Professur für Service Analytics

Business Analytics

Vorlesung mit Übung für Bachelorstudierende

Prof. Dr. Catherine Cleophas (Vorlesung)

 

Zusammenfassung:

Business Analytics betrachtet die Zielsetzung, Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage quantitativer Daten zu unterstützen. Das Thema ist eng mit dem Information Systems Engineering verbunden, da Business Analytics auf Datenmodelle und Algorithmen angewiesen ist, um Vorhersagen zu treffen und Lösungen vorzuschlagen. Gleichzeitig erfordert Business Analytics Fachkenntnisse in relevanten Themen der Wirtschaft, um relevante und anwendbare Ansätze zu generieren und die Ergebnisse erfolgreich zu kommunizieren. Die Vorlesung führt in relevante theoretische Konzepte ein, die mit Business Analytics und Entscheidungsunterstützung verbunden sind. In computergestützten Übungseinheiten können die Studierenden grundlegende Business Analytics-Lösungen in Softwarepaketen wie MS Office implementieren.

 

Inhalt:

Der Kurs wird grundlegende Themen der Business Analytics behandeln, wie z.B:
  • Einführung in Business Analytics
  • Wirtschaftsinformatik
  • Prozess-Modellierung
  • Methoden zur Problemstrukturierung / "Soft Operations Research"
  • Grundlagen der Informationssystemtechnik
  • Projektmanagement für Analytikprojekte
  • Tabellenkalkulationsanalyse
  • Algorithmus-Grundlagen
  • Daten, Datenmodelle, Informationen und Wissen
  • Einführung in das Data Mining
  • Einführung in Web Scraping
  • Einführung in die Simulationsmodellierung
  • Ergebnisse kommunizieren

Lernziele:

Die Teilnehmer erwerben theoretisches Hintergrundwissen in den folgenden Bereichen:
  • Prozess- und Problemmodellierung
  • Informationssystemtechnik
  • Datenmodelle und Data Mining
  • Algorithmen und Simulationsmodellierung

Sie sammeln auch praktische Erfahrungen bei der Anwendung dieser Konzepte mit weit verbreiteter Software, z.B. MS Office.

Voraussetzungen:

  • Keine

 

Literatur:

  • Laudon & Laudon, Management Information Systems: Managing the digital firm.C
  • Guerrero, Excel Data Analysis
  • Pidd, Tools for thinking
  • Weitere Literatur wird während der Veranstaltung bekannt gegeben

 

Weitere Informationen:

 

Semesterspezifische Informationen, Ort und Zeit der Veranstaltungen sowie die Prüfungen werden im UnivIS sowie in OpenOLAT bekannt gegeben.