Universität Wien FIND

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

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften

An/Abmeldung

Details

Sprache: Deutsch

Prüfungstermine

Lehrende

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Instruktionen zu den Terminen erhalten Sie per E-Mail.

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