Business Analytics im Controlling mit R

Digitalisierung verändert das Berufsbild des Controllers: Einerseits entstehen aufgrund der Digitalisierung neue Möglichkeiten der Auswertung und Analyse, andererseits verändert sich das notwendige Kompetenzprofil des Controllers, indem neben dem klassischen betriebswirtschaftlichen Instrumentarium vermehrt auch Kenntnisse und Fertigkeiten im Umgang mit IT-gestützter Datenanalyse notwendig werden. Im Sommersemester 2023 bietet Prof. (FH) Dr. Markus Ilg daher die Veranstaltung „Business Analytics im Controlling mit R“ an und behandelt praxisnahe Beispiele aus dem Controllingalltag in der Digitalen Transformation. Das dahinter stehende Lehrveranstaltungskonzept wurde 2020 mit einem Best Paper Award der CARF-Tagung ausgezeichnet. Kernidee ist, dass durch die eigenständige Umsetzung konkreter Datenanalyseprobleme am Computer eine tiefere Einsicht in die Herausforderungen und Lösungsmöglichkeiten für das Controlling der Zukunft entsteht. Teilnehmer dieser Lehrveranstaltung kennen als Ergebnis die Auswirkungen der Digitalisierung auf das Controlling. Sie sind in der Lage, eigene Datenanalysen in R zu implementieren, kennen und verstehen wichtige Algorithmen und deren Bedeutung für das Controlling. Die Veranstaltung kann in die Master-Studiengänge Betriebswirtschaftslehre, Wirtschaft und Recht und Wirtschaftsinformatik eingebracht werden; sie ist zudem für Controlling-Master-Studierende in der sog. C-Schicht freigegeben. Für Bachelor-Studierende ist sie als vorgezogenes Mastermodul belegbar.

Lehrinhalte:

• Einführung in Business Analytics
• Grundlagen der Programmierung mit R
• Explorative Datenanalyse
• Regression und Klassifikation als Controllinginstrument

Leistungsnachweis:

• Online-Kurse zur Vorbereitung im Selbststudium (10 %, zur Bewerung wird der Punktestand am 04. Juni 2023 herangezogen)
• Hausarbeit  (90 %, Umfang: ca. 15 Seiten)
• Umfang:  4 SWS (6 ECTS)

Voraussetzungen:

• Grundkenntnisse in Statistik;
• Nutzung Ihres eigenen Computers;
• Absolvierung von zwei Online-Kursen im Zeitraum 08. Mai bis 04. Juni 2023

Hinweise:

Vor Unterrichtsbeginn sind zwei Onlinetrainings auf der Lernplattform Datacamp (www.datacamp.com) im Selbststudium zu absolvieren. Diese sind Bestandteil dieser Lehrveranstaltung und gehen in die Benotung ein. Es entstehen für Sie keine Kosten. Zur Registrierung bei Datacamp werden Daten auf Servern in den USA gespeichert. Zur Teilnahme an der Lehrveranstaltung ist auch ein Zugang zur Cloud-Umgebung posit.cloud erforlderlich. Auch hier werden ihre Daten auf amerikanischen Servern gespeichert. Bitte erwägen Sie zum Schutz ihrer persönlichen Daten, hierfür eine eigene E-Mail-Adresse und ggf. anonymisierte Daten zu Ihrer Person zu verwenden.

Empfohlene Fachliteratur und andere Lernressourcen:

1. O’Neil, Cathy (2017): Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. London: Penguin.
2. Seiter, Mischa (2023): Business Analytics: Wie Sie Daten für die Steuerung von Unternehmen nutzen. 3. Aufl., München: Vahlen.
3. Taddy, Matt (2019): Business Data Science: Combining Machine Learning and Economics to Optimize, Automate, and Accelerate Business Decisions. New York: McGraw-Hill Education.
4. Varian, Hal R. (2014): Big Data: New Tricks for Econometrics. In: Journal of Economic Perspectives, 28 (2014), 2, S. 3–28. Online im Internet: DOI: 10.1257/jep.28.2.3
5. Wickham, Hadley; Grolemund, Garrett (2023): R for Data Science. 2. Aufl., Sebastopol, CA: O’Reilly. Online verfügbar unter r4ds.hadley.nz

Anmeldung:

Bitte melden Sie sich aufgrund begrenzter Teilnehmerzahl mit dem Anmeldeformular  auf der Lehrstuhl-Homepage bis zum 15. Mai verbindlich an. Nach Ablauf der Anmeldefrist erhalten Sie per E-Mail Bescheid über Ihre Zulassung. Im Falle eines positiven Bescheids werden Sie anschließend unmittelbar durch den Lehrstuhl in unserer E-Learning-Plattform für die Veranstaltung angemeldet.