Lösungen für bessere Entscheidungen

Essenzielle Informationen gewonnen aus Ihren Daten

Analysiert mit state oft the art Statistik

Sie drückt der Schuh, oder Sie wollen wachsen und vermuten Antworten dafür in Ihren Daten?

Kümmern Sie sich nicht um die Analyse Ihrer Daten, überlassen Sie uns Ihre Daten, wir analysieren diese für Sie.
Wir extrahieren daraus die essenziellen Informationen damit Sie bessere Entscheidungen treffen können.

In Ihren Daten verbergen sich Schätze zur Beantwortung von Fragen der Art:

Wer sind meine akzeptablen Zielkunden?
Welche Opportunities soll ich weiter verfolgen?
Welche Faktoren beeinflussen den Umsatz?
Was bringen die nächsten Quartale?
Wo liegen die Schwachstellen in der Produktion?

Wir heben den Schatz anhand wissenschaftlich fundierter Analysemethoden!


Leistungen

Forecast

Es gibt viele mögliche Einflussfaktoren, aber welche sind die relevanten für eine genaue Vorhersage?
Sind Wechselwirkungen zwischen den Einflussfaktoren vorhanden, oder haben nicht lineare Funktionen einen Einfluss? Wir analysieren Ihre Daten nach all diesen Gesichtspunkten und mehr.
Sie haben eine geringe Anzahl von Beobachtungen, aber zu jeder Beobachtung eine Vielzahl von Daten?
Das ist für uns kein Problem, wir extrahieren die relevanten Informationen.

  • Extrahieren der relevanten Einflussfaktoren anhand linearer und nicht linearer Modellierung
  • Auswahl des besten Modells für eine genaue Vorhersage

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Kundensegmentierung

Sie haben sich schon immer gefragt, wer sind meine Kunden, welche haben eine ähnliches Verhaltensmuster und lassen sich Kundensegmente einteilen? Welche Marketingmaßnahmen wirken in welchem Kundensegment am besten? Wir analysieren ihre Kundendaten, um diese Fragen und andere zu beantworten.

  • Einteilung der Kunden in einzelne Segmente bzw. Gruppen
  • Bestimmung des Kundensegment der akzeptablen Zielkunden
  • Analyse der Wirksamkeit von Marketingmaßnahmen innerhalb einzelner Kundensegmenten
  • Berechnen der Kaufwahrscheinlichkeit für Produkte / Produktgruppen

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Versuchsplanung

Wir unterstützen Sie bei statistischen Aspekten in der Versuchsplanung und werten den Versuch für Sie aus.

  • Bestimmung des benötigten Stichprobenumfang bei klinischen Studien, industriellen Anwendungen, Umweltwissenschaften, und vieles mehr
  • Randomisierung des Versuchsplanes, zeitliche und örtliche Verteilung der Proben
  • Analyse von Wechselwirkungen und deren Interpretation
  • Bestimmung optimaler Einstellungen für ein maximales Ergebnis
  • Identifikation der dominierenden Einflussfaktoren (Sensitivity Analysis)

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In-house Kurse

Predictive Analytics, Statistical Modeling, Design of Experiments, …
Open source Software R for Statistical Computing

 

Projekte

Statistische Beratung (Papierindustrie)

  • Externer Qualitätsbeauftragter für ein Projekt im Bereich Industrie 4.0.
  • Entwicklung von geeigneten Kennzahlen zur Überprüfung der Modellqualität.
  • Abhalten von In-house Workshops zum Thema Modellgüte und Sensitivitätsanalyse.

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Predictive Modeling (Versicherungsbranche)

  • Extrahieren von relevanten Einflussgrößen aus einer Vielzahl von demographischen Daten von Kunden zur Bestimmung der Risikoaffinität.
  • Bestimmung der Vorhersage-Genauigkeit.
  • Einteilung der Kunden in Gruppen für Zielgerichtetes Marketing.

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Zusammenhangsanalyse (Public Health)

  • Modellierung der räumlichen Verteilung von Erregern.
  • Überprüfung der räumlichen Repräsentativität von gezogenen Proben.
  • Zusammenhangsanalyse von Antibiotikaresistenz bei Tieren und deren Behandlungsmuster.

