Edmond Tefong

1) Projekt Kundenbeziehungsmanagement (Medizintechnik): Aufbau datengestütztes Marketing Datenaufbereitung und Analyse von Nutzerverhalten für zielgerichtete Marketingstrategien. Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen und B2C-Kundensegmentierung mit Python. Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Integration datengetriebener Erkenntnisse. Ziel: Steigerung der Kundenbindung und Reduktion der Abwanderung, mit 15% höherer Marketingeffizienz. 2) Projekt Kundenbeziehungsmanagement (Medienhaus): Nutzerverhaltensanalyse Datenvorverarbeitung und explorative Analyse zur Sicherstellung der Datenqualität. Entwicklung nutzergebundener KPIs zur Bewertung von Nutzerinteraktionen auf Portalen. Durchführung von Clusteranalysen zur Identifikation homogener Nutzergruppen. Ableitung zielgerichteter Maßnahmen für die Nutzeransprache und Optimierung der Portalinhalte. 3) Projekt Energie: Modellierung und Optimierung der Strombezugskosten Entwicklung eines mathematischen Optimierungsmodells zur Minimierung von Energiekosten. Implementierung und Lösung mit Python, Pyomo und Gurobi zur effizienten Entscheidungsfindung. Analyse von Kostenstrukturen und Lastprofilen zur Ermittlung von Einsparpotenzialen. Anwendung im realen Unternehmensumfeld zur Senkung der Stromkosten und Optimierung des Energieeinkaufs. Technische Tools und Reporting: Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn), Google Colab, Jupyter Notebook, SQL (SQLAlchemy), Erstellung von Analyseberichten als PDF, Word und Excel.

Als Statistiker war ich im Bereich der trägerübergreifenden Qualitätssicherung im Rettungsdienst Baden-Württemberg tätig und unterstützte die Sicherstellung und Verbesserung der Versorgungsqualität. Dabei umfassten meine Hauptaufgaben: Durchführung regelmäßiger, vierteljährlicher Standardauswertungen auf Basis definierter Codes mithilfe der Statistiksoftware R. Umsetzung von Prozessschritten zur Datenvalidierung, Datenübertragung, Datenaufbereitung und Datenverknüpfung. Selbstständige Durchführung von Testauswertungen und datenbankgestützten Abfragen. Verwendung von R und Tinn-R zur Analyse und Berichterstellung.

Durchführung von Kampagnenanalysen mit IBM Campaign zur Bewertung von Marketingmaßnahmen. Erstellung und Ausführung komplexer Datenbankabfragen mittels SQL (Teradata). Unterstützung des Teams durch präzise Datenanalysen zur Optimierung von Kampagnenperformance.

Im Rahmen meiner Tätigkeit war ich verantwortlich für: Mitarbeit bei der Dateneingabe sowie umfassende Plausibilitätsprüfungen. Erstellung von Tabellen und Grafiken zur beschreibenden Statistik. Durchführung verschiedener statistischer Tests. Berechnung und Interpretation verschiedener Regressionsmodelle, darunter lineare, logistische und Cox-Regression. Visualisierung der Analyseergebnisse mit geeigneten Grafiken, z.B. Kaplan-Meier-Kurven. Dabei setzte ich vorwiegend die Statistiksoftware R und RMarkdown für die Analysen und Dokumentation ein.