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Problemlösungen

Mit Datamining-Tools, die ich gemäß den spezifischen Anforderungen meiner Klienten individuell entwerfe und konstruiere, löse ich Segmentierungs- und Klassifikationsaufgaben. Ein Anwendungsbereich ist das Apotheken- und Hosptialtargeting, das ich für IMS HEALTH entwickelt habe.

Obwohl der Datenmangel in der Regel der Normalzustand ist, gibt es in einigen Anwendungsbereichen ein Zuviel an Information. Mit Hilfe von Faktoren- und Korrespondenzanalysen lässt sich ein Überangebot an Daten - bei geringstem Informationsverlust - auf einen zielgerechten Umfang verdichten. Diese Verfahren setze ich u.a. bei Zufriedenheitsstudien ein, wo sie gleichzeitig eine Evaluation des zugrundeliegenden Fragebogens erlauben.

Ebenfalls im Zusammenhang mit Zufriedenheitsstudien kommen Target-Driver-Analysen, Penalty-Reward- und KANO-Analysen zum Einsatz. Mit diesen Techniken lassen sich für die Entscheidungsträger die "Stellschrauben" ableiten, die zu einer Steigerung der Zufriedenheit führen.

Mit Techniken des Bootstrapping, und mit Hilfe von Crossvalidations und Simulationen gelingt es, die Qualität auch äußerst komlexer statistischer Informationssysteme zu beschreiben und zu sichern.

Aufbauend auf den Methoden der Indexkonstruktion lassen sich für Branchen Stimmungsindizes konstruieren. Den statistischen Entwurf bzw. die laufende Durchführung habe ich für den Finanzplatzindex des Center for Financial Studies, sowie den BUX des Deutschen Buchhandels und den FEX der Deutschen Fachpresse des VDZ realisiert.