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050136 VU Business Intelligence 1 (2010W)

Continuous assessment of course work

Die Lehrveranstaltung Business Analytics I gibt eine Einführung in Data Mining und Process Mining, zwei wesentliche Klassen von Methoden des Business Analytics, sowohl vom theoretischen als auch vom praktischen Standpunkt.
Der zweite Teil des Moduls findet im Sommersemester 2011 statt und behandelt Fragen des Data Management und der Datenqualität, OLAP und Reporting, sowie Anwendungen von Data Mining und Process Mining im Rahmen eines Praktikums.

Siehe auch http://www.pri.univie.ac.at/courses/BUS/vu/ws10/index.php?t=info

Details

max. 25 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Wednesday 06.10. 11:00 - 14:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
Wednesday 13.10. 11:00 - 14:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
Wednesday 20.10. 11:00 - 14:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
Wednesday 27.10. 11:00 - 14:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
Wednesday 03.11. 11:00 - 14:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
Wednesday 10.11. 11:00 - 14:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
Wednesday 17.11. 11:00 - 14:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
Wednesday 24.11. 11:00 - 14:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
Wednesday 01.12. 11:00 - 14:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
Wednesday 15.12. 11:00 - 14:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
Wednesday 12.01. 11:00 - 14:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
Wednesday 19.01. 11:00 - 14:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
Wednesday 26.01. 11:00 - 14:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)

Information

Aims, contents and method of the course

The course is structured in two parts:
In the first part we give an introduction in gerneral data mining methodology and discuss some fundamental data mining methods in detail.
The second part gives an introduction in analysis and mining of business processes.

Assessment and permitted materials

Solving practical exercises and final discussion about the theoretical part of the lectures.

Minimum requirements and assessment criteria

Students learn basic methodology in data mining and process mining and how to apply this knowledge for solving practical problems

Examination topics

The course combines lectures about theory with practical exercises using software tools.

Reading list

The Top Ten Algorithms in Data Mining
Editor(s): Xindong Wu, University of Vermont, Burlington, USA; Vipin Kumar, University of Minnesota, Minneapolis, USA
Series: Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery Series

Process-Aware Information Systems
Editors: Marlon Dumas, Wil M.P. van der Aalst, Arthur H.M. ter Hofstede
Series: Wiley-Interscience (2005)

Weitere Literatur wird in der Lehrveranstaltung angegeben.

Association in the course directory

Last modified: Mo 07.09.2020 15:30