Ich werde ein Python-Machine-Learning-Vorhersagemodell erstellen

Vorhersagen von Ergebnissen wie Abwanderung, Risiko oder Nachfrage verschaffen Unternehmen einen echten Vorteil gegenüber reaktivem Handeln basierend auf bereits Geschehenem.

Ich bin Datenanalyst mit technischem Hintergrund und baue praktische Machine-Learning-Modelle mit Python, Pandas und Scikit-learn. Mein Flaggschiff-Projekt: ein Kreditrisikomodell, trainiert mit 150.000 Kundenakten, das mit Random Forest arbeitet und 74 % der verspäteten Zahlungen erkennt, was geschätzte Einsparungen von 9,7 Mio. $ für den Geschäftsfall bedeutet.

Ich kann Modelle für:

Klassifikation (Abwanderung, Risiko, Betrugserkennung)

Regression (Umsatzprognose, Nachfragevorhersage)

Explorative Datenanalyse vor der Modellierung

Was du bekommst:

Sauberen, dokumentierten Python-Code (Jupyter Notebook oder Skript)

Modellevaluation (Genauigkeit, Präzision, Recall, Konfusionsmatrix)

Einfach verständliche Erklärung, was das Modell gefunden hat und warum es wichtig ist

Optional ein Power BI-Dashboard zur Visualisierung der Ergebnisse

Ich lege Wert auf Modelle, die ehrlich ihre Grenzen aufzeigen und klar den Geschäftseinfluss darstellen, nicht nur die Genauigkeit.

Sende mir deinen Datensatz und die Zielvariable, und wir schauen, was in deinen Daten vorhersehbar ist.