Universität Wien FIND

Bedingt durch die COVID-19-Pandemie können kurzfristige Änderungen bei Lehrveranstaltungen und Prüfungen (z.B. Absage von Vor-Ort-Lehre und Umstellung auf Online-Prüfungen) erforderlich sein. Melden Sie sich für Lehrveranstaltungen/Prüfungen über u:space an, informieren Sie sich über den aktuellen Stand auf u:find und auf der Lernplattform moodle.

Regelungen zum Lehrbetrieb vor Ort inkl. Eintrittstests finden Sie unter https://studieren.univie.ac.at/info.

Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

052412 VU Business Intelligence II (2020W)

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

An/Abmeldung

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

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Vorbesprechung: https://bbb.cs.univie.ac.at/b/ste-1tm-32e-kec

Donnerstag 01.10. 09:45 - 13:00 Digital
Donnerstag 08.10. 09:45 - 13:00 Digital
Donnerstag 15.10. 09:45 - 13:00 Digital
Donnerstag 22.10. 09:45 - 13:00 Digital
Donnerstag 29.10. 09:45 - 13:00 Digital
Donnerstag 05.11. 09:45 - 13:00 Digital
Donnerstag 12.11. 09:45 - 13:00 Digital
Donnerstag 19.11. 09:45 - 13:00 Digital
Donnerstag 26.11. 09:45 - 13:00 Digital
Donnerstag 03.12. 09:45 - 13:00 Digital
Donnerstag 10.12. 09:45 - 13:00 Digital
Donnerstag 17.12. 09:45 - 13:00 Digital
Donnerstag 07.01. 09:45 - 13:00 Digital
Donnerstag 14.01. 09:45 - 13:00 Digital
Donnerstag 21.01. 09:45 - 13:00 Digital
Donnerstag 28.01. 09:45 - 13:00 Digital

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
- Abschlussgespräch
- Mitarbeit

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Insgesamt sind maximal 100 Punkte zu erreichen. Dabei entfallen maximal 45 Punkte auf praktische Projekte, maximal 45 Punkte auf das Abschlussgespräch und maximal 10 Punkte auf die Mitarbeit.

Die Note ergibt sich dann aus der Gesamtzahl der 100 Punkte wie folgt:

1: >= 87.5 und <= 100
2: >= 75 und < 87.5
3: >= 62.5 und < 75
4: >= 50 und < 62.5
5: < 50

Prüfungsstoff

* Anwendung und Kombination der Analysemethoden aus BUS I: Process Mining, Cross-sectional Analysis, Time series analysis, Social Network Mining, Text mining
* praktische Umsetzung der erlernten Inhalte
* Data preparation
* Durchführung eines Business Intelligence Projekts
* Präsentation der Projektergebnisse für DomänenexperInnen und Management

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 05.10.2020 10:08