Aufgaben:

• Analyse und Bewertung der bestehenden Excel-Tools und Arbeitsabläufe
  
• Optimierung des VBA-Codes zur Leistungssteigerung und Fehlerreduktion bei der Datenverarbeitung und Datenanbindung
  
• Entwicklung und Integration neuer Funktionen zur Erweiterung der möglichen Anwendungsfälle
  
• Verbesserung der Usability und User Experience durch Implementierung semi-automatischer Datenimportierung, Optimierung des Arbeitsablaufes und generelle Performance-Verbesserungen und Reduzierung der Verarbeitungsdauer
  
• Durchführung von Tests und Dokumentation des Codes und der neuen Funktionen
  

Kundennutzen:

Deutlich schnellere und sehr viel zuverlässigere Verarbeitung von Daten in den komplexen Excel-Tools bei verbesserter Nutzungsfreundlichkeit und Erweiterung der Anwendungsmöglichkeiten.

• Entwicklung eines Retrieval Augmented Generation-Modells zur effizienten Extraktion von Vertragsinformationen aus PDF Dokumenten
  
• Integration und Nutzung von Large Language Models (LLMs) zur Informationsverarbeitung und Textgenerierung
  
• Verwaltung und Speichern der Daten als PostgreSQL-Datenbank auf Google Cloud Platform
  

• Aufgaben:

  Datenimport, -bereinigung, -aufbereitung von Daten aus Hirnstrommessungen (EEG) 

• Implementierung von Supervised Machine Learning Algorithmen (Logistische Regression, Random Forest, xgboost) zur Klassifikation von epileptischen Anfällen 

• Evaluierung von Classification Models zur automatischen Identifizierung 

• Entwicklung einer Webapp zur Visualisierung von Schlaganfallsequenzen 

  
  

  Kundennutzen: Gewinnung von Erkenntnissen über den Zusammenhang bestimmter Muster in Hirnstromdaten und epileptischen Anfällen mit dem Ziel, epileptische Anfälle in Versuchsreihen automatisiert zu klassifizieren, um die Diagnostik zu verbessern

Aufgaben:

• Planung, Konzeption und Umsetzung der Stichprobenziehung und Datenerhebung mittels Face-to-Face-Befragung und Computer Assisted Telephone Interviews (CATI) 

• Datenimport, -aufbereitung und -validierung von Befragungsdaten sowie deren Harmonisierung mit georeferenzierten ökonomischen Daten 

• Entwicklung und Validierung statistischer Verfahren zur Ermittlung von Wechselwählerströmen 

• Ableiten von wissenschaftlichen Erkenntnissen und Präsentation der Ergebnisse auf Tagungen und in Publikationen 

  
  

  Kundennutzen:

  Entwicklung eines neuen Verfahrens zur Ermittlung von Wählerwanderungen bei Parlamentswahlen anhand von Individualdaten und georeferenzierten ökonomischen Indikatoren. 
  

Aufgaben:

• Datenimport, -bereinigung und -korrektur von Umfragedaten aus eigenem Consumer Panel 

• Implementierung geeigneter Metriken zur Erfassung der Wahrnehmung und Beurteilung von Werbeinhalten 

• Konzeption von Umfrageexperimente zur Ermittlung der Werbewirksamkeit 

• Stichprobenziehung 

• Kundensegmentierung anhand diverser Indikatoren (z.B. Alter, Geschlecht, Einkommen) 

  Datenaufbereitung und Visualisierung in R Shiny

  
  

  Kundennutzen:

  • Darstellung relevanter KPIs der Brand Awareness 

  • Regelmäßiges Reporting über Performance von Werbemaßnahmen 

Aufgaben:

• Datenimport, -aufbereitung und -korrektur von Umfragedaten eines Consumer-Panels 

• Evaluation der Datenqualität 

• Identifikation und Analyse von Datenanomalien bei Online-Umfrageprojekten 

• Entwicklung, Implementierung und Überprüfung automatisierter Verfahren zur Bereinigung von Datenanomalien 

• Evaluation und abschließende Bewertung von Qualitätssicherungsverfahren in Umfrageprojekten

  
  

  Kundennutzen:

  Sicherstellung der Datenqualität und in Folge Erhöhung der Validität von Umfrageergebnissen 
  

Aufgaben:

• Konzeption und Programmierung von Umfrageexperimenten 

• Datenanalyse zur Identifizierung von Kundenpräferenzen 

• Segmentierung von Kunden anhand diverser Indikatoren (z.B. Alter, Geschlecht, Einkommen) 

• Ableitung von Handlungsempfehlung zur Gestaltung von Angebotsstrukturen

  
  

  Kundennutzen:

  Identifizierung optimaler Angebotsstrukturen für unterschiedliche Kundensegmente