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Datenanalyse & Datenverarbeitung

Daten sammeln, verstehen und nutzbar machen

In unserer schnelllebigen Welt müssen Unternehmen die Power ihrer Daten nutzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Für kleine Unternehmen ist ein eigens angestellter Datenspezialist oft nicht leistbar. Genau hier kann ich aushelfen.

Ich entwickle maßgeschneiderte Datenlösungen, die dich weiterbringen:

Daten sammeln, speichern & aufbereiten: Ich helfe dir, wichtige Kunden- oder Betriebsdaten sicher zu sammeln, in der Datenbank deiner Wahl zu organisieren und sicherzustellen, dass sie bereit für die Analyse sind.
Daten analysieren & Insights gewinnen: Wir tauchen tief in deine Daten ein, um Kennzahlen, Trends und handfeste Insights zu identifizieren, die für dein Business entscheidend sind.
Live-Dashboards erstellen: Ich entwickle Echtzeit-Dashboards, die dir klare, aktuelle Kennzahlen liefern, um deine Entscheidungen zu lenken.

Mit diesen Services erhältst du zeitnahe und genaue Informationen, um dein Unternehmen voranzubringen.

Techstack

DerStandard.at - Datenpipeline

Fallstudie

Partner

Gepardec IT Services GmbH

Netzwerke erkunden

Über die folgenden Links kannst du einige der Keyword-Netzwerke erkunden, die ich aus den gesammelten derStandard.at-Artikeln erstellt habe. Scrolle, ziehe und hoover über die Knoten ("Nodes"), um durch die Netzwerke zu navigieren. Da die Visualisierungen sehr viele Daten enthalten, können sie einen Moment zum Laden brauchen.

Tipp: Die Netzwerke laden nur, wenn der Tab aktiv ist.

Rubrik - Inlandspolitik
Rubrik - International
Rubrik - Kultur
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Grafik - Artikelanzahl & Artikellänge über den Tag

Im Rahmen eines Praktikums bei Gepardec IT Services habe ich eine umfassende Analyse aller auf derStandard.at von 2020 bis 2024 veröffentlichten Artikel durchgeführt (~200.000 Artikel). Ich habe eine Pipeline entwickelt, die kontinuierlich alle neu veröffentlichten Artikel herunterlädt, was von derStandard.at explizit erlaubt wird. Aus den HTML-Artikeln habe ich Daten wie Autor, Datum und Titel extrahiert und Techniken wie Lemmatisierung und Stemming angewendet, um repräsentative Keywords zu erhalten.
Zusätzlich habe ich ein KI-Sentiment-Analyse-Modell genutzt, um neue Features zu generieren, nämlich Sentiment-Scores, die den Ton der Artikel als negativ, neutral oder positiv einordnen.

Darüber hinaus habe ich die extrahierten Daten intensiv analysiert und Netzwerke basierend auf den am häufigsten vorkommenden Wörtern erstellt. Ich habe verschiedene Kategorien wie Politik, Wissenschaft und Sport untersucht. Abschließend habe ich die Zeitintervalle und Textlängen der veröffentlichten Artikel analysiert, um ein tieferes Verständnis für die Inhalte und Trends über die Zeit zu bekommen.