Hintergrund

Die industrielle Produktion ist ein wichtiger Präsenz-Indikator für die Entwicklungen von Volkswirtschaften. Wir haben in unserem Kundenstamm heute rd. 175 Industriekunden aus allen relevanten Branchen, die gemeinsam rd. 1 TWh Stromverbrauch p.a. aufweisen. Die deutsche Industrie verbraucht insgesamt rd. 230 TWh.

Thesis-Inhalt

Deine Aufgabe besteht darin, die historischen Energiedaten unseres Kundenstamms mit den öffentlich zugänglichen Produktions-Indikatoren in Verbindung zu bringen. Hierbei liegt der Fokus zunächst auf der Bestimmung der Zusammenhänge zwischen der vorliegenden Energiedaten und den relevanten Produktionsindikatoren.

Folgende Schritte sind dabei zu bearbeiten:

  • Literaturrecherche zur relevanten öffentlich verfügbaren Indikatoren
  • Einarbeitung in die zur Verfügung stehenden Energiedaten unseres Kundenstamms und Aggregierung dieser Daten
  • Statistische Analyse der historischen Daten im Hinblick auf die gemeinsam entwickelte Thesis-Fragestellung und Abschätzung der Signifikanz-Entwicklung bei steigenden Kundenzahlen
  • Algorithmen-Entwicklung zur Vorhersage der öffentlich verfügbaren Konjunktur-Indikatoren auf Grundlage der vorhandenen Energiedaten
  • Entwicklung eines monatlichen automatischen Datenabrufs und Berechnung der Vorhersage.

Dein Profil

Du besitzt einen fachlichen Studienhintergrund in einem der Bereiche VWL, BWL, Wirtschaftsingenieur oder Vergleichbares. Idealerweise bringst Du zusätzlich folgende Qualifikationen mit:

  • Kenntnisse in Datenverarbeitung (R/Python) sind von Vorteil
  • Selbstständige und verantwortungsvolle Arbeitsweise

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