Torch: Staffel 1, Episode 4
Können Data Scientists die Zukunft vorhersagen? – Falsche Prognosen & ihr Nutzen
Können Data Scientists die Zukunft vorhersagen? Als Data Scientist weiss ich, dass die meisten Vorhersagen falsch sind. Dennoch ist an diesem Mythos etwas Wahres dran. In "Torch”, unserer neuen Data-Science-Serie, zeige ich dir, wie auch falsche Vorhersagen für statistische Prognosen nützlich sein können.
In meiner "Torch"-Episode erfährst du:
- Wie du die Kundenabwanderung anhand von Wahrscheinlichkeiten berechnen kannst.
- Warum diese auf individueller Ebene falschen Wahrscheinlichkeiten insgesamt dennoch wertvoll sind.
- Wie diese Wahrscheinlichkeiten deinem Unternehmen helfen, Kunden gezielt anzusprechen.
Wie sieht dies in der Praxis nun konkret aus? In meinem Takeaway zeige ich dir, wie wir "falsche" Annahmen verwendet haben, um die Kundenabwanderung eines Unternehmens vorherzusagen.
Hallo, mein Name ist Sacha, und ich bin Data Scientist bei Trivadis – Part of Accenture. Mein Fachgebiet ist die Statistik – darin habe ich auch meinen Masterabschluss. Entsprechend interessiere ich mich für Inferenz, Optimierungsmethoden und Business Analytics. Mein Herz schlägt aber nicht nur für Data Science, sondern auch für Tennis. Ich habe einige Jahre professionell gespielt, zuerst in Frankreich und dann in den USA. Ursprünglich komme ich aus Paris, lebe jetzt allerdings in Lausanne. P. S.: Hat dir meine "Torch"-Episode gefallen? Dann kontaktiere mich gerne – es würde mich freuen, die Fackel (en. “torch”) weiterzureichen und damit deine Begeisterung für Data Science zu entfachen!
Was ich dir mitgebe
Mit "falschen" Annahmen Vorhersagen für die Zukunft treffen – das haben mein Team und ich für einen Kunden aus dem öffentlichen Sektor getan. Wie wir die künftige Kundenabwanderung mithilfe von maschinellem Lernen geschätzt und in eine Business-Intelligence-Lösung implementiert haben? In diesem Takeaway findest du konkrete Tipps für deinen eigenen Kundenabwanderungs-Use-Case.
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