Data Science

In der folgenden Auswahl stellen wir Ihnen einige unserer Projekte aus dem Bereich Data Science vor. Wenn Sie zu den genannten Referenzen Fragen haben oder Informationen zu weiteren Projekten benötigen, kontaktieren Sie uns gerne.

  • 360 Grad-Sicht auf die Reisenden

    In der Tourismusbranche sind verschiedene Akteure an der Customer Journey beteiligt.

     

     
     
  • Frische Luft? Es staubt...

    LUQUAS ist ein eigenentwickeltes System zur Vorhersage von Feinstaub

     

     
     
  • Ausreißern auf der Spur

    Es geht um Datenpunkte, die nicht den Erwartungen entsprechen

     

     
     
 
Bitte treffen Sie Ihre Auswahl
 
Infobox schliessen
 
Prognose für Kundengruppe eines Touristikanbieters

Die unterschiedlichen Akteure im Tourismus verfolgen dasselbe Ziel, dem Kunden auf seiner Reise ein individuelles Erlebnis aus einer Hand zu garantieren. Gleichzeitig müssen sie dazu Daten während der Inspirations-, Informations-, Beratungs- und Buchungsphase sowie der Anreise, dem Aufenthalt, der Abreise und Reflexionsphase sammeln und auswerten.

Bei diesem Projekt ging es darum eine spezielle Kundengruppe zu identifizieren und das zukünftige Buchungsverhalten in Bezug auf eine besondere Art von Reisen vorherzusagen. Die Aufgabe bestand darin die relevanten Kriterien und Zeitreihen zu ermitteln um somit die gewünschte Kundengruppe zu identifizieren. Neben historischen Buchungsvorgängen wurden etliche weitere Kriterien betrachtet und deren Relevanz überprüft. Das Ganze fand im Zusammenspiel mit unterschiedlichen Algorithmen und Modellen statt. Als Ergebnis wurde ein Algorithmus entwickelt und angewendet, so dass die relevanten Kunden mit einer sehr hohen Wahrscheinlichkeit für das gewünschte zukünftige Buchungsverhalten identifiziert werden konnten.


Projektinfo

  • Branche: Touristik
  • Mitarbeiter: 2
  • Dauer: 1 Monat

Technologie

  • Datenbank: MySQL

Sonstiges

  • Modellentwicklung R

  • 5% Management
  • 70% Technologie
  • 25% Fachwissen

 

Ausreißer-Erkennung bei Zeitreihen

Zu KPIs aggregierte Kennzahlen des Data Warehouse eines Telekommunikationskonzernes wurden bei diesem Projekt modellbasiert sowie mit Hilfe von Heuristiken online auf Ausreißer untersucht. Gefundene Ausreißer werden live in ein entsprechendes System zur manuellen Inspektion geleitet.

Zur Qualitätskontrolle und für Vergleiche einzelner Lösungen untereinander wurde zusätzlich ein Tool erstellt, welches die einfache manuelle Annotation der verwendeten Zeitreihen für ein entsprechendes Test Set erlaubt. Hierzu wurde im Vorfeld hinsichtlich geeigneter Qualitätskriterien zum Vergleich verschiedener Algorithmen beraten.


Projektinfo

  • Branche: Telekommunikation
  • Mitarbeiter: 1
  • Dauer: 4 Monate

Technologie

  • Datenbank: Oracle
  • Backend: Java Microservices,
    Python und Docker
  • Frontend: Html5-Webapp mit Ember

Sonstiges

  • Modellentwicklung
  • Python, Java, Javascript, R

  • 10% Management
  • 30% Technologie
  • 60% Fachwissen

 

LUQUAS

LUQUAS ist ein eigenentwickeltes System zur Vorhersage der Luftqualität basierend auf lokalen Messpunkten und offenen Daten. Hierzu gehören Daten aus öffentlichen Messstationen, Wettervorhersagen, Daten des CAMS (Copernikus Atmosphere Monitoring Service) und Metadaten zum jeweiligen Datum. Pro Tag werden mehrere Millionen Datensätze verarbeitet und aufbereitet. Auf deren Basis wird modellbasiert für tausende Orte Deutschlandweit eine lokale Vorhersage der Luftqualität der nächsten Tage berechnet wird. LUQUAS ist eine bbf Full-Stack-Lösung, vom ersten Datenpunkt über eine ETL-Strecke basierend auf Python hin zur Datenbank, Backend und Frontend. Außerdem wurde eigene Hardware zur Online-Messung der Luftqualität entwickelt.


Projektinfo

  • Branche: Gesundheit
  • Mitarbeiter: 3
  • Dauer: 14 Monate

Technologie

  • Datenbank: CouchDB
  • Backend: Java Microservices
  • Frontend: Html5-Webapp mit Ember

Sonstiges

  • Modellentwicklung
  • Python, Java, Javascript, R

  • 15% Management
  • 35% Technologie
  • 50% Fachwissen