Retouren-Treiber für einen Münchner Sport-DTC-Brand analysieren
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Sie erhalten drei CSV-Dateien (orders, returns, products) mit insgesamt rund 1,2 Millionen Bestellzeilen sowie ein Data-Dictionary. Reinigen Sie die Daten (Duplikate, Datums-Inkonsistenzen, Währungs-Mix EUR/CHF), führen Sie eine explorative Datenanalyse (EDA — strukturierte Erstuntersuchung der Daten) durch und identifizieren Sie die drei wichtigsten Treiber der Retouren mit nachvollziehbaren statistischen Tests. Erfolg bedeutet: ein Jupyter Notebook, das von oben nach unten reproduzierbar durchläuft, ein klares Dashboard für nicht-technische Stakeholder und drei priorisierte Empfehlungen mit erwartetem Effekt auf die Retourenquote. Liefern Sie die Annahmen explizit und benennen Sie offene Fragen für eine vertiefende Analyse.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Welche drei Faktoren erklären den Anstieg der Retourenquote von 24 auf 31 Prozent am stärksten, und welche Gegenmaßnahmen sind datenbasiert vertretbar?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Eine realistische, unsaubere Datenmenge reproduzierbar aufbereiten
- Explorative Datenanalyse mit konkreten Geschäftsfragen verbinden
- Statistische Tests sinnvoll auswählen und Ergebnisse ehrlich kommunizieren
- Erkenntnisse für nicht-technische Stakeholder verständlich aufbereiten
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.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenData Scientist
Diese Challenge spiegelt den klassischen Erstauftrag einer Junior-Data-Scientistin in einem produktnahen Team: rohe Daten verstehen, saubere Hypothesen aufstellen und mit der Geschäftsführung übersetzen.
Dieses Projekt schärft
- exploratory-data-analysis
- statistical-testing
- data-wrangling
Data Engineer
Wer rohe CSVs aus drei Quellsystemen reproduzierbar in eine saubere Analysebasis überführt, übt das Kernhandwerk der Data Engineers im ersten Jahr.
Dieses Projekt schärft
- data-wrangling
- python
- pandas
Applied AI Scientist
Die Verbindung von solider Statistik und klarer Geschäftsempfehlung ist der Alltag von Applied AI Scientists, die in Produktteams Entscheidungen vorbereiten.
Dieses Projekt schärft
- statistical-testing
- data-visualization
- exploratory-data-analysis
Noch eine Sache