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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.

Überblick

Projektzeitraum06.03.2023 - 15.12.2023

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