Business Analytics II: Advanced Analytics

Inhalte

Die Vorlesung bietet eine grundlegende Einführung in die theoretischen, konzeptionellen und methodischen Grundlagen der Geschäftsanalyse und behandelt folgende Bereiche:

  • Business Analytics Basics
  • Business Understanding
  • Data Understanding
  • Data Preparation
  • Data Analysis
  • Information Deployment

Die Übung vertieft die Vorlesungsinhalte, insbesondere durch das praktische Einüben der behandelten Konzepte anhand von Übungsaufgaben. Dabei wird mit verbreiteten Softwaretools, insbesondere mit SPSS Modeler von IBM gearbeitet. Im Plenum werden die Aufgaben bearbeitet und Lösungen diskutiert.

Qualifikationen

Studierende erwerben umfassende und fortgeschrittene, auf Data Science basierende Business Analytics Qualifikationen auf EQR Level 7. Dies umfasst a) die zielgerichtete Extraktion und Aufbereitung von strukturierten und unstrukturierten Daten, b) die Analyse dieser Daten mit Machine-Learning-Algorithmen und c) die zielgerichtete Nutzung der daraus resultierenden erklärenden, prädiktiven und präskriptiven Informationen für die unternehmerische Entscheidungsfindung.

Studierende verfügen über umfassendes und spezialisiertes Wissen über den Prozess, die Analysealgorithmen (Quantifizierung, Klassifizierung, Assoziation und Segmentierung) und die Anwendungsfälle von fortgeschrittener Business Analytics auf der Grundlage der neuesten Informatik- und Managementforschung.

Studierende verfügen über fortgeschrittene praktische Fähigkeiten zur Aufbereitung, Analyse (Quantifizierung, Klassifizierung, Assoziation und Segmentierung) von strukturierten und unstrukturierten Daten unter Verwendung fortgeschrittener analytischer Informationssysteme.

Studierende verfügen über Kompetenzen zur Bewältigung anspruchsvoller Arbeitszusammenhänge im Bereich Advanced Business Analytics mit Verantwortung für die strategische Gestaltung, Führung und Entscheidungsfindung im Bereich Advanced Business Analytics.

Zuordnung

  • MBWL (PO 2010 und SO 2014) Stammbereich BWL
  • MDBWL
  • MWINFO (PO 2009 und SO 2014) Wirtschaftsinformatik
  • MWiPÄD (PO 2010 und SO 2014) Wirtschaftswissenschaft (Studienrichtung I)
  • MWiPÄD (PO 2010 und SO 2014) Wirtschaftswissenschaft (Studienrichtung II)
  • MWIRE (PO 2010 und SO 2014) Stammbereich BWL

Struktur

Das Modul besteht aus einer Vorlesung und einer Übung.

Modulprüfung:
Die Modulprüfung findet in Form einer schriftlichen Abschlussklausur (Modulelement Vorlesung) und einer Projektarbeit (Modulelement Übung) am Ende des Semesters statt.

Typ: Aufsichtsarbeit / Projektarbeit
Dauer: 120 Minuten / schriftliche Ausarbeitung

Angebot

Das Modul wird wöchentlich jedes Sommersemester angeboten.
Dauer: 2 SWS
Sprache: Deutsch, Englisch
Literatur: Wird im Rahmen der Veranstaltung bekanntgegeben.
Prüfungen: Das Modulelement wird in Form einer schriftlichen Klausur (120 Minuten) geprüft.

Hinweis:

  • Die auslaufende Veranstaltung "MIS II: Data Mining" und deren Nachfolger "Business Analytics II: Advanced Analytics" können nicht beide in Ihr Studium eingebracht werden.
    Etwaige Fehlversuche von "MIS II: Data Mining" werden für "Business Analytics II: Advanced Analytics" angerechnet, sollten Sie die auslaufende Veranstaltung nicht mehr mit einer Klausur abschließen können.

Sommersemester 2024: Termin und Ort

Vorlesung:

Dienstags, von 08:30 bis 10:00 Uhr in Geb. B4 1, Seminarraum 0.26

Vorlesungsbeginn:

16.04.2024

Übung:

wird noch bekanntgegeben

Übungsbeginn:

wird noch bekanntgegeben

Workload und Punkte

180 Stunden / 6 ECTS-Punkte

Bedingung für ECTS-Punkte:
Erfolgreiche Teilnahme an der Modulprüfung. Die Modulnote entspricht der Note der Modulprüfung. Eine vorherige Anmeldung beim Wirtschaftswissenschaftlichen Prüfungssekretariat ist erforderlich.

Unterlagen

Weitere Informationen und Unterlagen entnehmen Sie bitte unserer Moodle-Lernplattform.

Evaluation

Wir bemühen uns um eine didaktisch sinnvolle Gestaltung unseres Lehrangebotes. Zur kontinuierlichen Verbesserung nehmen wir daher auch an der QUALIS Evaluation teil.

Sommersemester 2023 Note der VeranstaltungReferenzgruppe
Vorlesung1.61.6
Übung2.01.6

Die vollständigen Resultate des letzten Semesters können heruntergeladen werden:
QUALIS Evaluation Vorlesung, QUALIS Evaluation Übung