Universität Wien FIND

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040038 VO Ökonometrie und Statistik (MA) (2019S)

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften

Für diese LV gibt es KEIN Moodle!

An/Abmeldung

Details

Sprache: Deutsch

Prüfungstermine

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Mittwoch 06.03. 16:45 - 18:15 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Mittwoch 13.03. 16:45 - 18:15 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Mittwoch 20.03. 16:45 - 18:15 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Mittwoch 27.03. 16:45 - 18:15 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Mittwoch 03.04. 16:45 - 18:15 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Mittwoch 10.04. 16:45 - 18:15 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Mittwoch 08.05. 16:45 - 18:15 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Donnerstag 16.05. 16:45 - 18:15 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Mittwoch 22.05. 16:45 - 18:15 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Mittwoch 29.05. 16:45 - 18:15 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Mittwoch 05.06. 16:45 - 18:15 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Mittwoch 12.06. 16:45 - 18:15 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Mittwoch 19.06. 16:45 - 18:15 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Mittwoch 26.06. 16:45 - 18:15 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Datamining und Big Data anhand von Fallbeispielen

Im Kurs werden Konzepte des Datamining und Big Data anhand von Fallbeispielen erläutert und diskutiert.

Die Beispiele kommen aus den Themenbereichen

. Customer Relationship Management
. Fraud Detection
. Revenue Management
. Market Research

Die vorgestellten Konzepte des Dataming’s und Big Data umfassen u.a.

. Sampling
. Supervised und unsupervised learning
. multiple Regression,
. logistische Regression
. Kontingenztafelanalyse
. Varianzanalyse
. Zeitreihenanalyse

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Schriftliche Prüfung

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Um den Kurs positiv zu absolvieren müssen mindestens 50% der Punkte erreicht werden.

Prüfungsstoff

Analysieren einer Problemstellung und skizieren der Lösung mittels Datamining

Verstehen (= lesen und interpretieren können) der statistischen Modellgleichungen
und der Vorgehensweise beim Datamining

Mehr Details zur Prüfung werden während des Kurses bekanntgegeben.

Literatur

Luis Torgo / "Data Mining with R Learning with Case Studies"
Folien die im Kurs diskutiert werden .

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:28