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Preiselastizität für Dynamic Pricing im E-Commerce modellieren
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Du arbeitest im Team von zwei Personen als Datenanalyst und entwickelst ein multiples lineares Regressionsmodell zur Schätzung der Preiselastizität. Nutze die bereitgestellten historischen Transaktionsdaten (12 Monate, tägliche Preise und Verkaufsmengen pro Produkt). Kontrolliere für Saisonalität (z. B. Winter-/Sommersaison bei Outdoor-Bekleidung) und Werbekampagnen als erklärende Variablen. Berechne die Preiselastizität der Nachfrage (Prozentsatzänderung der nachgefragten Menge dividiert durch Prozentsatzänderung des Preises) für jedes Produktsegment. Validere dein Modell mit einer Train-Test-Split-Methode (Aufteilung der Daten in 80 % Training und 20 % Test zur Modellüberprüfung) und berichte Adjusted R² sowie die Signifikanz der Koeffizienten. Die Ergebnisse müssen in einem interaktiven Dashboard für den Produktmanager des Händlers zugänglich sein.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie reagiert die Nachfrage nach den verschiedenen Produktsegmenten auf Preisänderungen, und welche Produkte eignen sich für aggressives Dynamic Pricing versus stabile Preisstrategien?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aufstellung und Interpretation multiplier linearer Regressionsmodelle mit mehreren erklärenden Variablen
- Berechnung und geschäftliche Interpretation der Preiselastizität der Nachfrage
- Methodische Validierung von Regressionsmodellen durch Aufteilung in Trainings- und Testdaten sowie Residualanalyse
- Identifikation und Behandlung von Multikollinearität (hohe Korrelation zwischen erklärenden Variablen) mit Variance Inflation Factor (VIF)
- Übersetzung statistischer Ergebnisse in handlungsorientierte Preisstrategien für E-Commerce-Entscheider
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Pricing Analyst
Die direkte Erfahrung mit Preiselastizitätsmodellierung und der Übersetzung in Preisstrategien ist das Kerngeschäft von Pricing Analysten, die täglich datenbasierte Preisempfehlungen entwickeln.
Dieses Projekt schärft
- elasticity-modeling
- linear-regression
- dashboard-creation
Marketing Data Scientist
Die Fähigkeit, Kundenverhalten durch Regressionsmodelle zu quantifizieren und in interaktive Dashboards zu gießen, ist zentral für Marketing Data Scientists, die Werbeerfolg und Preiswirkungen messen.
Dieses Projekt schärft
- statistical-validation
- linear-regression
- data-preprocessing
Revenue Management Analyst
Die Kombination aus statistischer Prognose, Elastizitätsschätzung und operativer Umsetzung in Preisalgorithmen bildet die methodische Grundlage für Revenue Management in dynamischen Märkten.
Dieses Projekt schärft
- elasticity-modeling
- statistical-validation
- dashboard-creation
Noch eine Sache