MIS II: Data Mining
Inhalte
Das Modul „Management-Informationssysteme II: Data Mining“ bot eine umfassende und spezialisierte Darstellung der intelligenten entscheidungsorientierten Analyse betrieblicher Daten. Dazu wurde die Anwendungsdomäne „Management“ mit ihrem Informationsbezug dargestellt. Es wurden Prozesse (Geschäfts- und Datenverständnis, Datenvorbereitung, Datenanalyse, Interpretation und Verwendung), Methoden (Zeitreihenanalyse, Klassifikationsbaumverfahren, Neuronale Netze, Clusteranalyse und Assoziationsanalyse) und Systeme (Datenbanksysteme, Data Warehouse-Systeme, Data Mining-Suiten und Spezialsysteme) des Data Mining vertieft und umfassend behandelt. Abschließend wurde der Stand derzeitiger betriebswirtschaftlicher Data Mining-Forschung kritisch diskutiert.
Qualifikationen
Studierende erwarben umfassende und spezialisierte Qualifikationen im Data Mining (EQR Level 7). Konkret wurden
umfassende und spezialisierte Kenntnisse der Anwendungsgebiete, Prozesse, Methoden und Systeme des Data Mining basierend auf neuesten Erkenntnissen der wirtschaftsinformatischen und betriebswirtschaftlichen Forschung,
umfassende und spezialisierte praktische Fertigkeiten der Konzeption und Durchführung komplexer Datenmusterkennungsprozesse zur Informationsversorgung des Managements unter Heranziehung geeigneter Informationssysteme sowie
Kompetenzen der Leitung komplexer und dynamischer Arbeitskontexte im Bereich datenmusterorientierter Managementinformation mit Übernahme strategischer Führungs- und Entscheidungsverantwortung vermittelt.
Zuordnung
- Betriebswirtschaftslehre / Master-Prüfungsordnung (27.02.2014)
- Wirtschaftsinformatik / Master-Prüfungsordnung (27.02.2014)
- Wirtschaftspädagogik / Master-Prüfungsordnung (27.02.2014)
- Wirtschaft und Recht / Master-Prüfungsordnung (27.02.2014)
- Digitale BWL / Master-Prüfungsordnung (18.12.2020)
Struktur
Das Modul bestand aus einer Vorlesung und einer Übung.
Hinweis:
Die Prüfungsleistung des Moduls "MIS II: Data Mining" beinhaltete eine Aufsichtsarbeit in Form einer Klausur am Ende des Semesters (60 % Anteil an der Modulnote) sowie die Bearbeitung einer Fallstudie (40% Anteil an der Modulnote). Sowohl die Klausur als auch die Bearbeitung der Fallstudie müssten erfolgreich abgeschlossen werden, um das Modul zu bestehen.
Workload und Punkte
180 h / 6 CP