Data Science, KI und probabilistische Prognosemodelle
About
Christian Hoops ist Diplom-Statistiker und war für Ipsos, OTTO und Haspa tätig, wo er datengestützte Projekte in den Bereichen Marketing, Vertrieb und Unternehmenssteuerung geleitet hat. Mit großem Interesse an statistischer Modellierung und durch KI unterstützten Analysen beschäftigt er sich vor allem mit verlässlichen Prognosen, um Entscheidungsprozesse zu unterstützen.
Er ist Mitglied der Deutschen Statistischen Gesellschaft sowie der GfKl Data Science Society. Am Lehrstuhl für Marketing der Technischen Universität Dortmund unterrichtete er quantitative Methoden. Für seine Arbeit wurde er mit dem Wissenschaftspreis der EHI-Stiftung, der GS1 Germany und der Akademischen Partnerschaft Deutschland ausgezeichnet.
Die Verbindung von Forschung und praktischer Anwendung prägt den Ansatz von PredictiveStatistics.eu
Research Framework
PredictiveStatistics.eu beschreibt ein Forschungsdesign und eine Methodik für Analysen in probabilistischen Fragestellungen. Zu den methodischen Schwerpunkten zählen:
📊 Probabilistische Prognosemodelle
Statistische Modelle zur Vorhersage dynamischer und unsicherer Systeme
🧠 KI-gestützte Analyseverfahren
Verschmelzung konventioneller Methoden mit Machine Learning und generativen KI-Ansätzen
🌐 Anwendungsbezogene Analysefelder
Anwendungen in Retail, Finance, Digital Analytics und Technology
Dieses Framework wird ebenso in Vorträgen und Workshops gelehrt, in denen Inhalte aus Statistik, Machine Learning und KI verständlich vermittelt werden.
Fachvorträge
Im Fokus steht dabei die Kombination zwischen wissenschaftlichen Methoden und konkreten Anwendungen:
💼 Business Predictive Marketing zur Steigerung der Effizienz
⚽ Entertainment The Algorithm of the Game – Die Mathematik der Bundesliga
💰 Finance Mit Statistik und KI das Portfolio steuern und optimieren
🌍 Society The Power of Prediction – Von der Wahlforschung lernen
⚙️ Tech Decoding AI – Technologie als entscheidender Wettbewerbsvorteil
Die Inhalte lassen sich für verschiedene Zielgruppen, Branchen und Anwendungen anpassen. Dabei werden die Schwerpunkte so ausgewählt, dass eine möglichst hohe praktische Relevanz für das Publikum entsteht.
Workshop-Konzept
Das Fundament ist bereits während der Lehre an der TU Dortmund entstanden. Darauf aufbauend wurde es kontinuierlich weiterentwickelt und um aktuelle Entwicklungen in den Bereichen Data Science und Künstliche Intelligenz ergänzt. Das Konzept umfasst fünf Module:
🧠 Modul I: Introduction to Statistics (Grundlagen der datengetriebenen Entscheidungsfindung)
🎯 Modul II: Market Research & Experimental Design (Empirische Methoden, Validierung und Wirkungsmetriken)
📊 Modul III: Advanced Analytics (Fortgeschrittene Datenanalyse und multivariate Statistik)
📈 Modul IV: Data Science & Predictive Modeling (Statistische Modellierung, Machine Learning und Prognostik)
🤖 Modul V: Artificial Intelligence Engineering (Grundlagen von KI, Operationalisierung und Aufbau von Usecases)
Die Module vermitteln evidenzbasierte Vorgehensweisen und nutzen konkrete Beispiele, um einen integrierten Ansatz für datengetriebene Analyse und Entscheidungsfindung zu vermitteln.
Bücher
Ein Teil dieser fachlichen Auseinandersetzung mit Statistik und Technologie ist in verschiedenen Publikationen dokumentiert:
Die Bücher zeigen die Möglichkeiten statistischer Modellierung und datengetriebener Prozesse in unterschiedlichen Anwendungsfällen. Sie spiegeln den Schwerpunkt seiner Arbeit an der Schnittstelle von Data Science 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 der Kategorie Prognosen 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 ist in einer exklusiven Ausgabe erschienen und ist daher nicht im regulären Buchhandel erhältlich.
