040771 UK Statistische Fallstudien (MA) (2023W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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VOR-ORT
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 11.09.2023 09:00 bis Fr 22.09.2023 12:00
- Abmeldung bis Fr 20.10.2023 23:59
Details
max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Mittwoch 04.10. 18:30 - 20:00 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Mittwoch 11.10. 18:30 - 20:00 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Mittwoch 18.10. 18:30 - 20:00 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Mittwoch 25.10. 18:30 - 20:00 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Mittwoch 08.11. 18:30 - 20:00 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Mittwoch 15.11. 18:30 - 20:00 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Mittwoch 22.11. 18:30 - 20:00 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Mittwoch 29.11. 18:30 - 20:00 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Mittwoch 10.01. 18:30 - 20:30 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Mittwoch 17.01. 18:30 - 20:30 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Mittwoch 24.01. 18:30 - 20:30 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Mittwoch 31.01. 18:30 - 20:30 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Projekt 1: Ein gemeinsames Analyseprojekt. Anhand eines Datensatzes durchlaufen wir gemeinsam einen Analyseprozess (fast) vom Anfang bis zur BerichtslegungProjekt 2: Jede / Jeder arbeitet ein Thema selbstständig aus und präsentiert das Ergebnis in der Gruppe. Fragestellungen und passende Daten stehen zur Verfügung.Mitarbeit bei den Präsentationen der anderen (Fragen stellen und diskutieren)
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
30% Projekt 1 und daher Anwesenheit
50% Projekt 2 und daher Anwesenheit
20% MitarbeitUm positive zu sein >= 60%
50% Projekt 2 und daher Anwesenheit
20% MitarbeitUm positive zu sein >= 60%
Prüfungsstoff
Literatur
Folien
Weiterführende Literatur wird während der LV bekannt gegeben.
Weiterführende Literatur wird während der LV bekannt gegeben.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mi 04.10.2023 10:07
Revenue Management
Marketing
Wirtschaftskriminalität (Fraud Detection)Soweit nötig, wird eine theoretische Einführung dazu gegeben.Anhand von Daten, die zum überwiegenden Teil auch aus der Praxis kommen, werden dann Analysen entworfen, durchgeführt, Berichte erstellt und die Ergebnisse gemeinsam diskutiert.Sie sollten mit den diversen Formen der Regression vertraut sein und eine Analysesoftware wie z.B. R, SPSS, SAS oder ähnliches beherrschen und auch zur Nutzung zur Verfügung habe.