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Der Lehrstuhl für Marketing & Innovation bietet unter Leitung von Prof. Dr. Daniel Baier und Herrn Andreas Karasenko im Wintersemester 2023/24 – wie in jedem Semester – das beliebte Forschungsprojekt „Data Mining im Marketing mit R“ an.

Anrechenbar ist diese Veranstaltung mit 6 ECTS im Master BWL als Modul B 1-6 oder im Ergänzungsbereich der kleinen Vertiefung Marketing bzw. der großen Vertiefung Marketing & Services bzw. im Master Sportökonomie im Ergänzungsmodulbereich D. Auch in vielen anderen Studiengängen (z.B. Wirtschaftsmathematik, Philosophy & Economics, etc.) ist diese Veranstaltung mit 6 ECTS anrechenbar.  

Lernziel: Die Studierenden verstehen ausgewählte Multivariate Analyse- und Data Mining-Verfahren (z.B. Entscheidungsbäu­me, Neuronale Netze, Text & Image Mining, Deep Learning). Sie können mit R – gerne auch Python – sowie frei verfügbaren R-/ Python-Paketen wie caret, Keras oder Tensorflow anspruchsvolle Probleme 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 selbst gewählten konkreten Anwendungsproblems in EINEM methodischen Schwerpunkt (der Lehrstuhl unterstützt gerne bei der Auswahl, gerne auch mit Daten). Prof. Dr. 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 61 eine Veranstaltung statt (bitte Rechner mitbringen):

• Drei einführende Veranstaltungen am 20.10., 27.10., 03.11.23 (freiwillige Teilnahme, Einheiten sind auch als Aufzeichnung im eLearning verfügbar).  
• Zwischenpräsentationen am 01.12.2023 und 12.01.2023 (Teilnahmepflicht).

Digitale Endabgabe ist am 28.02.2024 (keine Abschlusspräsentation). Eine Anmeldung über Campus Online wird am 16.10.2023 um 9:00 Uhr freigeschaltet. Der Kick-Off findet im Rahmen der Veranstaltung am 20.10.2023 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.