040038 VO Ökonometrie und Statistik (MA) (2020S)

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften

Moodle

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Details

Sprache: Deutsch

Prüfungstermine

Dienstag 30.06.2020 Dienstag 29.09.2020 13:15 - 16:30 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß Donnerstag 19.11.2020 16:45 - 18:15 Digital

Lehrende

Bertram Wassermann

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

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Alle Arten von Fragen richten Sie an
Bertram.wassermann@univie.ac.at

Unterlagen finden Sie unter
https://homepage.univie.ac.at/bertram.wassermann/SS20/WS20index.html

    
    Dienstag
    03.03.
    16:45 - 18:15
    Hörsaal 6  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Stock
    
    Dienstag
    10.03.
    16:45 - 18:15
    Hörsaal 6  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Stock
    
    Dienstag
    31.03.
    16:45 - 18:15
    Hörsaal 6  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Stock
    
    Dienstag
    21.04.
    16:45 - 18:15
    Hörsaal 6  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Stock
    
    Dienstag
    28.04.
    16:45 - 18:15
    Hörsaal 6  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Stock
    
    Dienstag
    05.05.
    16:45 - 18:15
    Hörsaal 4  Oskar-Morgenstern-Platz 1  Erdgeschoß
    
    Dienstag
    12.05.
    16:45 - 18:15
    Hörsaal 6  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Stock
    
    Dienstag
    19.05.
    16:45 - 18:15
    Hörsaal 6  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Stock
    
    Dienstag
    26.05.
    16:45 - 18:15
    Hörsaal 6  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Stock
    
    Dienstag
    09.06.
    16:45 - 18:15
    Hörsaal 6  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Stock
    
    Dienstag
    16.06.
    16:45 - 18:15
    Hörsaal 6  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Stock
    
    Dienstag
    23.06.
    16:45 - 18:15
    Hörsaal 3  Oskar-Morgenstern-Platz 1  Erdgeschoß

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 60% 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

Folien die im Kurs diskutiert werden .

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Do 17.12.2020 11:27