Beratung für Unternehmen
Beratung für Datenanalyse, Statistik, Biostatistik, Ökonometrie, Time Series Analysis
Beratung für Machine Learning, Deep Learning und Artificial Intelligence
Beratung für Data Science
Hochwertige grafische Darstellungen
R, Python und SAS Programmierung und Entwicklung
Reporting
Storytelling
Fachliche und technische Dokumentation
Trainings und Schulungen
Verfahren und Methoden
Design of Experiments, Sampling Verfahren (simple random sampling, stratified random sampling, multistage random sampling usw), Fallzahlplanung (in Bezug auf SE, CV, MOE, Power), deskriptive Statistik, Visualisierung der Daten, Outlier Analyse, Missing Values Analyse, Transformationen, statistische Tests (t-tests, Wilcoxon-Mann-Whitney, Chi²-Tests, Fisher u.a.), Konfidenzintervalle, Toleranzintervalle, Korrelationen (Pearson, Spearman, Kendall, partielle u.a.), Lineare Modelle, Varianzanalyse, ANOVA, gemischte Modelle, GLM, Prozeduren für multiple Vergleiche, lineare Regression, multiple Regression, robuste Regression (z.B. Sandwich-Schätzer), gewichtete Regression, regularisierte Regression, logistische Regression, Poisson Regression, nichtlineare Regression, nichtparametrische Verfahren, Überlebenszeitanalyse, Hauptkomponentenanalyse, Faktorenanalyse, Structural-Equation-Modeling u.a.
Machine Learning, Deep Learning und Data Science
Assoziationsanalyse, Warenkorbanalyse, Hauptkomponentenanalyse, Faktorenanalyse, Cluster Analyse, Feature Extraction, Entscheidungsbäume, Random Forests, AdaBoost, Gradient Boosting, Regression, Regularization, Ridge, LASSO, LAR, Support Vector Machines, Ensamble Models, Neuronale Netze, Deep Learning, Feature Importance, ROC und Lift Charts, predictive dependency plots, ICE plots, Scoring und Prediction.
Time Series (Zeitreihenanalyse)
Exponential smoothing, Autoregressive Models, Moving Average Models, Vector Autoregression, State Space Models, VLMC, Machine Learning for Time Series, Deep Learning for Time Series e.g. LSTM
Optimierung – Operations Research
Lineare und Nichtlineare Programmierung, Prozessoptimierung und Simulation, Optimale Entscheidungstheorie
Simulation und Monte Carlo
Sensitivitätsanalysen, What-If Szenarien