Referenzen
Nachfolgend eine Auswahl von Publikationen und sonstigen Beiträgen:
Zeitschriftenbeiträge / Artikel
Hoops, Christian (2018). Big Data in der Umfrageforschung, in: Andreas Blätte, Joachim Behnke, Kai-Uwe Schnapp & Claudius Wagemann (Hrsg). Computational Social Science - Die Analyse von Big Data. Nomos Verlag, Baden-Baden, S. 299-317.
Hoops, Christian & Josef Schäfer (2008). Clusteranalyse zur Identifizierung von verschiedenen Gruppen von Internetnutzern, Statistische Analysen und Studien, 51, S. 17-23.
Hoops, Christian & Michael Bücker (2013). Determinants, Moderators & Consequences of Organizational Interaction Orientation, Journal of Entrepreneurship, Management and Innovation, 9(4), S. 73-100.
Hoops, Christian, Alexander Glantz & Tobias Michael (2013). Innovationen im Rolling-Cross-Section-Design: Neue Ansätze zur Analyse des Wahlverhaltens, Zeitschrift für Politikwissenschaft, 23(2), S. 213-240.
Hoops, Christian & Heiner Barz (2016). Lebensstile und Einstellungen zur Bildung bei Personen mit Migrationshintergrund, in: Emre Arslan & Kemal Bozay (Hrsg). Bildungsungleichheit und Symbolische Ordnung in der Migrationsgesellschaft. Springer Verlag, Wiesbaden, S. 123-144.
Hoops, Christian & Tobias Michael (2015). Mobile and Hard-to-Reach Voters: Different Voting Behavior from the General Population, Survey Practice, 8(4), S. 1-7.
Hoops, Christian (2014). Prognosen und Analysen zur Bundestagswahl: Von Politikfremden und Taktikwählern, Stadtforschung und Statistik, 14(1), S. 47-52.
Arbeitspapiere / Online-Quellen
Blut, Markus, Christian Martin, Marc Schnöring, Vera Schulte & Christian Hoops (2012). Interaktionskompetenz von Vertriebsmitarbeitern, Working-Paper No. 3, Universität Dortmund.
Hoops, Christian (2017). Warum die Sieger der Bundestagswahl Online Marketing Profis sein müssen, Adzine News, URL: http://bit.ly/2tfmDrZ (abgerufen am 20.09.2017).
Hoops, Christian, Kai-Uwe Schnapp & Adrian Schaefer-Rolffs (2013). Zur Ziehung von Stichproben in schwer erreichbaren Zielgruppen mit gravitationsanalytischen Methoden, Working-Paper No. 4, Universität Hamburg.
Michael, Tobias, Alexander Glantz, Christian Hoops & Hans-Jürgen Frieß (2013). The Ipsos Democracy Pulse, Working-Paper No. 1, Ipsos Public Affairs Berlin.
Partheymüller, Julia, Rüdiger Schmitt-Beck & Christian Hoops (2013). Campaign Dynamics at the Bundestag Election of 2013, Working-Paper No. 154, Mannheimer Zentrum für Europäische Sozialforschung.
Konferenzbeiträge
Bücker, Michael, Christian Hoops & Bernd Oevermann (2011). Modellierung von Ergebnissen der Fußball-Bundesliga, Interdisziplinäre Konferenz, 17.12.2011, Dortmund.
Davis, Mark, Christian Hoops & Tobias Michael (2014). Dynamic Analyses in Election Studies, Australian Statistical Conference IMS, 07.-10.07.2014, Sydney.
Hoffmann, Hermann & Christian Hoops (2013). Neue Erkenntnisse in der Wahlforschung durch zusätzliche Umfragen über Mobilfunk, Jahrestagung der Deutschen Statistischen Gesellschaft, 17.-20.09.2013, Berlin.
Hoops, Christian (2012). Analyse der Entfernungen zwischen Kunden, Unternehmen und Konkurrenz, Kolloquium des Arbeitskreises Theorie und Quantitative Methoden in der Geographie, 23.-25.02.2012, Hamburg.
Hoops, Christian & Wolfgang Donsbach (2015). Analyse der Umfragewerte vor Bundestags- und Europawahlen, Statistische Woche, 15.-18.09.2015, Hamburg.
Hoops, Christian & Björn Klockow (2017). Data-Driven Marketing: Cross-Cookie-Technology, Attribution and Phase Evaluation, Statistische Woche, 19.-22.09.2017, Rostock.
