Prädiktive Analytik verwandelt historische Daten in zukunftsgerichtete Signale für Nachfrage, Churn, Risiko und Supply. Wir starten bei den Entscheidungen, die Sie treffen müssen, und arbeiten rückwärts zu Features, Modellen und Dashboards, die diese stützen. Sauberes Framing verhindert Overfitting und sichert die Akzeptanz im Business.
Wir kombinieren Tree-Ensembles, Gradient Boosting und Zeitreihenmodelle mit Deep Learning, wenn Muster nicht-linear oder spärlich sind. Feature-Engineering, Leakage-Kontrolle und robuste Cross-Validation sorgen für belastbare Metriken. Erklärbarkeit und Sensitivitätsanalysen stärken Vertrauen und Handlungsfähigkeit der Stakeholder.
Mit MLOps-Best-Practices bringen wir Modelle in die Produktion: frische Daten, Retraining-Pläne und Drift-Monitoring inklusive. Kompakte Dashboards zeigen Genauigkeit, Treiber und Konfidenzintervalle, damit Teams wissen, wann sie einer Prognose vertrauen können. So entsteht ein Feedback-Loop, der System und Prozess kontinuierlich verbessert.
