Universität Wien

040077 KU Advanced Business Analytics (MA) (2025S)

6.00 ECTS (3.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

The course language is English.

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Moodle
Di 24.06. 11:30-13:00 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01

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Details

max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Dienstag 04.03. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Mittwoch 05.03. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Dienstag 11.03. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Dienstag 18.03. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Mittwoch 19.03. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Dienstag 25.03. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Mittwoch 26.03. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Dienstag 01.04. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Mittwoch 02.04. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Dienstag 08.04. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Mittwoch 09.04. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Dienstag 29.04. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
    PC-Seminarraum 3, Kolingasse 14-16, OG02
  • Mittwoch 30.04. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Dienstag 06.05. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Mittwoch 07.05. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Dienstag 13.05. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Mittwoch 14.05. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Dienstag 20.05. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Mittwoch 21.05. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Dienstag 27.05. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Mittwoch 28.05. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Dienstag 03.06. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Mittwoch 04.06. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Dienstag 10.06. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Mittwoch 11.06. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Dienstag 17.06. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
    PC-Seminarraum 3, Kolingasse 14-16, OG02
  • Mittwoch 18.06. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Mittwoch 25.06. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

In diesem Kurs werden die Grundlagen von Business Analytics behandelt. Die Studierenden sind in der Lage, mit Methoden von Advanced Business Analytics aus großen, komplexen Datenbanken relevantes Geschäftswissen abzuleiten.
Sie sind in der Lage, die zugrundeliegenden Analyseaufgaben eines Problems zu identifizieren, geeignete Data-Mining-Algorithmen auszuwählen und anzuwenden und aus deren Ergebnissen Handlungspläne zur Lösung der Geschäftsprobleme abzuleiten. Die Studierenden haben einen Überblick über relevante Analysemethoden, einschließlich einer Auswahl spezieller Methoden wie explorative Datenanalyse, deskriptive und prädiktive Modellierung (z. B. Clusteranalyse, Assoziationsanalyse, Klassifikation).

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Zwischenprüfung (35%): Di, 29.04.25, 11:30–13:00
Abschlusstest (35%): Di, 17.06.25, 11:30–13:00
Hausaufgaben (30%):
-- Abgabe 1: Mi, 09.04.25
-- Abgabe 2: Mi, 04.06.25

1) Die Lehrveranstaltung ist bestanden, wenn mindestens 50% der Gesamtpunkte erreicht sind.
2) Die Verwendung von KI-Tools (z.B. ChatGPT) für die Produktion von Texten ist nur dann erlaubt, wenn dies von der Lehrveranstaltungsleitung ausdrücklich gefordert wird (z. B. für einzelne Arbeitsaufgaben).
3) Zur Sicherung der guten wissenschaftlichen Praxis kann die Lehrveranstaltungsleitung ein "Notenrelevantes Gespräch" (Plausibilitätsprüfung) zur abgegebenen schriftlichen Arbeit vorsehen, das erfolgreich zu absolvieren ist.

Für mehr Details, siehe hier: https://ufind.univie.ac.at/de/vvz_sub.html?path=316467&from=1&to=2

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Insgesamt können 100 Punkte erreicht werden. Die Noten werden wie folgt vergeben:
[88,100]: 1
[76,88[ : 2
[63,76[ : 3
[50,63[ : 4
< 50 : 5

Prüfungsstoff

Zwischentest/Abschlusstest: Folien und Themen, die in den Vorlesungen und Übungen behandelt wurden.
Hausaufgaben: Themen, die in den Übungen behandelt wurden.

Literatur

Provost, Foster; Fawcett, Tom (2013): Data Science for Business. What you need to know about data mining and data-analytic thinking. Köln: O`Reilly.
Berthold, Michael R.; Borgelt, Christian; Höppner, Frank; Klawonn, Frank; Silipo, Rosaria (2020): Guide to Intelligent Data Science. Cham: Springer International Publishing.
Sutton, Richard S.; Barto, Andrew G. (2018): Reinforcement learning. An introduction / Richard S. Sutton and Andrew G. Barto. Second edition. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press (Adaptive computation and machine learning).
Witten, I. H. (2017): Data mining. Practical machine learning tools and techniques. Fourth edition. Amsterdam: Elsevier.
Tan, Pang-Ning; Steinbach, Michael; Kumar, Vipin; Karpatne, Anuj (2019): Introduction to Data Mining, Global Edition. 2nd ed. Harlow, United Kingdom: Pearson Education Limited.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mi 02.04.2025 12:45