Stefan Preusler


Kundensegmentierung: Clustering mittels KMeans

Sie sind Inhaber eines Einkaufszentrums und sammeln anhand eines Kundenprogramms Informationen über Einkäufe, Alter, Geschlecht und Kaufkraft der Besucher. Ziel dieses Projektes war es, die Kunden besser zu verstehen und zu segmentieren. Dadurch ergibt sich eine gezieltere Ansprache und Nutzung von Werbekanälen.

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Text Mining: Kundeneinstellung (Sentiment) und Trendanalyse mit Tweets

Sie wollen Trends analysieren und die Meinung von Kunden über Ihre Produkte oder Marke überwachen? Dieses Projekt ist ein Schritt-für-Schritt Beispiel um aus Textdaten die passenden Antwort auf Ihre Frage zu liefern.

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Sentimentanalyse: Mit Twitter API an Kundenmeinung gelangen

Social Media Überwachung mit Analyse der Einstellung von Nutzern und Identifikation von Influencern. Eingabe eines beliebigen Keywords für die Twitter Suche mit anschließender Ausgabe von aktuellen, passenden Tweets und Sentimentanalyse (positiv/negativ).

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Spracherkennung: Aus Audiodateien Texte generieren

Einfaches Beispiel für ein Spracherkennungssystem, das englische Sprache in einen Text umwandelt.

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Bilderkennung: Malignen Hautkrebs erkennen

ResNet-50 Implementierung mittels fast.ai Bibliothek zur Klassifizierung von Hautwucherungen.

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