Allgemeine Informationen
Organisatorische Betreuung: Jennifer Abt, M.Sc.
Modulverantwortliche/ Dozentin: Prof. Dr. Nicole Koschate-Fischer/ Dr. Linda Möstel (Senior Data Scientist, NielsenIQ)
Turnus: Im SoSe
Art der Veranstaltung: Vorlesung im Masterstudium
Unterlagen: Auf StudOn bereitgestellt (StudOn-Kurs beitreten)
Anmeldung: Erforderlich
SWS: 2
ECTS: 5
Prüfungsnummer: 74611
Leistungsnachweis: 60-minütige Klausur
Eine vorherige Anmeldung ist zwingend erforderlich! Senden Sie hierzu bitte bis zum 18. April 2025 eine E-Mail mit Ihrem aktuellen Notenauszug, Studiengang und Vertiefung an Jennifer Abt (jenny.abt@fau.de).
Inhalte
Das Modul beschäftigt sich mit der Analyse, Interpretation und Reflektion erhobener Daten mittels multivariater Analyseverfahren. Durch Vermittlung von theoretischen Grundlagen und der praktischen Anwendung der Analysemethoden und -ergebnisse (z. B. durch Datenvisualisierung) mit der Statistiksoftware R / RStudio wird ein Verständnis der Verfahren zur Datenanalyse, deren Voraussetzungen, Zielsetzung, Vorgehensweise und die sachgerechte Interpretation und Kommunikation der Ergebnisse generiert. Darüber hinaus werden Kenntnisse über das Management anspruchsvoller Analyseprojekte vermittelt.
Dabei werden u. a. folgende Verfahren behandelt:
- Einführung in die Datenanalyse (Basics, Datentransformation und Datenvisualisierung)
- Perceptual Mapping und Segmentierung
- Faktor Analyse
- Clusteranalyse
- Marktsegmentierung
- Modellierung
- Lineare / Logistische Regression
- ANOVA
- Mediationsanalyse
- Decision Tree
Veranstaltungstermine
Vorlesung
Termin: Dienstag, 09:45 – 11:15 Uhr, LG 0.422 (CIP-Pool)
Beginn: 29.04.25
Organisatorische Betreuung
Ansprechpartnerin bei Fragen zur Organisation des Moduls sowie bei Anfragen zu Anerkennungen und Learning Agreements