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Referenzen

Ausgewählte Projekte und Kundenstimmen

Referenzprojekte von derstatistiker: Kundensegmentierung, Forecasting, Sportanalytics, Shiny Apps. Projekte aus Finanzen, Industrie und Sport.

Ausgewählte Projekte

Ein Auszug aus meinen Beratungsprojekten. Aus Vertraulichkeitsgründen sind die Darstellungen anonymisiert – bei Interesse bespreche ich gerne weitere Details im persönlichen Gespräch.

🏦 Kundensegmentierung für einen Finanzdienstleister

Branche: Banken & Finanzen Methoden: Clusteranalyse (k-Means, hierarchisches Clustering), Visualisierung

Ausgangslage: Ein Finanzdienstleister wollte seine Kunden besser verstehen und gezielter ansprechen. Die vorhandenen Kundendaten wurden bis dahin nicht systematisch ausgewertet.

Lösung: Ich habe die Kunden anhand von Transaktionsverhalten und demografischen Merkmalen in klar trennbare Segmente eingeteilt. Die optimale Clusteranzahl wurde über einen Ähnlichkeitsindex pro Filiale bestimmt – die Ergebnisse wurden als interaktive Visualisierung aufbereitet.

Ergebnis: Das Clustering hat fünf stabile Segmente ergeben. Die Profile der einzelnen Gruppen – vor allem die Unterschiede im Wertpapiervermögen – flossen direkt in die Vertriebsstrategie ein.

Tools: R, tidyverse, ggplot2

📈 Forecast monatlicher Liefermengen

Branche: Industrie & Produktion Methoden: Zeitreihenanalyse, ARIMA, ETS, Modellvergleich, Cross-Validation

Ausgangslage: Ein Industrieunternehmen benötigte zuverlässige monatliche Vorhersagen für Liefermengen, um Lagerbestände und Produktionsplanung zu optimieren.

Lösung: Ich habe verschiedene statistische Prognosemodelle systematisch verglichen und das beste Modell mittels Cross-Validation auf Out-of-Sample-Daten ausgewählt. Die Funktionalität wurde in ein R-Paket verpackt und am Server des Kunden installiert.

Ergebnis: Das finale Modell lieferte zuverlässige 3-Monats-Prognosen mit deutlich geringerer Abweichung als die bisherige manuelle Planung.

Tools: R, forecast, tidyverse

⚽ Trainingsbelastung im Fußball

Branche: Fußball & Sportanalytics Methoden: Shiny App, Predictive Modelling, Cross-Validation

Ausgangslage: Eine Fußballakademie wollte die Trainingsbelastung ihrer Spieler datenbasiert steuern, um Überlastung und Verletzungen vorzubeugen.

Lösung: Ich habe eine interaktive Shiny-App entwickelt, die Trainingsintensitäten für unterscheidliche Trainingstypen und Konstelattionen erfasst, visualisiert und mittels statistischer Modelle die zu erwartenden Belastungen prognostiziert. Das Trainerteam kann die App direkt im Browser nutzen – kein R erforderlich.

Ergebnis: Die App wird im täglichen Trainingsbetrieb eingesetzt. Die Top-10-Trainingsvarianten mit maximaler Belastungswirkung sind auf Knopfdruck abrufbar.

Tools: R, Shiny, ggplot2, tidyverse


Weitere Einsatzbereiche

Neben den oben dargestellten Projekten habe ich in folgenden Bereichen Analysen und Lösungen entwickelt:

Statistische Beratung & Analyse

  • Umfrageauswertungen für Forschungsprojekte
  • Wirksamkeitsstudien und Evaluierungen
  • Explorative Datenanalysen für Management-Entscheidungen
  • Biostatistische Auswertungen
  • Qualitätskontrolle und Prozessoptimierung

R-Entwicklung & Schulungen

  • Automatisierte Reporting-Pipelines (Quarto/R Markdown)
  • Interaktive Dashboards für KPI-Monitoring
  • Firmenkurse für Teams aus Finanzen, Pharma, Verkehr, Handel und öffentlicher Hand
  • Universitäre Lehre (Biostatistik, angewandte Statistik)
  • Lehr- und Übungsmaterialien für Universitätskurse


Branchen, in denen ich arbeite

🏦 Banken & Finanzen 🏭 Industrie & Produktion ⚽ Fußball & Sportanalytics 🚆 Öffentlicher Verkehr 💊 Pharma & Biostatistik 🏛️ Öffentliche Hand 🛒 Lebensmitteleinzelhandel 🔬 Forschung


Zahlen & Fakten

25+

Jahre R-Erfahrung

15+

Firmenschulungen

8

Branchen

20+

Jahre Lehre


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Erzählen Sie mir von Ihrer Fragestellung – im kostenlosen Erstgespräch klären wir, wie ich Ihnen helfen kann.

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Häufig gestellte Fragen

Können Sie mir weitere Projektdetails nennen?

Ja, gerne – im persönlichen Gespräch. Aus Vertraulichkeitsgründen kann ich nicht alle Projektdetails öffentlich darstellen. Im Erstgespräch kann ich Ihnen jedoch weitere Beispiele zeigen, die zu Ihrer Branche oder Fragestellung passen.

Arbeiten Sie auch mit kleinen Datensätzen?

Ja. Nicht jedes Projekt braucht große Datenmengen. Auch mit kleineren Datensätzen lassen sich mit den richtigen statistischen Methoden belastbare Aussagen treffen. Die Wahl der Methode passe ich an die Datenlage an.

Kann ich die Ergebnisse intern weiterverwenden?

Selbstverständlich. Alle Ergebnisse, Berichte und – auf Wunsch – auch der R-Code gehören Ihnen. Sie können die Ergebnisse intern präsentieren, in Berichte einbauen oder als Grundlage für weitere Analysen nutzen.

Wie stelle ich sicher, dass die Analyse korrekt ist?

Transparenz ist mir wichtig. Sie erhalten nicht nur die Ergebnisse, sondern auf Wunsch auch den vollständigen, dokumentierten R-Code. So kann jede Analyse nachvollzogen und reproduziert werden – von Ihnen oder einem externen Prüfer.

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© 2026 derstatistiker – DI Dr. Johannes Hofrichter
Statistical Consulting · Wien

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