Modulhandbuch (Module manual)

​Unter dem Begriff Predictive Analytics werden verschiedene statistische Methoden und Machine Learning Algorithmen zusammengefasst, die Trends und Muster in historischen Daten erkennen, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen. Betriebswirtschaftliche Anwendungen von Predictive Analytics lassen sich beispielsweise im Marketing oder Finanzwesen finden. Zu ausgewählten Themen im Bereich Predictive Analytics werden am Lehrstuhl Studienarbeiten mit Projektcharakter angeboten und betreut. Die Projekte können alleine oder in Gruppen von 2-3 Studierenden bearbeitet werden. Das Modul ist als Blockveranstaltung mit 2-3 Terminen konzipiert. Im ersten Block werden grundlegende Predictive Analytics Methoden anwendungsorientiert eingeführt. In den nachfolgenden Blöcken präsentieren die Studierenden den Fortschritt und das Endergebnis ihres jeweiligen Projektes. Die Studierenden werden durch die Studienarbeit auf die spätere Bachelorarbeit vorbereitet. Wesentliches methodisches Lernziel ist das Verfassen einer wissenschaftlichen Arbeit auf Bachelorarbeits-Niveau.

​- kennen verschiedene Predictive Analytics Methoden und können deren Funktionsweise erläutern
- kennen die Vor- und Nachteile verschiedener Predictive Analytics Methoden
- kennen typische betriebswirtschaftliche Anwendungsfälle von Predictive Analytics

- extrahieren Daten aus externen Quellen und bereiten diese für Predictive Analytics vor
- wenden Predictive Analytics Methoden auf realistischen Datensätzen an
- evaluieren die Präzision von statistischen Vorhersagen
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​- präsentieren den Fortschritt und die Ergebnisse ihres eigenen Projektes
- evaluieren den Fortschritt und die Ergebnisse anderer Projekte und geben konstruktives Feedback

​- wählen selbstständig ein Thema für ihr Projekt aus
- definieren den Umfang ihres Projektes und überwachen und kontrollieren den Projektfortschritt über den Verlauf des Semesters