Datenanalyse
Fakultät für Informatik und Mathematik ©
Name Datenanalyse
Verantwortlich Georg Peters
SWS 4
ECTS 5
Sprache(n) Deutsch
Englisch
Lehrform SU mit Praktikum
Angebot in jedem Wintersemester
Aufwand

Präsenzstudium: ca. 42 Std., Eigenstudium: ca. 108 Std.

Voraussetzungen

Kenntnisse der Wirtschaftsinformatik, insbesondere Inhalte der Module Wirtschaftsmathematik I + II, Statistik und Operations Research, Betriebswirtschaftslehre, Software Engineering, Softwareentwicklung und Datenbanksysteme aus dem Bachelorstudium.

Ziele

Lernziele: Ziel des Moduls ist die Vermittlung von Kenntnissen zu Zielen, Theorie und Praxis der Datenanalyse und der automatisierten Auswertung von großen Datenmengen. Beispiele: Kreditwürdigkeitsprüfungen (Schufa, Kreditkarten etc.), Klassifizierung von Kundendaten (Kundenbindungsprogramme u.ä.) bis zur kontrovers diskutierten Rasterfandung.

Kompetenzen: Die Studierenden werden vertraut im Umgang mit Methoden, Techniken, Verfahren und Werkzeugen zur Analyse von Daten.

Inhalt

Bedeutung der Datenanalyse im Bereich der Informationstechnik und Wirtschaft.

Explorative und konfirmatorische Datenanalyse.

Methoden zur Datenvorverarbeitung (Preprocessing, Feature-Extraktion).

Effiziente Verfahren zur Analyse großer Datenmengen und komplexer Datenstrukturen.

Ausgewählte Anwendungen zur Datenanalyse wie Clusterverfahren und Prognoseverfahren mittels Methoden wie z.B. Neuronale Netze, Statistische Verfahren oder Fuzzy Sets.

Spezielle Aspekte der Datenanalyse.

Methoden des Operations Research.

Medien und Methoden

Folien (Powerpoint, PDF) und Tafel, Labor-PC mit Softwaretools zur Datenanalyse (R-Project u.a.)

Literatur
  • Hand, D. J.; Berthold, M.: Intelligent Data Analysis: An Introduction. Springer, Berlin, 2009
  • Han, J.; Kamber, M.; Pei, J.: Data Mining. Morgan Kaufmann, San Fransisco, 2011
  • Härdle, W.K.; Hlávka, Z.: Multivariate Statistics - Exercises and Solutions. Springer, Berlin, Heidelberg 2015
  • James, G., Witten, D., Hastie, T., Tibshirani, R.: An Introduction to Statistical Learning with Applications in R. Springer, New York, 2016

sowie weitere in der Veranstaltung bekanntgegebene Literatur

Zuordnungen Curricula
SPO Fachgruppe Code ab Semester Prüfungsleistungen
IG Version 2010 CGBV: Fachliche u. persönliche Profilbildung IG-ANM-0010 1 benotete schriftliche Prüfung 90 Minuten
IG Version 2010 EC: Fachliche u. persönliche Profilbildung IG-ANM-0010 1 benotete schriftliche Prüfung 90 Minuten
IG Version 2010 SWE: Fachliche u. persönliche Profilbildung IG-ANM-0010 1 benotete schriftliche Prüfung 90 Minuten
IS Version 2009 WPF Informatik und Wirtschaft IF-S-M-I03 1 benotete schriftliche Prüfung 90 Minuten
IN Version 2010 Pflicht IF-WI-M-09 1 benotete schriftliche Prüfung 90 Minuten
IS Version 2017 WPF Informatik und Wirtschaft IF-S-M-I03 1 benotete schriftliche Prüfung 90 Minuten