Data Science Beratung

Data Science, die Entscheidungen verbessert –
statt nur Modelle zu bauen

Ich unterstütze Unternehmen und Forschungseinrichtungen dabei, Daten richtig einzuordnen, robuste Modelle zu entwickeln und Ergebnisse so aufzubereiten, dass sie im Alltag tragen.

Projekt kurz schildern Was Sie davon haben

10+ Jahre Erfahrung in Statistik, Machine Learning & datengetriebenen Entscheidungen

Vertrauen aus Hochschule, Forschung & Praxis

Viele Projekte stammen aus sensiblen Bereichen. Die folgenden Beispiele zeigen, in welchen Kontexten ich typische Statistik-Projekte begleite.

Hochschule & Forschung

  • Universitätsklinikum Essen (AöR), Westdeutsches Herzzentrum Essen, Klinik für Thorax- und Kardiovaskuläre Chirurgie
  • Humboldt-Universität zu Berlin, Institut für Sozialwissenschaften
  • Universiätsklinikum Essen, Institut für Physiologische Chemie
  • Krankenhaus Hietzing, 1. Chirurgie-Abteilung für Herz- und Gefäßchirurgie
  • u.v.m.

Unternehmen & Organisationen

  • Penning Consulting GmbH
  • Hessisches Landesarchiv
  • IFLb Laboratoriumsmedizin GmbH
  • Ferdinand Eiermacher GmbH & Co. KG
  • u.v.m.

Data Science richtig angehen – in 3 Minuten erklärt

Was ist wichtig, damit Ihre Analyse wirklich belastbar ist — und Sie sicher vor Reviewer- oder Betreuungs-Rückfragen sind?

  • ✔ Häufige Analysefehler vermeiden
  • ✔ Zeit sparen bei Methodenauswahl & Software
  • ✔ Ergebnisse präsentieren, die überzeugen
Kostenfreie Einschätzung anfragen

Für wen diese Data-Science-Beratung ideal ist

Data Science bringt nur dann einen Mehrwert, wenn sie sauber geplant, korrekt umgesetzt und fachlich nachvollziehbar interpretiert wird. Genau hier setze ich an.

Unternehmen

Daten nutzen – nicht nur sammeln

Für Abteilungen, die Entscheidungen datenbasiert treffen möchten.

  • Prognosemodelle & Forecasting
  • Kundensegmente & Muster in Daten
  • Optimierung von Prozessen & KPIs
Mehr erfahren →
Forschung

Saubere Analysen & Modellierung

Für Forschungsgruppen, die robuste methodische Expertise benötigen.

  • Modellvalidierung & Reproduzierbarkeit
  • Mixed Models, Risikomodelle, ML-Methoden
  • Publikationsfähige Dokumentation
Zur Forschungsberatung →
Studium & Abschlussarbeiten

Data-Science-Ansätze richtig anwenden

Für Studierende, die ML-Verfahren korrekt einsetzen müssen.

  • Modellauswahl & -begründung
  • Validierung & Interpretation
  • Python, R, Stata & SPSS
Zur Unterstützung →

Was Sie durch die Hilfe konkret gewinnen

Data Science ist kein Selbstzweck. Die Frage lautet immer: Welche Entscheidung soll nachher besser getroffen werden?

🎯

Klare Zieldefinition

Welche Daten beantworten welche Fragen? Gemeinsam trennen wir Analyse-Wünsche von echten Entscheidungsproblemen.

📊

Saubere Modellierung

Methoden, die zur Datenstruktur passen – von klassischen Modellen bis zu Machine-Learning-Verfahren.

🔍

Validierung statt Modell-Hype

Modelle sind nur so gut wie ihr Test. Ich liefere belastbare Kennzahlen und klare Grenzen der Aussagekraft.

📈

Interpretation & Umsetzung

Ergebnisse so aufbereitet, dass sie im Team verstanden werden und in Entscheidungen einfließen können.

Kurz gesagt:
  • Von Daten zu verwertbaren Handlungsempfehlungen
  • Modelle, die in der Praxis funktionieren
  • Dokumentation, die Stakeholder überzeugt

Projekt anfragen

Typische Probleme in Data-Science-Projekten

Viele Data-Science-Projekte scheitern nicht am Code, sondern an unklaren Zielen, falschen Annahmen oder fehlender Validierung.

Zu viele Daten, zu wenig Orientierung Modelle ohne fachliche Relevanz Keine saubere Teststrategie Reporting ohne Klarheit

Was ich für Sie löse:

  • Welche Modelle sind für Ihre Daten sinnvoll?
  • Wie robust und generalisierbar sind die Ergebnisse?
  • Welche Variablen sind tatsächlich relevant?
  • Wie kommuniziert man Ergebnisse, die Entscheidungsträger verstehen?

