050138 PR Business Intelligence II (2015S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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Die VU Business Intelligence II knüpft inhaltlich an die LV Business Intelligence I an.
Zunächst werden weitere Analysetechniken eingeführt, nämlich
- Temporal Data Mining
- Social Network Mining.
Die Veranstaltung vermittelt und vertieft dann Techniken, die sich aus der kombinierten Anwendung von vorher erlernten Analyse von Querschnittsdaten und Prozessdaten ergeben wie
- Decision Mining
- Organizational Mining
- Text MiningDie erlernten Techniken werden dann im Rahmen eines größeren BI Projekts basierend auf Realweltdaten (z.B. aus dem Universitätsbereich) angewendet. Insbesondere die Formulierung von Analysefragen, die Aufbereitung und Bereitstellung der Daten, die Anwendung der Analysemethoden und die Interpretation der Ergebnisse sowie die geeignete Anwendung von open source Tools stehen im Fokus des Projekts.
Zunächst werden weitere Analysetechniken eingeführt, nämlich
- Temporal Data Mining
- Social Network Mining.
Die Veranstaltung vermittelt und vertieft dann Techniken, die sich aus der kombinierten Anwendung von vorher erlernten Analyse von Querschnittsdaten und Prozessdaten ergeben wie
- Decision Mining
- Organizational Mining
- Text MiningDie erlernten Techniken werden dann im Rahmen eines größeren BI Projekts basierend auf Realweltdaten (z.B. aus dem Universitätsbereich) angewendet. Insbesondere die Formulierung von Analysefragen, die Aufbereitung und Bereitstellung der Daten, die Anwendung der Analysemethoden und die Interpretation der Ergebnisse sowie die geeignete Anwendung von open source Tools stehen im Fokus des Projekts.
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 02.02.2015 09:00 bis Mo 23.02.2015 23:59
- Abmeldung bis So 15.03.2015 23:59
Details
max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Mittwoch
04.03.
08:00 - 11:00
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
11.03.
08:00 - 11:00
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
18.03.
08:00 - 11:00
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
25.03.
08:00 - 11:00
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
15.04.
08:00 - 11:00
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
22.04.
08:00 - 11:00
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
29.04.
08:00 - 11:00
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
06.05.
08:00 - 11:00
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
13.05.
08:00 - 11:00
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
20.05.
08:00 - 11:00
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
27.05.
08:00 - 11:00
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
17.06.
08:00 - 11:00
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
24.06.
08:00 - 11:00
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
* praktisches Projekt
* Abschlussgespräche
* Anwesenheit und Mitarbeit
* Abschlussgespräche
* Anwesenheit und Mitarbeit
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Prüfungsstoff
- Vorstellung von Methoden
- praktische Umsetzung der erlernten Inhalte
- Durchführung eines größeren Projekts
- praktische Umsetzung der erlernten Inhalte
- Durchführung eines größeren Projekts
Literatur
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:30
Zunächst werden weitere Analysetechniken eingeführt, nämlich
- Temporal Data Mining
- Social Network Mining.
Die Veranstaltung vermittelt und vertieft dann Techniken, die sich aus der kombinierten Anwendung von vorher erlernten Analyse von Querschnittsdaten und Prozessdaten ergeben wie
- Decision Mining
- Organizational Mining
- Text MiningDie erlernten Techniken werden dann im Rahmen eines größeren BI Projekts basierend auf Realweltdaten (z.B. aus dem Universitätsbereich) angewendet. Insbesondere die Formulierung von Analysefragen, die Aufbereitung und Bereitstellung der Daten, die Anwendung der Analysemethoden und die Interpretation der Ergebnisse sowie die geeignete Anwendung von open source Tools stehen im Fokus des Projekts.