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PredictiveStatistics.eu

Data Science, KI und probabilistische Prognosemodelle

About

Christian Hoops ist Diplom-Statistiker und war für Ipsos, Otto und Haspa tätig, wo er datengetriebene Projekte in den Bereichen Marketing, Vertrieb und Unternehmenssteuerung geleitet hat. Sein Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung statistischer Modelle und KI-gestützter Analysen, um Entscheidungen mit belastbaren Prognosen zu unterstützen.

Er ist Mitglied der Deutschen Statistischen Gesellschaft sowie der GfKl Data Science Society. Seine akademische Erfahrung umfasst die Lehre quantitativer Methoden am Lehrstuhl für Marketing der Technischen Universität Dortmund. Für seine Arbeit erhielt er den Wissenschaftspreis der EHI-Stiftung, der GS1 Germany und der Akademischen Partnerschaft Deutschland.

Diese Verbindung von wissenschaftlicher Expertise mit praktischer Anwendung prägt den Ansatz von PredictiveStatistics.eu

Research Framework

PredictiveStatistics.eu beschreibt einen analytischen Forschungs- und Methodenrahmen im Bereich probabilistischer Modelle, Machine Learning und KI-gestützter Entscheidungsfindung. Zu den methodischen Schwerpunkten zählen:

📊 Probabilistische Prognosemodelle
Statistische Modelle zur Analyse dynamischer und unsicherer Systeme

🧠 KI-gestützte Analyseverfahren
Kombination klassischer statistischer Methoden mit Machine Learning und generativen KI-Ansätzen

🌐 Anwendungsbezogene Analysefelder
Anwendungen in Retail, Finance, Digital Analytics und Technology

Diese methodische Grundlage findet auch in Fachvorträgen und Workshops Anwendung, in denen zentrale Konzepte aus Statistik, Machine Learning und KI verständlich vermittelt werden.

Fachvorträge

Im Mittelpunkt steht dabei die Verbindung wissenschaftlicher Methoden mit konkreten Anwendungen:

💼 Business
Predictive Marketing – Den ROI mit Algorithmen maximieren

Entertainment
The Algorithm of the Game – Die Mathematik der Bundesliga

💰 Finance
Bessere Investmententscheidungen durch KI und Daten

🌍 Society
The Power of Prediction – Von der Wahlforschung lernen

⚙️ Tech
Decoding AI – Moderne Algorithmen zum Wettbewerbsvorteil

Die Inhalte lassen sich auf unterschiedliche Zielgruppen, Branchen und Anwendungskontexte übertragen. Dabei werden Schwerpunkte so ausgewählt, dass ein hoher Praxisbezug und eine klare Relevanz für das jeweilige Publikum entsteht.

Workshop-Konzept

Die Grundlage dieses Konzepts entstand bereits während der Lehrtätigkeit an der TU Dortmund. Aufbauend auf den dort vermittelten methodischen Grundlagen wurde es kontinuierlich weiterentwickelt und um aktuelle Entwicklungen in den Bereichen Data Science und Künstliche Intelligenz ergänzt. Es umfasst fünf aufeinander aufbauende Module:

🧠Modul I: Statistical Foundations
(Grundlagen datengetriebener Entscheidungen)

🎯Modul II: Market Research & Experimental Design
(Empirische Forschung, Validierung und Wirkungsmessung)

📊Modul III: Advanced Analytics
(Multivariate Methoden und strukturierte Erkenntnisgewinnung)

📈Modul IV: Data Science & Predictive Modeling
(Statistische Modellierung, Machine Learning und Prognostik)

🤖Modul V: Artificial Intelligence Engineering
(Generative AI, intelligente Systeme und produktive Anwendungen)

Die Module verbinden wissenschaftlich fundierte Methoden mit konkreten Fallbeispielen und vermitteln ein integriertes Verständnis datengetriebener Analyse- und Entscheidungsprozesse.

Bücher

Ein Teil dieser fachlichen Auseinandersetzung mit Statistik und Technologie ist in verschiedenen Publikationen dokumentiert:

Cover1 Cover3 Cover2

Die Bücher behandeln statistische Modellierung, Predictive Analytics und datengetriebene Entscheidungsprozesse in Wirtschaft und Gesellschaft. Sie spiegeln den Schwerpunkt seiner Arbeit an der Schnittstelle von Statistik, künstlicher Intelligenz und Business Analytics wider.

Das zuletzt regulär veröffentlichte Werk erzielte 2015 besondere fachliche und mediale Resonanz: Das Buch erreichte zeitweise Platz 1 der Amazon-Bestsellerlisten in den Kategorien Prognosen und Wahlforschung sowie einen besten Amazon-Gesamtrang von 12.886. Zugleich wurde es mehrfach zitiert und fand auch bei institutionellen und politischen Akteuren Beachtung.

Die jüngste Veröffentlichung erschien als exklusive Sonderedition außerhalb des regulären Buchhandels.

Referenzen

Das Publikationsprofil umfasst Arbeiten in den Bereichen Data Science, Statistik und empirische Forschung. Nachfolgend eine Auswahl zentraler Publikationen und Beiträge:

Zeitschriftenbeiträge / Artikel

Arbeitspapiere / Online-Quellen

Konferenzbeiträge



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Angaben gemäß § 5 DDG
Christian Hoops
Margeritenweg 4.b
21493 Schwarzenbek

christian.hoops@tu-dortmund.de

Verantwortlich für den Inhalt nach § 18 Abs. 2 MStV
Christian Hoops

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