Abschlussarbeit (m/w/d)* Analyse von Nutzerverhalten in Online-Shops unter Verwendung geeigneter Machine-Learning Algorithmen
Ihre Aufgaben
Das Verhalten der Nutzer:innen eines Online-Shops ist aus verschiedensten Gründen interessant für die Betreibenden - das Marketing will Kennzahlen um den Erfolg von Kampagnen einschätzen zu können, die Entwickler:innen versuchen logische Inkonsistenzen zu vermeiden um Irritationen der Benutzer:innen auszuschließen, für die Sicherheit zuständige Abteilungen brauchen Daten zur Aufspürung von "Bad/Threat Actors".
Die Aufgabe in dieser Abschlussarbeit besteht darin, die vorhandenen und zu sammelnden Nutzerdaten eines Online-Shops auf ein typisches Verhalten hin zu analysieren, dieses zu definieren und darauf basierend anormales Verhalten aufzuspüren. Als Datengrundlage dienen Access-Logs des dem Online-Shops zugrundeliegenden Web- bzw. Appservers und verschiedene Logfiles aus Webtracking-Werkzeugen. Diese sollen mithilfe von Machine-Learning-/KI-Algorithmen erarbeitet, analysiert und aufbereitet werden.
Schwerpunkte:
- Einarbeitung in die Datenstruktur (inkl. Einarbeitung in die Verwendung von Opensearch) und Aufbereitung der Daten
- Ausarbeitung bzw. Auswahl eines geeigneten Analysealgorithmus (z.B. Isolation Forest oder One-Class Support Vector Machine)
- Entwicklung eines Modells zur Bewertung von typischem/atypischem Nutzerverhalten
- Bereitstellung der Ergebnisse in geeigneter Form zur Weiterverwendung durch die entsprechenden Fachabteilungen
- Validierung der Ergebnisse und (Benutzer-)Dokumentation der resultierenden Anwendung
Ihr Profil
- Studium in (Wirtschafts-)Informatik, Informationswissenschaften, Cybersecurity, Künstliche Intelligenz, Mathematik oder einer ähnlichen Fachrichtung
- Selbstständiges sowie ziel- und ergebnisorientiertes Arbeiten
- Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit
- Gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Kreativität sowie Innovationskraft
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* Aus Gründen der besseren Lesbarkeit verzichten wir auf die gleichzeitige Verwendung genderspezifischer Sprachformen. Unsere Ausschreibung richtet sich an alle Interessenten.