Universität Wien

052412 VU Business Intelligence II (2019W)

6.00 ECTS (4.00 SWS), SPL 5 - Informatik und Wirtschaftsinformatik
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
CEWebs

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Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

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DO 24.10.2019 09.45-13.00 Ort: Seestadtstraße 27/10, 1220 Wien

  • Donnerstag 03.10. 09:45 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 10.10. 09:45 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 17.10. 09:45 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 24.10. 09:45 - 13:00 extern
  • Donnerstag 31.10. 09:45 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 07.11. 09:45 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 14.11. 09:45 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 21.11. 09:45 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 28.11. 09:45 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 05.12. 09:45 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 12.12. 09:45 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 09.01. 09:45 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 16.01. 09:45 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 23.01. 09:45 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 30.01. 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 Querschnittsdaten
- 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

Module: BUS BI2 DSA BI

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:20