Grischa Brand

Aufgaben: Kundensegmentierung anhand von Matching- und Clusterverfahren, darauf aufbauend eine personalisierte Ausspielung von Hotelsuchergebnissen. Berechnung ähnlicher Hotels zur Ausspielung von Recommendations. Datenaufbereitung für ein Marketingkanal Attributionsmodell. Statistische Unterstützung und Anaylse von Display-, SEO- und E-mailkampagnen.

Aufgaben: Entwicklung eines statistischen Verfahrens zur Bewertung der Beliebtheit von Hotels. Darauf aufbauend die Implementierung einer kundenfreundlicheren Sortierung von Hotelsuchergebnissen. Analyse von internationalen Travelstrams und Matching mit externen Daten, um Stärken und Schwächen des Produktportfolios zu bestimmen. Durchführung statistischer Analysen und Aufbau einer POI-Datenbank für den Bereich SEM/SEA. Anwendung von Clusteranalysen zur Segmentierung von Kundengruppen.

Aufgaben: Entwicklung eines statistischen Verfahrens zur Bewertung der Beliebtheit von Hotels. Darauf aufbauend die Implementierung einer kundenfreundlicheren Sortierung von Hotelsuchergebnissen. Analyse von internationalen Travelstrams und Matching mit externen Daten, um Stärken und Schwächen des Produktportfolios zu bestimmen. Durchführung statistischer Analysen und Aufbau einer POI-Datenbank für den Bereich SEM/SEA. Anwendung von Clusteranalysen zur Segmentierung von Kundengruppen.

Aufgaben: Auswahl und Analyse von repräsentativen Umsatzdaten als empirischer Grundlage meiner Diplomarbeit mit dem Titel: "Optimierung der Absatzprognose eines weltweit führenden Herstellers im Bereich Textile Services". Untersuchung der innerbetrieblichen Kommunikationsstrukturen auf mögliche Potenziale zur Anreicherung der Datensätze. Durchführung eines „Matchings“ in enger inhaltlicher Abstimmung mit der Vertriebsabteilung zur Prognose der Umsätze von neu in den Markt eingeführten Artikeln.

Aufgaben: Selbstständige Leitung verschiedenartiger Übungen mit sehr großer Teilnehmerzahl, in denen die Studenten einerseits mit den Grundlagen deskriptiver und induktiver Statistik, andererseits mit der statistischen Programmiersprache R vertraut gemacht wurden. Mitarbeit an Kooperationsprojekten des Lehrstuhls mit Partnern aus der freien Wirtschaft, z.B. der Deutschen Telekom.

Schwerpunkte: Praktische Anwendung von Verfahren aus dem Bereich der Linearen Programmierung und der Statistik zur Optimierung von Logistikprozessen, z.B. im Rahmen des Geografischen Informationssystems TransCAD oder des ERP-Systems Odyssey.

Schwerpunkte: Multiple Regression, Zeitreihenanalyse und Prognose (Holt-Winters, ARIMA, LOWESS), Logit-, Probit- und Tobitmodelle, Lineare Programmierung (z.B. Simplexalgorithmus zur Berechnung von "Kürzesten Wegen" oder Min-Cut/Max-Flow- Problemen).