Data Analytics mit Kundendaten
Neue Werkzeuge für die Entwicklung Ihrer zukünftigen Geschäftsmodelle
Veranstalter
Was nehmen Sie mit
- Sie erhalten einen Überblick über den aktuellen Stand analytischer Methoden
- Arbeiten Sie an praxisnahen Beispielen
- Sie erfahren neue Ansätze mit energiewirtschaftlichem Bezug
- Entwickeln Sie ready-to-use Lösungen
- Lernen Sie relevante Tools wie z. B. „python“ kennen
Basiswissen und Grundlagen
Art
Seminar
Zielgruppe
Fach- und Führungskräfte der Bereiche Vertrieb, Analytik, Datenmanagement, Digitalisierung sowie IT-Prozessmanagement
Inhalt der Veranstaltung
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 zu entwickeln. Welche Voraussetzungen dabei erfüllt werden müssen, erfahren Sie bei unserem Grundkurs „Data Analytics“.
Sind Sie aktiv in Analytik Projekten unterwegs und wollen Ihr Know-How bzgl. analytischer Methoden erweitern? Suchen Sie neuen Methoden und Anwendungsfälle, um ihre Daten zu analysieren und den Fachbereich bei seiner täglichen Arbeit zu unterstützen?
Im Rahmen unseres Seminars werden diese Fragen an praxisnahen Beispielen erläutert und gemeinsame erste Anwendungsfälle für ihre zukünftigen Projekte entwickelt. Dabei gehen wir auf die Grundlagen der klassischen datengetriebenen Analyse sowie auf neue Machine Learning Ansätze 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, Simulationen und Kurz-Cases an und erzielen dadurch den bestmöglichen Wissenstransfer für Sie und in ihren beruflichen Kontext.
Hier die Schwerpunkte im Überblick:
- Grundlegende Methoden und Strategien für die Nutzung der Daten im Kundenmanagement
- Methoden des Unsupervised Learnings
- Grundlagen und Vorgehensweise bei Machine Learning
- Erstellen eines Baseline-Modells
- Überblick zu verschiedenen Modellvarianten und –validierungstechniken