07-202-2302  Multivariate Statistik und Data Mining

Moduldetails
Anmeldeoptionen
Modulverantwortliche: Prof. Dr. Roland Schuhr

Dauer: 1

Anzahl Wahlkurse: 0

Credits: 10,0

Startsemester: SoSe 2020

Turnus:
jedes Sommersemester
Ziele:
Die Studierenden können die theoretischen Grundlagen, d.h. Verfahren zur Dimensionsreduktion, Clusteranalyse, Diskriminanzanalyse, Klassifikations- und Assoziationsverfahren und künstliche neuronale Netze sowie den aktuellen Stand der Forschung im Bereich der Multivariaten Statistik sowie des Data Mining darstellen und beschreiben.
Sie sind in der Lage, selbständig geeignete Methoden zur Lösung volks- und betriebswirtschaftlicher Problemstellungen auszuwählen, anzuwenden sowie die ermittelten Ergebnisse zu interpretieren und kritisch zu bewerten. Hierbei erweitern sie ihren Wissensstand neben statistischen Ansätzen um aus der Informatik entlehnte Methoden des Maschinenlernens.
Die Studierenden können in Übungen die Charakteristika umfangreicher multivariater Datensätze erkennen, mittels geeigneter Methoden die Anzahl der zu analysierenden Dimensionen reduzieren sowie mittels Klassifikations- und Assoziationsverfahren Ähnlichkeiten und komplexe Zusammenhänge in den Daten offenlegen. Sie sind in der Lage, die Statistiksoftwarepakete R und SPSS als Werkzeuge statistischer Analysen einzusetzen und ihre erzielten Ergebnisse kritisch auszuwerten.

Inhalt:
- Aufgaben, Ziele und Konzepte multivariater Analysen
- Methoden der multivariaten Statistik: Hauptkomponenten- und Faktorenanalyse, Clusteranalyse, Diskriminanzanalyse
- Methoden des Maschinenlernens: Klassifikationsbäume, Assoziationsregeln, Künstliche Neuronale Netze

Literaturangabe:
Hinweise zu Literaturangaben erfolgen in den Lehrveranstaltungen.
Teilnahmevoraussetzungen:
keine
Anmeldefristen
Phase Block Anmeldung von | bis Ende Abmeldung
Einschreibung Vorlesungszeit 24.03.2020 12:00 | 20.06.2020 23:59
Kurse
Nummer Name Pflicht Semester Credits  
07-202-2302.VL01 Multivariate Statistik und Data Mining Ja 0,0  
07-202-2302.VL01 Multivariate Statistik und Data Mining   SoSe 2020  
07-202-2302.ÜB01 Multivariate Datenanalyse und Data Mining Ja 0,0  
07-202-2302.ÜB01a Multivariate Statistik und Data Mining [für Studierende WiFa + Soziologie]   SoSe 2020  
07-202-2302.ÜB01b Multivariate Statistik und Data Mining [für Studierende M. Sc. Data Science]   SoSe 2020  
Leistungen
Kurs/Modulabschlussleistungen Leistungen Bestehenspflicht Gewichtung
Modulabschlussleistungen   Klausur Ja 1
Modulabschlussprüfungen
Prüfung Datum Lehrende Bestehenspflicht
1  Klausur Do, 30. Jul. 2020, 09:00 - 10:30 Prof. Dr. Roland Schuhr Ja
2  Nachklausur Fr, 23. Okt. 2020, 09:00 - 10:30 Prof. Dr. Roland Schuhr Ja
3  Elektronische Prüfungsleistung (Covid-19) Mi, 4. Aug. 2021, 12:30 - 14:00 Prof. Dr. Roland Schuhr Ja
Modulverantwortliche
Prof. Dr. Roland Schuhr