Hoops, Christian (2011). Der Einfluss des Kundentyps und des Standorts auf die Kundenbindung, Tagung des Rotary Clubs Neutor, 13.05.2011, Dortmund.
Hoops, Christian, Heiner Barz & Armgard Zindler (2015). Diversität in städtischen Gesellschaften durch Unterschiede in Bildung, Milieu und Migration, Deutscher Kongress für Geographie, 01.-06.10.2015, Berlin.
Hoops, Christian (2018). Einblick in die Online Marketing Intelligence @ OTTO, Best Practice Club Business Intelligence, 29.05.2018, Hamburg.
Hoops, Christian, Kai-Uwe Schnapp & Adrian Schaefer-Rolffs (2013). Gravitationsanalytische Stichproben zur Optimierung von RDD-Erhebungen, Jahrestagung der Sektion Methoden der Deutschen Vereinigung für Politische Wissenschaft, 03.-04.05.2013, Konstanz.
Hoops, Christian, Adrian Schaefer-Rolffs & Kai-Uwe Schnapp (2013). Gravity Sampling – Eine Anwendung am Beispiel der nationalen Minderheiten im deutsch-dänischen Grenzland, Statistical Meeting Deutsche Arbeitsgemeinschaft Statistik, 18.-23.03.2013, Freiburg.
Hoops, Christian & Alexander Bellin (2018). Probabilisierung & Combining von Marketing-Modellen, Google Analytics Summit, 07.11.2018, Hamburg.
Hoops, Christian (2011). RetentMax: Frühwarnsystem zur Kundenbindungsprognose in Unternehmen, Interdisziplinäre Konferenz, 17.12.2011, Dortmund.
Hoops, Christian & Kai-Uwe Schnapp (2013). Sampling of Hard-to-Reach Populations, European Survey Research Association Conference, 15.-19.07.2013, Ljubljana.
Hoops, Christian & Michael Bücker (2011). Various Strategic Orientations: Theoretical Comparison, Construct Refinement and Empirical Analyses, 33rd INFORMS Marketing Science Conference, 09.-11.06.2011, Houston (TX).
Hoops, Christian, Wolfgang Donsbach & Tobias Michael (2015). Wahlprojektionen und technische Überprüfung der politischen Demoskopie, Jahrestagung der Sektion Methoden der Deutschen Vereinigung für Politische Wissenschaft, 22.-23.05.2015, Kassel.
Lücke, Tobias & Christian Hoops (2019). Datengetriebene Innovationen aus der Hamburger Sparkasse, Data Driven Banking @ Fintech Week, 04.11.2019, Hamburg.
Michael, Tobias & Christian Hoops (2013). Effizienzmessung & Steuerung des RCS-Designs: Eine Betrachtung in Hinblick auf die Bundestagswahl, Statistical Meeting Deutsche Arbeitsgemeinschaft Statistik, 18.-23.03.2013, Freiburg.
Möbius, Melanie & Christian Hoops (2014). Big Data in der Datenerhebung. Mit Bayes-Schätzern und Wettervorhersagen zu höheren Ausschöpfungen, Jahrestagung der Sektion Methoden der Deutschen Vereinigung für Politische Wissenschaft, 23.-24.05.2014, Duisburg.
Pape, Kerstin, Christian Hoops & Dirk Petzoldt (2016). Der Einsatz von Prognostiken im Online-Marketing am Beispiel der dynamischen Attribution, Predictive Analytics World, 08.-09.11.2016, Berlin.
Pape, Kerstin & Christian Hoops (2017). Inhouse Attributionsmodell & Prognosen für eine verbesserte Budgetallokation und Online-Marketing Steuerung, EHI Marketingforum Handel, 17.-18.10.2017, Köln.
Schnapp, Kai-Uwe, Christian Hoops & Adrian Schaefer-Rolffs (2014). A Gravity Model for Optimizing Random Samples for Populations with Low Incidence, 67th World Association for Public Opinion Research Conference, 04.-06.09.2014, Nizza.
Schnapp, Kai-Uwe, Adrian Schaefer-Rolffs & Christian Hoops (2014). Survey Methodology for Low Incidence, InGRID Expert Workshop, 28.-30.04.2014, Bremen.
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