Exploration
Kontext & ZielProblem, zu verbessernde Entscheidung, beteiligte Nutzer und erwartetes Ergebnis klar definieren.
Data & Analytics
Patrones Lab ist ein Datenanalyse-Labor mit Fokus auf reale Phänomene des Alltags.
Es vereint unabhängige Projekte auf Basis öffentlicher Daten, mit dem Schwerpunkt, Muster zu erkennen, Verhalten zu erklären und Erkenntnisse im richtigen Kontext zu vermitteln.
Ziel ist es, bessere Fragen zu stellen, verlässliche Daten aufzubereiten, reproduzierbare Analysen zu entwickeln und Ergebnisse klar zu visualisieren.
Ich bin Malcolm Di Pietro Cagliari, Aktuar und Data & Analytics Data-&-Analytics-Spezialist. Mein Profil verbindet Business Intelligence, Corporate Reporting, Datenmodellierung und Predictive Analytics, mit Erfahrung in Banken, Versicherungen und Luftfahrt.
Mein Fokus liegt darauf, geschäftliche Anforderungen mit datenbasierten Lösungen zu verbinden: KPIs, Informationen zu strukturieren, Dashboards, zu entwickeln und Modelle zu gestalten, die komplexe Zusammenhänge verständlicher machen und bessere Entscheidungen unterstützen.
Eine Auswahl angewandter Projekte mit öffentlichen Daten, dokumentierter Methodik und visuellen Ergebnissen. Mit den Filtern lässt sich nach Disziplin, Tool oder Ergebnistyp navigieren.
Analyse des Flugverkehrs in Spanien mit öffentlichen AENA-Daten, mit Fokus auf Volumen, Muster nach Flughafen und Unterschiede zwischen Verkehrskategorien.
Explorative Airbnb-Analyse in London zum Vergleich von Preisen, Unterkunftsarten, Verfügbarkeit, Mindestaufenthalten und Unterschieden zwischen Stadtteilen.
Analyse gemeldeter Taxifahrten in Chicago zur Untersuchung von Dauer, Nachfrage, räumlicher Verteilung und operativen Mustern.
Überwachte Klassifikation von Angeboten als relativ teuer oder günstig innerhalb der jeweiligen Unterkunftsart.
Interaktives Looker-Studio-Dashboard zur Analyse von Taxifahrten in Chicago, operativen Kennzahlen, Stundenmustern und Start-Ziel-Routen.
Logistisches Regressionsmodell, das mit öffentlichen StatsBomb-Daten die Torwahrscheinlichkeit jedes Schusses schätzt, auf Spielebene validiert und auf die WM 2022 in Katar angewendet wird.
Projekt öffnen
Probabilistisches Expected-Threat-Modell im Fußball mit öffentlichen StatsBomb-Daten. Es schätzt die Torwahrscheinlichkeit innerhalb der nächsten fünf Aktionen.
✅ veröffentlicht
Unüberwachtes K-means-Clustering zur Erkennung von Kreditkartenbetrug.
✅ veröffentlicht
Überwachtes logistisches Regressionsmodell zur Erkennung von Kreditkartenbetrug.
✅ veröffentlicht
Unüberwachtes DBSCAN-Clustering zur Erkennung potenzieller Muster von Kreditkartenbetrug.
Projekt öffnen
Analyse der WM-Statistik 2022 mit öffentlichen StatsBomb-Daten, um individuelle Leistungen zusammenzufassen und Spieler mithilfe von Perzentil-Radarcharts zu vergleichen.
Georäumliche Analyse von Taxifahrten in Chicago mit Fokus auf Aktivitätsschwerpunkte, urbane Routen und die räumliche Konzentration der Nachfrage.

Interaktives Power-BI-Dashboard zu Spotify Charts zur Analyse von Streams, Rankings, zeitlichen Trends und der geografischen Verteilung von Musik.
✅ veröffentlicht
Interaktiver Power-BI-Bericht zur Analyse von Lieferantenausgaben, monatlichen Trends, Kategorienverteilung, Einsparungen und geografischer Verteilung.
Simulation von einer Million Szenarien der WM 2026 auf Basis von Elo-Ratings, um die Wahrscheinlichkeiten für Halbfinale, Finale und Titelgewinn zu schätzen.
Klassifikationsmodell zur Schätzung wirtschaftlicher Schäden durch Wetterereignisse, mit Vergleich zwischen logistischer Regression und neuronalem Netz.
Georäumliche Analyse von Airbnb-Preisen in London anhand der Entfernung zum Stadtzentrum, Stadtteilen und geografischen Nachbarschaftsmetriken.

Simulation von einer Million Szenarien der LaLiga 2026/27 auf Basis von Elo-Ratings, um die Wahrscheinlichkeiten der wichtigsten Saisonergebnisse zu schätzen.

Ein Poisson-Tormodell wird die Angriffs- und Abwehrstärke jedes Teams schätzen und mit einer Monte-Carlo-Simulation kombiniert, um Wahrscheinlichkeiten für den Wettbewerb zu ermitteln.
Für berufliche Möglichkeiten, Analytics-Kooperationen oder Projekte in BI, Machine Learning und Dashboards.
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