Hochschule München

Lernziele / Kompetenzen:

Nach dem Besuch dieses Moduls sind die Studierenden in der Lage, eine breite Palette statistischer Methoden und Modelle auf Probleme der betriebswirtschaftlichen Praxis anzuwenden, die Ergebnisse zu überprüfen und mögliche Handlungsanweisungen daraus abzuleiten. Die Studierenden analysieren in Kleingruppen komplexe betriebswirtschaftliche Datensätze. Hierbei wird Python als Softwaretool verwendet. Ergebnisse werden in Bezug auf betriebswirtschaftliche Aufgabenstellungen interpretiert und vorgestellt. Die Studierenden erkennen durch den Besuch des Moduls, wie vielfältig statistische Modelle in der Datenanalyse angewandt werden können und sich aus der Analyse Erkenntnisse für die betriebswirtschaftliche Praxis ableiten lassen.

Inhalte

·       Python

·       Explorative Datenanalyse

·       Statistische Tests

·       Statistische Methoden und Modelle

·       Maschine Learning

Eingesetzte Methoden der Betriebswirtschaftslehre:

·       Modelle und Methoden der Analyse  (Forschungs- und Analysemodelle):

Modellierung von Problemstellungen mithilfe statistischer Modelle

·       Quantitativ-Empirische Methoden (Vergleichende – statistische, mathematische Methode, Datenanalysen):

Diagramme, Kennzahlen, statistische Tests, Regressionsmodelle, Multivariate Verfahren, Maschine Learning

·       Qualitativ-interpretative Methoden  (Experteninterview, Umfragen, standardisierte Erhebungen):

Diskussion, Interpretation und Präsentation von Datenanalysen im betriebswirtschaftlichen Kontext

Lehr-und Lernmethoden:

·         Seminaristischer Unterricht

·         Selbstgesteuertes Lernen

·         Präsentation und Kommunikation

·         Gruppenarbeit anhand von Datensätzen und Praxisbeispielen

Literatur:

·       Scheid, Vogl (2021), Data Science: Grundlagen, Methoden und Modelle der Statistik, Hanser-Verlag

·       Galata, Wessler, Scheid, Augustin (2013), Empirische Wirtschaftsforschung: Grundlagen, Methoden, Beispiele, Hanser-Verlag

·       Weitere Literatur wird in der Vorlesung bekannt gegeben