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Der Lehrstuhl für Marketing & Innovation bietet unter Leitung von Prof. Dr. Daniel Baier und Herrn Andreas Karasenko im Sommersemester 2023 – wie in jedem Semester – das beliebte Forschungsprojekt „Data Mining im Marketing mit R“ im Modul B 1-6 an.

Lernziel: Die Studierenden verstehen ausgewählte Multivariate Analyse- (z.B. Diskriminanzanalyse) und Data Mining-Verfahren (z.B. Entscheidungsbäu­me, Neuronale Netze, Assoziationsregeln, Text & Image Mining, Deep Learning). Sie können mit R (auf Wunsch auch gerne Python) anspruchsvolle Data Mining-Probleme lösen.

Lerninhalte: In zwei Doppelstunden zur Einführung plus (bei Interesse/Bedarf) drei digitalen Doppelstunden am Anfang des Semesters erfolgt eine kurze Einführung in die Nutzung von R (und Python). Die Studierenden werden dabei auch auf die zahlreichen Online-Hilfen zum Selbststudium hingewiesen. In Gruppen zu 2 bis 4 Studierenden beschäftigen sich die Studierenden dann weitgehend selbstständig mit der Anwendung von R (oder Python) zur Lösung EINES konkreten Anwendungsproblems.

In diesem Semester steht uns ein interessanter Datensatz eines großen Online-Händlers (www.baur.de) zur Verfügung, der das Surf- und Kaufverhalten seiner Kunden im Online-Shop beschreibt (Clickstream-Datensatz). Ziel für jede Gruppe ist es, diesen Datensatz mittels Clickstreamanalyse/Process Mining zu analysieren. Auf geeignete R- und Python-Pakete wird in den Veranstaltungen hingewiesen.

In zwei Zwischenpräsentationen stellen die Gruppen den Arbeitsfortschritt vor. Abzuliefern sind am Ende pro Gruppe neben Programmcodes auch eine 45-seitige Folienpräsentation, in der Anwendungsproblem, Fragestellung, Datensatz, Methodik und Ergebnisse vorgestellt werden.    

Veranstaltungsdetails: An ausgewählten Tagen findet jeweils freitags 8:15-9:45 Uhr eine Präsenzveranstaltung statt (bitte Rechner mitbringen):

• Zwei einführende Vorlesungen/Rechnerübungen am 21.04.2023 im S 58 und am 28.04.2023 im S 50. Zusätzlich sind drei einführende Doppelstunden in R und Python als Panopto-Aufzeichnung im eLearning verfügbar.  
• Zwischenpräsentationen am 26.05.2023 und am 23.06.2023, jeweils im Raum: tdb.

Digitale Endabgabe ist am 31.08.2022 (keine Abschlusspräsentation). Eine Anmeldung über Campus Online wird am 17.04.2023 um 10:00 Uhr freigeschaltet. Der Kick-Off findet im Rahmen der Veranstaltung am 21.04.2023 um 8:15-9:45 Uhr statt.

Weiterführende Informationen: Die Betreuung erfolgt durch die Herren Prof. Dr. Baier und Andreas Karasenko (Rückfragen/Terminanfragen per Mail: daniel.baier@uni-bayreuth.de bzw. andreas.karasenko@uni-bayreuth.de).

Hier finden Sie die Ankündigung als pdf.