050136 VU Business Intelligence 1 (2010W)
Continuous assessment of course work
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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
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
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 SeriesProcess-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.
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 SeriesProcess-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
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.