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Kausalitätsmodelle.

  • Data Science & Analytics

Unsere Leistung

Wir identifizieren und quantifizieren kausale Zusammenhänge in Ihren Daten, damit Sie die wahren Treiber von Geschäftsergebnissen verstehen und gezielt beeinflussen können. Dabei gehen wir über reine Korrelationsanalysen hinaus und nutzen Methoden wie Instrumental Variables, Difference-in-Differences, Propensity Score Matching oder kausale Graphenmodelle.

Mehrwert

  • Tiefes Verständnis echter Wirkzusammenhänge statt scheinbarer Korrelationen
  • Fokussierung von Ressourcen auf die richtigen Stellhebel
  • Priorisierung von Maßnahmen mit maximalem Impact
  • Quantifizierung der Stärke identifizierter Effekte

Ihre Herausforderung

  • Unklare Unterscheidung zwischen Korrelation und Kausalität
  • Fehlende Transparenz über wahre Treiber von Geschäftsergebnissen
  • Ineffiziente Ressourcenallokation durch falsche Annahmen
  • Schwierigkeiten bei der Bewertung von Maßnahmenwirkungen

Ergebnisse & Deliverables

  • Identifikation und Quantifizierung kausaler Zusammenhänge
  • Statistische Validierung kausaler Hypothesen
  • Analyse von Confounding-Variablen und alternativen Erklärungen
  • Handlungsempfehlungen für gezielte Interventionen

Unser Ansatz

  • Kick-off: Definition relevanter Outcomes und potenzieller Einflussfaktoren, Formulierung kausaler Hypothesen
  • Analyse: Einsatz fortgeschrittener Methoden (Instrumental Variables, Difference-in-Differences, Propensity Score Matching)
  • Validierung: Systematische Tests kausaler Hypothesen, Berücksichtigung von Confounding und zeitlichen Abfolgen
  • Nachbereitung: Quantifizierung der Effektstärken, Ableitung strategischer Handlungsempfehlungen

Informationen

Jacob Hetzer

Jacob Hetzer

Anfragen

Deutschland

+49 7144 160 980

Schweiz

+41 43 883 08 70

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