85-155 Seminar: Business Analytics (im Schwerpunkt Business Analytics)

Lehrende: Dr. Kai Brüssau; Dr. Frank Schwartz; Prof. Dr. Stefan Voß

Veranstaltungsart: Seminar

Anzeige im Stundenplan: bwl-ma-ba7(C)

Semesterwochenstunden: 2

Unterrichtssprache: Deutsch / Englisch

Min. | Max. Teilnehmerzahl: 10 | -

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Im Seminar Business Analytics werden Themen aus den Bereichen Business Analytics und Data Mining bearbeitet.
In Absprache mit dem Betreuer kann der Schwerpunkt der Seminararbeit auf theoretisch wissenschaftlichen Erkenntnissen aus der Literatur liegen. Es kann aber auch eine praktische Umsetzung eines Data Mining-Problems erfolgen. In diesem Fall ist der theoretisch-wissenschaftliche Anteil geringer und die Ergebnisauswertung und der daraus resultierende Erkenntnisgewinn haben eine höhere Bedeutung.

Weitere Informationen zum Seminar und detaillierte Beschreibungen der Themen finden sich auf der Web-Seite des Instituts: https://www.bwl.uni-hamburg.de/iwi/studium/lehrveranstaltungen/masterveranstaltungsinhalte/wintersemester/seminar-ba.html

Folgende Themen werden angeboten:

1. Business Analytics im Supply Chain Management
   
2. Business Analytics im E-Commerce
   
3. Business Analytics in einer selbst gewählten Domäne
   
4. Vorhersage von Zahlungsproblemen mit Hilfe von Decision Trees, Random Forest und Boosting
   
5. Vorhersage von Zahlungsproblemen mit Hilfe von Logistic Regression und Support Vector Machines
   
6. Vorhersage von Zahlungsproblemen mit Hilfe von Neural Networks
   
7. Clustering von Kunden mit unterschiedlichen Verfahren und Untersuchung der Eigenschaften der Cluster
   
8. Prognose des Stromverbrauchs für eine Betriebsstätte der Deutschen Telekom
   
9. Business Analytics für den intelligenten Stromverbrauch in einem Unternehmen
   
10. Data Mining für selbst gewählten Datensatz, z.B. von https://www.kaggle.com/
    
11. Überblick über Machine Learning bei hochdimensionalen Daten
    
12. Distributed Ledger Technology (DLT): Überblick über die DLT und ihre Anwendungen
    
13. Erweiterte Architekturen von neuronalen Netzwerken