Unsere Arbeit

Wie können wir ihnen helfen?

Analysen

Unsere Analysen liefern präzise Einblicke in Ihre Unternehmensdaten, um wichtige Muster und Trends zu erkennen. So können Sie fundierte Entscheidungen treffen und Ihre Prozesse effizienter gestalten.

Interesse

Vorhersagen

Mit modernen Vorhersagemethoden identifizieren wir zukünftige Entwicklungen, sodass Sie Chancen und Risiken frühzeitig erkennen und gezielt darauf reagieren können.

Interesse

Software Lösungen

Wir entwickeln maßgeschneiderte Softwarelösungen, die genau auf die Bedürfnisse Ihres Unternehmens abgestimmt sind. Ob Automatisierung von Prozessen, Datenmanagement oder individuelle Anwendungen – unsere Lösungen helfen Ihnen, effizienter zu arbeiten und Ihre Ziele schneller zu erreichen.

Interesse

Projektvorstellung

Um zu erfahren was sie zu erwarten haben wir einen frei zugänglichen Datensatz eines Pizzarestaurants analysiert und verschiedene aussagekräftige Grafiken erstellt. Diese visualisieren Bestelltrends, beliebte Produkte und Umsatzmuster. Die Analyse zeigt, wie datenbasierte Einblicke genutzt werden können, um betriebliche Entscheidungen zu optimieren und den Erfolg zu steigern.

„🍕🍽️ Pizza Restaurant Sales“ Datensatz von kaggle.com mit 50k zeilen

Die Relevanten erfassten Daten sind hier:
order_details_id: Eindeutige ID für die Details einer Bestellung
order_id: Eindeutige ID für die gesamte Bestellung
pizza_id: Eindeutige ID zur Identifizierung einer Pizza
quantity: Anzahl der bestellten Pizzen
order_date: Datum, an dem die Bestellung aufgegeben wurde
order_time: Uhrzeit, zu der die Bestellung aufgegeben wurde
unit_price: Einzelpreis der Pizza
total_price: Gesamtpreis der Bestellung (Einzelpreis multipliziert mit der Anzahl)
pizza_size: Größe der Pizza (z. B. klein, mittel, groß).pizza_category: Kategorie der Pizza (z. B. vegetarisch, Fleisch, Meeresfrüchte)
pizza_ingredients: Liste der Zutaten der Pizza.pizza_name: Name der Pizza.

– Menge wurde für die Lesbarkeit mit Faktor 10 skaliert

erweiterte Analyse

Durch hinzufügen eines Datensatzes mit Herstellungskosten konnten Gewinne berechnet werden

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