Dieses IT-Projekt ist Teil unserer Digitalisierung und Optimierung der IT-Landschaft unserer Kunden. Durch gezielte Maßnahmen fördern wir den technologischen Fortschritt, optimieren systemübergreifende Prozesse und schaffen eine nachhaltige Basis für zukünftige Entwicklungen. Unsere IT-Referenzprojekte dienen als Grundlage zur Orientierung. Sie unterstützen die Wiederverwendbarkeit erprobter Konzepte im Rahmen der Projektumsetzung.
Dies ist eines von 4838 IT-Projekten, die wir erfolgreich mit unseren Kunden abgeschlossen haben.Wobei dürfen wir Sie unterstützen?
Feature Engineering zur Verbesserung der Prognosegüte von ML Verfahren
Projektdauer: 9 Monate
Kurzbeschreibung
Zur Verbesserung von ML Modellen (gemessen am AUC) wurde eine bestehende Datenbasis für Dokumenten- und Telefoniedaten auf die Möglichkeit zur Generierung neuer Features untersucht.
Ergänzung
Die Bearbeitung wurden über eine JupyterHub Umgebung durchgeführt. Die notwendigen Datenquellen (Bestandssystem sowie ein Data Lake) wurden über Jupyter Notebooks untersucht. Dazu wurden die relevanten Features herausgearbeitet, aufbereitet und neue Merkmale wurden auf Basis von umfangreichen Analysen generiert.
Fachbeschreibung
Nach der Datenaufbereitung und Datenvorbereitung wurden diese zusammengefasst und klassiert. Diese Datenbasis wurde herangezogen, um bestehende Modelle im Unternehmen zur versorgen und eine mögliche Verbesserung der Prognosegüte zu erreichen (im Rahmen von AUC). Die getesteten Modelle betreffen die Stornierung von Verträgen: Next Best Offer (NBO), sowie Next Best Product (NBP). Zusätzlich ist zu berücksichtigen, dass durch die Spartenabhängigkeit die Modelle in unterschiedlichen Kontexten zu bewerten sind. Insgesamt war eine deutliche Steigerung der Modellperformance zu beobachten.
IT-Projektdaten
- Branchen Versicherungen
- Fachaufgaben Krankenversicherung, Kundensegmentierung, Lebensversicherung, Marketing-Management, Marktanalyse, Produktgestaltung, Sachversicherungen
- DV-Aufgaben Individualsoftware-Neuentwicklung
- Systemumgebungen Cloud Computing
- Vorgehensmodell Agile Softwareentwicklung
- Programmiersprachen Python, Python pandas
- Datenbanken Azure Data Lake, Oracle Database
- Entwicklungs- und Testtool Jupyter Notebook
Projektzeitraum06.03.2023 - 15.12.2023
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