Universität Wien FIND

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052412 VU Business Intelligence II (2016W)

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

Aufgrund der Anpassung des Lehrangebots an das neue Curriculum startet die KFK Business Intelligence nunmehr jeweils im Sommersemester. Daher findet die "VU Business Intelligence I " im Sommersemester und die "VU Business Intelligence II" im Wintersemester statt.

Im Studienjahr 2016/17 kann die KFK Business Intelligence als Übergangslösung für Studierende des auslaufenden Curriculums mit der "VU Business Intelligence II" im WS begonnen und im darauffolgenden SS mit der "VU Business Intelligence I" abgeschlossen werden.

An/Abmeldung

Details

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Donnerstag 06.10. 09:45 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 13.10. 09:45 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 20.10. 09:45 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 27.10. 09:45 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 03.11. 09:45 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 10.11. 09:45 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 17.11. 09:45 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 24.11. 09:45 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 01.12. 09:45 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 15.12. 09:45 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 12.01. 09:45 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 19.01. 09:45 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 26.01. 09:45 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Zunächst werden Analysentechniken eingeführt bzw wiederholt, nämlich
- Analyse von Querschnittsaaten
- Process Mining
- 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 Mining

Die 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.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

* praktische Projekte
* Abschlussgespräche
* Mitarbeit

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

- 45% praktische Projekte
- 45% Abschlussgespräch
- 10% Mitarbeit

Prüfungsstoff

* Vorstellung von Methoden
* praktische Umsetzung der erlernten Inhalte
* Durchführung eines größeren Projekts

Literatur

Wilfried Grossmann, Stefanie Rinderle-Ma:
Fundamentals of Business Intelligence. Data-Centric Systems and Applications, Springer 2015, ISBN 978-3-662-46530-1, pp. 1-327

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:30