten in Ihrem Unternehmen an praxisnahen Beispielen mit energiewirtschaftlichem Bezug erläutert und gemeinsam erste Anwendungsfälle für Ihre zukünftigen Projekte entwickelt. Ziel des Seminars ist es, die Inhalte nicht nur theoretisch zu vermitteln, sondern vielmehr in eigenen Erfahrungen zu „erleben“. Vom Einlesen der Daten bis hin zur Modellierung behandeln wir Ihre vertrieblichen Fragestellungen.

Was nehmen Sie mit

Sie arbeiten an praxisnahen Beispielen mit energiewirtschaftlichem Bezug
Sie erarbeiten einen Leitfaden für alle datengetriebenen Fragestellungen
Sie sammeln Hands-On-Erfahrungen mit realistischen Datenstrukturen
Sie bekommen einen Einblick in die Werkzeuge Python sowie R für einfache und komplexe Datenanalysten
Sie erhalten das Handwerkszeug, um die Wettbewerbsposition Ihres Unternehmens zu stärken

Veranstaltungsprofil

Art

Seminar

Level

Basiskurs

Veranstaltungsort

Leipzig

Zielgruppe

Fach- und Führungskräfte der Bereiche Vertrieb, Controlling und Kundenservice sowie Analytik, Datenmanagement und Informationstechnik

Termine

10.09.24 - 11.09.24

Leipzig

ab 1.490,- €ggf. zzgl. MwSt

Jetzt buchen

Adresse

Galerie Hotel Leipziger Hof
Hedwigstr. 1-3
04315 Leipzig

Preise

Referenten

Dr. Daniel Merk

Teilnehmer

max. 15

08:30 Uhr

Begrüßungskaffee

09:00 Uhr

Begrüßung und Vorstellungsrunde

09:20 Uhr

Erste Schritte der Analyse von Daten aus dem Bereich Kundendatenmanagement im EVU (Teil 1)

Data Analytics: grundlegende Methoden und Strategien
Vorstellung der verwendeten Daten & Python-Werkzeuge/Bibliotheken
Einlesen und Prüfen der Daten, Ermittlung statistischer Kenngrößen (univariate Kenngrößen)
Verknüpfen von Daten (Vom Left zum Full-Outer-Join)
Einfache Visualisierungsmöglichkeiten (bi- und multivariate Analysen)

11:00 Uhr

Kaffeepause

11:30 Uhr

Erste Schritte der Analyse von Daten aus dem Bereich Kundendatenmanagement im EVU (Teil 2)

Praxisphase – Selbstständiges Arbeiten auf Basis von Teil 1 in Jupyter Notebooks

12:30 Uhr

Mittagessen

13:30 Uhr

Tiefergehende Analyse hinsichtlich der fachlichen Fragestellungen im Kundenmanagement mit Quick Wins

Methoden des Unsupervised Learning
Clusteranalyse
Dimensionsreduktion (PCA)

14:30 Uhr

Kaffeepause

15:00 Uhr

Tiefergehende Analyse hinsichtlich der fachlichen Fragestellungen im Kundenmanagement

Praktische Anwendung der Methoden des Unsupervised Learning auf den Beispieldaten aus dem Bereich Kundendatenmanagement

17:00 Uhr

Ende des ersten Seminartages

09:00 Uhr

Grundlagen und Vorgehensweise bei Machine Learning

Wie funktioniert Machine Learning und was sind deren Herausforderungen?
Klassifikations- vs. Regressionsprobleme
Definition der Fragestellung und Vorhersagevariable
Datenaufbereitung: Feature Engineering & Datensplitting
Skalierung von Input-Daten
Training eines ersten Baseline-Modells (Logistisches Regressionsmodell)
Evaluation der Modellergebnisse mit verschiedenen Metriken

10:30 Uhr

Kaffeepause

11:00 Uhr

Praxisphase: Erstellen eines ersten Baseline-Modells

Datenaufbereitung, Feature Engineering und Training sowie Evaluation eines Logistischen Regressionsmodells

13:00 Uhr

Mittagessen

14:00 Uhr

Verschiedene Modellvarianten – ein Grobüberblick & Fortgeschrittene Modellvalidierungstechniken

Lineare Regression & Logistische Regression
Support Vector Machines
Decision Trees und Random Forests
Tiefe Neuronale Netze
k-Fold Cross-Validation

15:30 Uhr

Kaffeepause

16:00 Uhr

Praxisphase: Training eines 2. Modells & k-Fold Cross-Validation

Benchmark der verschiedenen Modellergebnisse der einzelnen Teilnehmer
Vorstellung der Ergebnisse

17:30 Uhr

Ende des Seminars und Verabschiedung

Druckversion

Es gelten die zum Buchungsdatum im Online-Shop angegebenen Preise.

Inhouse-Seminar anfragen

Wir arrangieren auf Anfrage eine individuelle Veranstaltung in Ihren Räumlichkeiten.

Jetzt anfragen

Inhalt der Veranstaltung

Wie viel Potenzial geht Ihnen eigentlich, u. a. beim Stärken Ihrer Wettbewerbsposition, verloren, indem Sie den Datenschatz Ihres Unternehmens nicht heben? Durch Data Analytics lassen sich gewinnbringende Informationen zielgerichtet aus diesen Daten ableiten und mit tiefgreifenden Analysen Handlungsmöglichkeiten aufzeigen.
Welche Voraussetzungen dabei erfüllt werden müssen, erfahren Sie bei unserem Grundkurs „Data Analytics“. Wir begleiten Sie auf dem gesamten Data-Analytics-Weg vom Einlesen der Daten über die Datenbereinigung, -matching, -visualisierung bis hin zur Modellierung.
Sind Sie aktiv in Projekten unterwegs und wollen gezielt Know-How bzgl. analytischer Methoden aufbauen? Möchten Sie diese Methoden nutzen, um mehr Übersicht und Wissen über ihre Kunden zu erlangen? Wollen Sie ihren Vertrieb, Kundenservice sowie ihre Unternehmenssteuerung damit maßgeblich bei ihrer Arbeit unterstützen und Effizienzen im Unternehmen heben?
Im Rahmen unseres Seminars werden diese Fragen an praxisnahen Beispielen erläutert und gemeinsam erste Anwendungsfälle für ihre zukünftigen Projekte entwickelt. Dabei gehen wir auf die Grundlagen der klassischen datengetriebenen Analyse mit Python bzw. R 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 speziellen fachlichen Fragestellungen und Kurz-Cases an und erzielen dadurch den bestmöglichen Wissenstransfer für Sie in ihren beruflichen Kontext.