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Explaining Sales Performance with ML and Make it Tangible with Streamlit

The project is about explaining the past sales performance of the years at Verivox. Which factors are relevant and how to combine the impact of exogenous regressors with time series analysis in the best way? When the right model is found, how to present it to the stakeholders in the most adequate way? They should understand the model, they should be able to play around with it (scenario analyzer). Our recommendation is Streamlit for Python – it's very intuitive and looks great.

Vorkenntnisse

  • Grundkenntnisse der statistischen Modellierung, am besten Erfahrung mit Zeitreihen und Boosting
  • Einfaches Verständnis für Dashboarding

Lernziele

  • Teilnehmende bekommen ein Verständnis, wie man die Performance einer Firma mit exogenen Variablen zusätzlich der Zeitreihenanalyse erklärt und erhalten Infos, wie man jene Modellierung innerhalb eines Dashboards verständlich macht

Speaker

 

Franz  Eigner
Franz Eigner ist Data Scientist bei Verivox, wo er für eine Reihe von Datenthemen verantwortlich ist, darunter die Product Recommendation Engine sowie die Modellierung der Marketing Attribution.

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denodo

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inovex

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