Willkommen bei PPE-Consulting
Technologie verstehen. Zukunft gestalten
Ihr Partner für technische Beratung, IT-Strategien und datengetriebene Innovationen!
Wir helfen Unternehmen, komplexe Herausforderungen mit klaren Lösungen zu meistern. Mit fundierter Expertise und einem Blick für das Wesentliche bringen wir Ihre digitale Transformation auf den Punkt.
IT Beratung, die den Unterschied macht
Wir begleiten Unternehmen auf dem Weg in die digitale Zukunft – kompetent, persönlich und lösungsorientiert.
Datenanalyse & Effizienzsteigerung
Wir verwandeln Daten in wertvolle Erkenntnisse. Wir optimieren Ihre Geschäftsprozesse für maximale Leistung.
Innovative Entwicklung - Zukunft gestaltet
Ideen sind gut. Umsetzung ist besser. Wir entwickeln maßgeschneiderte IT-Lösungen, die nicht nur funktionieren – sondern begeistern.
Technische Beratung & Anlagenplanung
Mit unserer Expertise planen Sie Ihr Projekt professionell von der Idee bis zur schlüsselfertigen Produktionsanlage.
Von Daten zu Erkenntnissen
- Intelligente Entscheidungsfindung -
Data Science Beispielprojekte:
- Vorhersage der Kundenabwanderung -
(End-to-End Customer Churn Prediction for Revenue Assurance)
- Geschäftliche Herausforderung & Zielsetzung:
Die Kundenabwanderung (Churn) ist eine der wichtigsten Kennzahlen für abonnementbasierte Geschäftsmodelle. Die Neugewinnung eines Kunden ist deutlich kostspieliger als die Bindung eines Bestandskunden. - Zielsetzung:
Im Rahmen dieses Projekts wird eine End-to-End-Pipeline für maschinelles Lernen entwickelt, um Kunden mit hohem Abwanderungsrisiko proaktiv zu identifizieren. Durch die Vorhersage der Abwanderung, noch bevor diese eintritt, kann das Unternehmen gezielte Kundenbindungsmaßnahmen (z. B. Sonderangebote, Treuerabatte) ergreifen und so den monatlich wiederkehrenden Umsatz (MRR) direkt sichern. - README File
- Start Customer Churn Prediction App
- Wine Klassifizierung -
- Dieses Projekt demonstriert die Arbeit mit dem „Wine“-Datensatz, um Weinsorten mithilfe der Python-Bibliothek scikit-learn zu klassifizieren. Dabei werden vier verschiedene Klassifizierungsalgorithmen des maschinellen Lernens auf den Datensatz angewendet, um ein Modell zu trainieren und zu evaluieren: Logistische Regression, Entscheidungsbaum, Random Forest und k-Nächste-Nachbarn (KNN).
- Die Ergebnisse werden in einer SQLite-Datenbank gespeichert
- README File
- Start Wine Classification App