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Automatisches Reporting (Universität)

  • Design von aussagekräftigen Grafiken bezüglich Lehrveranstaltungs-Evaluierung.
  • Automatisches Erstellen von Gesamtbericht und Teilberichte für einzelne Vortragende.
  • Automatisches Versenden der Berichte.

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Gemeinderatswahl Wien 2015

Am 11.10.2015 fanden in Wien Gemeinderatswahlen statt und ich dachte mir, es ist Zeit für eine alternative Darstellung der Verteilung der Wählerstimmen: Weg vom Fle­ckerl­tep­pich, hin zu einer räumliche glatten Verteilung. Die Grafiken zeigen den relativen Anteil der Wählerstimmen pro Partei bezogen auf die insgesamt abgegebenen Stimmen an. Die Sättigung der Farbe gibt die Höhe des Anteils an, je höher der Anteil, desto dunkler die Farbe.

Wahl 2015


Der Wahlkampf war ja stark vom Duell SPÖ gegen FPÖ geprägt. Dazu auch eine Grafik mit der Differenz der erreichten Prozentwerte. Rote Farbtöne zeigen Gebiete bei denen die SPÖ mehr Stimmen hat als die FPÖ, bei blauen Farbtönen ist das umgekehrt. Je dunkler die Farbtöne, desto größer ist der Unterschied. Auf Grund der Glättung über die Wahlsprengel-grenzen hinaus, kann es durchaus vorkommen, dass einzelne Wahlsprengel leicht rot sind, obwohl in diesen Wahlsprengel die FPÖ mehr Stimmen hat und auch umgekehrt.

Methode:

Der relative Anteil pro Wahlsprengel wurde anhand Generalisierter Additiver Modelle (GAM) räumlich geglättet. Die Stimmen der Wahlkarten wurden pro Bezirk auf den einzelne Wahlsprengel aufgeteilt. Schlüssel für diese Aufteilung war die Differenz der abgegebenen Stimmen von der Anzahl der Wahlberechtigten pro Wahlsprengel.

Bei der Differenz zwischen SPÖ und FPÖ wurde pro Wahlsprengel die Differenz zwischen diesen beiden Parteien als Basis für die Glättung herangezogen.

Datenquelle:

https://www.wien.gv.at/politik/wahlen/grbv/2015/
Stand: 13.10.2015, 8:10

Software: R

Kontakt

DI Dr. Johannes Hofrichter
phone: + 43 660 5229667
office (at) derstatistiker.at

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Ausbildung:

techn. Mathematik an der Technischen Universität Graz
Dissertation: Change Point Detection in Generalized Linear Models

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berufliche Laufbahn:

06/2007 – 05/2012 AGES GmbH

Abteilungsleiter: Abteilung analytische Epidemiologie
Führungskraft – Projektleitung – Mitarbeit bei internationalen Forschungsprojekten

01/2000 – 05/2007  JOANNEUM RESEARCH Forschungsgesellschaft mbH

wissenschaftl Mitarbeiter am Institut für angewandte Statistik und Systemanalyse
Projektleitung – Mitarbeit bei internationalen Forschungsprojekten

12/1998 – 11/1999 AVL List GmbH

Statistische Analysen und mathematische Modellierung im Bereich subjektives Fahrempfinden.

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Lektor:

seit 2001 FH JOANNEUM

Studiengang: Informationsmanagement
Fach: Angewandte Statistik

WS2015/16 FH JOANNEUM

Studiengang: Massenspektrometrie und Molekulare Analytik
Fach: Design of Experiments

WS2014/15 KF Universität Graz

Studium: Institute of Systems Sciences
Fach: Applied Statistics

2012 – 2015 FH JOANNEUM

Studiengang: Angewandte Bioanalytik
Fächer: Experimental Design und Statistische Methoden für klinischen Studien

SS2009 vetmed vienna

Studium: Veterinärmedizin
Fach: Statistik und Epidemiologie

2001 – 2006 FH Eisenstadt

Studiengang: Informationsberufe
Fach: Angewandte Statistik

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