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Der Lehrstuhl für Marketing & Innovation bietet unter Leitung von Prof. Dr. Daniel Baier und Herrn Andreas Karasenko im Wintersemester 2022/23 – 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) sowie frei verfügbaren R-/Python-Paketen wie caret, Keras oder Tensorflow anspruchsvolle Data Mining-Probleme im Marketing lösen.

Lerninhalte: In drei Doppelstunden am Anfang des Semesters erfolgt eine kurze Einführung in das Einlesen und Verarbeiten von Daten, Bildern, Texten mit R sowie die Nutzung von R (und Python) zum Einsatz ausgewählter Multivariater Analyse- und Data Mining-Verfahren. 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 (konkrete Fragestellung plus ein bekannter und ein neuer Datensatz) in EINEM methodischen Schwerpunkt (z.B. „Classification“, „Text Mining“, „Ima­ge Mining“). Prof. Baier und Herr Karasenko unterstützen bei auftretenden Fragen und Problemen. In zwei Zwischenpräsentationen stellen die Gruppen den Arbeitsfortschritt vor. Abzuliefern sind am Ende pro Gruppe neben Programmcodes und verwendeten Datensätzen auch eine 45-seitige Folienpräsentation, in der Anwendungsproblem, Fragestellung, Datensätze, Methodik und Ergebnisse vorgestellt werden.

Veranstaltungsdetails: An ausgewählten Tagen findet jeweils freitags 8:15-9:45 Uhr im Seminarraum S 58 eine Veranstaltung statt (bitte Rechner mitbringen):
   

• Drei einführende Vorlesungen/Rechnerübungen am 21.10., 28.10., 04.11.22 (freiwillige Teilnahme, die drei Einheiten sind auch als Aufzeichnungen im eLearning verfügbar).  
• Zwischenpräsentationen am 25.11.2022 und 13.01.2023 (Teilnahmepflicht).
  

Digitale Endabgabe ist am 28.02.2023 (keine Abschlusspräsentation).

Eine Anmeldung über Campus Online wird am 17.10.2022 um 9:00 Uhr freigeschaltet.

Der Kick-Off findet im Rahmen der Veranstaltung am 21.10.2022 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.