Zeitraum und Kontext

Das Projekt wurde von Oktober 2022 bis März 2023 im Rahmen meiner Bachelorarbeit in Kooperation mit der OFYZ GmbH und der aumentoo GmbH durchgeführt.

Ziel war die Erstellung eines Vorhersagemodells zur Prognose des Erfolgs von Startups anhand historischer Unternehmensdaten.

Als alleiniger Entwickler trug ich die volle Projektverantwortung und war für die Entwicklung, das Training sowie die Evaluierung des Vorhersagemodells verantwortlich.

Umsetzung und Tech-Stack

Die Umsetzung begann mit der Definition der Zielgrößen und der Erstellung eines Projektplans. Anschließend wurden die Unternehmensdaten erfasst, verstanden und vorverarbeitet, bevor ein Vorhersagemodell entwickelt und seine Leistung evaluiert wurde.

Für die Umsetzung kamen Python für die Modellierung und Evaluierung sowie MySQL für die Datenverwaltung zum Einsatz.

Herausforderungen und Ergebnisse

Die Daten wiesen ein starkes Ungleichgewicht auf (<5 % erfolgreiche Startups), was den Einsatz von Oversampling erforderlich machte. Zudem war der Sachverhalt komplex, mit vielen Einflussgrößen, und der verfügbare Zeitraum begrenzt. Da ich zu Beginn kaum Erfahrung in KI und Data Science hatte, war eine umfangreiche eigenständige Einarbeitung notwendig.

Das Modell konnte den Misserfolg von Startups mit 95 % Genauigkeit korrekt vorhersagen, während die Erfolgswahrscheinlichkeit mit 35 % Genauigkeit prognostiziert wurde.