Wie die Zusammenarbeit abläuft

1

Kurz Ihr Projekt schildern

Worum geht es? Welche Daten liegen vor? Welche Entscheidung soll unterstützt werden?

2

Datenprüfung & Zieldefinition

Ich prüfe Datenqualität, Machbarkeit und definieren den sinnvollsten Analysepfad.

3

Modellierung & Validierung

Entwicklung und Test geeigneter Modelle – immer transparent dokumentiert.

4

Ergebnisse & Umsetzung

Interpretation, Reporting, Empfehlungen – verständlich und praxistauglich.

Hinweis:
Sie erhalten vorab eine klare Einschätzung, was möglich ist – und was nicht. Keine Black-Box-Analysen.

Was andere über die Zusammenarbeit sagen

Ein Auszug aus Rückmeldungen – viele Projekte stammen aus sensiblen Bereichen (Abschlussarbeiten, interne Analysen) und werden daher anonymisiert dargestellt.

10+ Jahre Erfahrung in Statistik-Beratung · Projekte aus Wissenschaft, Wirtschaft und Lehre

Häufige Fragen zur Data-Science-Beratung

Hier finden Sie Antworten auf typische Fragen, die Unternehmen, Forschungseinrichtungen und Studierende vor einem Data-Science-Projekt haben.

Was genau umfasst die Unterstützung?

Die Beratung reicht von Zieldefinition und Datenprüfung über Modellierung (klassische Statistik bis Machine Learning) bis zu Validierung und Interpretation. Ziel ist, Entscheidungen datenbasiert zu verbessern – nicht nur Modelle zu bauen.

Können Sie beurteilen, ob Data Science für unser Projekt sinnvoll ist?

Ja. Oft ist Data Science nur dann nützlich, wenn Datenqualität, Stichprobengröße und Ziel klar genug definiert sind. Sie erhalten vorab eine ehrliche Einschätzung, ob Data Science eine geeignete Lösung ist – oder ob andere Ansätze sinnvoller wären.

Mit welchen Tools und Programmiersprachen arbeiten Sie?

Je nach Projekt arbeite ich mit R, Python, Stata, SPSS sowie typischen Data-Science-Bibliotheken (z. B. tidymodels, scikit-learn, statsmodels, xgboost). Die Auswahl richtet sich nach Datenstruktur und Projektziel – nicht umgekehrt.

Wie lange dauern typische Data-Science-Projekte?

Kleine Projekte (z. B. Explorationsanalysen, Validierungen) dauern typischerweise wenige Tage bis zwei Wochen. Umfangreichere Modellierungsprojekte können mehrere Wochen benötigen. Sie erhalten vorab eine realistische Zeiteinschätzung.

Arbeiten Sie auch mit sensiblen oder vertraulichen Daten?

Ja. Daten werden ausschließlich verschlüsselt übertragen und vertraulich behandelt. Auf Wunsch ist eine NDA oder institutsinterne Datenschutzvereinbarung möglich.

Können Sie bestehende Modelle oder Auswertungen überprüfen?

Ja. Ich übernehme Methodik-Reviews, Replikationen und Validierungen von bestehenden Modellen. Häufig lassen sich Fehler, Overfitting oder Interpretationsprobleme schnell identifizieren.

Welche Informationen benötigen Sie zu Beginn?

Eine kurze Beschreibung des Projekts: Ziel, vorhandene Daten, grober Zeitplan und relevante Hintergrundinformationen. Je klarer die Ausgangslage, desto präziser die Einschätzung.

Nächster Schritt: Kurz Ihr Data-Science-Projekt schildern

Vom ersten Datencheck bis zum finalen Modell – ich begleite Sie transparent und methodisch sauber.

Kontaktformular öffnen E-Mail schreiben
Sie erhalten in der Regel werktags innerhalb kurzer Zeit eine Rückmeldung.

Direkter Kontakt

E-Mail: info@mehr-als-durchschnitt.de

Telefon/WhatsApp: +49 152 2269 1443

Nächster Schritt: Kurz Ihr Data-Science-Projekt schildern

Vom ersten Datencheck bis zum finalen Modell – ich begleite Sie transparent und methodisch sauber.

In der Regel erhalten Sie werktags innerhalb kurzer Zeit eine Rückmeldung.

Mehr als Durchschnitt Statistikberatung. Copyright 2014