Trends antizipieren, Risiken reduzieren, proaktiv entscheiden
Erfahrener Predictive Analytics Berater in der Schweiz, spezialisiert auf statistische Modellierung, Zeitreihenprognosen und Bedarfsplanung. Ich entwickle produktionsreife Vorhersagemodelle mit Python, R und modernen ML-Frameworks — für Umsatzprognosen, Churn-Reduktion, Preisoptimierung und datenbasierte Entscheidungen.
Bewährte Expertise in statistischer Modellierung: Regression, Klassifikation, Zeitreihen
Fliessende Python- (scikit-learn, statsmodels, Prophet) und R-Kenntnisse für End-to-End-Workflows
Zeitreihenprognosen mit 15–30% Verbesserung gegenüber heuristischen Basismethoden
Bedarfsplanungsmodelle, die Lagerkosten senken bei 95%+ Servicelevel
Customer Lifetime Value (CLV) Scoring für priorisierte Akquise- und Retention-Strategien
Robuste Modellvalidierung mit Kreuzvalidierung, Backtesting und Konfidenzintervallen
Automatisierte Retraining-Pipelines für stets aktuelle Vorhersagen
Klare, interpretierbare Ergebnisse — Stakeholder verstehen das Warum jeder Prognose
In der Schweiz ansässig mit tiefgreifender Erfahrung in Finanzdienstleistungen, Retail, Pharma und Fertigung
Präzise Umsatzvorhersagemodelle basierend auf historischen Mustern, Saisonalität, externen Faktoren und Frühindikatoren — für proaktive Budgetierung und Ressourcenplanung.
Identifikation abwanderungsgefährdeter Kunden durch Verhaltenssignale, Engagement-Muster und prädiktives Scoring — mit umsetzbaren Retention-Empfehlungen pro Segment.
Bedarfsprognose auf granularer Ebene (SKU, Region, Kanal) zur Optimierung der Bestände, Reduktion von Fehlbeständen und Verbesserung der Lieferketteneffizienz um 20–35%.
Prädiktive Risikoscores für Kreditentscheidungen, Betrugserkennung und Versicherungs-Underwriting — konform mit Schweizer und EU-Regulierungsrahmen (FINMA, DSGVO).
Modellierung von Preiselastizität und Wettbewerbsdynamik für optimale Preisstrategien — getestet mit A/B-Experimenten und kausalen Inferenzmethoden.
Automatisierte Anomalieerkennungssysteme für Finanztransaktionen, operative Kennzahlen oder Sensordaten — Reduktion der Reaktionszeit von Tagen auf Minuten.