Selbstgesteuertes Projekt
Business Analytics Sprint
Data Science · Juli 2026
Eine ProoV-Fallstudie · Lernprojekt, kein Arbeitsverhältnis
Built an end-to-end profit investigation that framed hypotheses, audited the data, and answered two open-ended SQL questions with correct aggregation and join logic. The analysis isolated raw-material inflation, logistics inefficiency, and discounting as the main profit drivers, then translated those findings into a quantified recovery forecast and board-level recommendations.
Bewertet nach
- Problem Framing & Hypotheses10%
- Data Analysis & SQL30%
- Root-Cause & Forecasting25%
- Dashboard & Visualization15%
- Executive Communication & Strategy20%
Bestanden · Bestehensgrenze 60/100
Was herausstach6
- Wrote both open-ended SQL queries with correct aggregation, join logic, and margin formula
- Correctly identified the key profit drivers as raw-material inflation, logistics inefficiency, and discounting
- Built a credible recovery scenario with quantified levers and a projected margin improvement
- Used the Bosch case study and stakeholder Q&A to connect analysis to executive decision-making
- Structured Hypothesis Framing
- Leakage-Free SQL Aggregation and Join Logic
Meine eingereichte Arbeit20 Aufgaben
12 Aufgaben · 4.9k Zeichen · 8 Textantworten · 192 Wörter
- Hypothesis Sheet524 Zeichen
- KPI Driver Map174 Zeichen
- Data Audit100 Zeichen
- Week1 Update491 Zeichen
- Sql Category Profit292 Zeichen
- Sql Region Join413 Zeichen
- Dashboard58 Zeichen
- Root Causes158 Zeichen
- Forecast278 Zeichen
- Boardroom Deck809 Zeichen
- Stakeholder Qa690 Zeichen
- Bosch Real Case Study940 Zeichen
- Hypothesis Sheet56 Wörter
- KPI Driver Map1 Wort
- Data Audit4 Wörter
- Week1 Update73 Wörter
- Sql Category Profit21 Wörter
- Sql Region Join31 Wörter
- Dashboard1 Wort
- Root Causes5 Wörter
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