Business Analytics

• Daten, Informationen, Skalen und Skalenniveaus • Grundlegende mathematisch/statistische Methoden • Richtige Auswahl von Methoden für definierte Problemstellungen aus Praxis und Forschung • Wesentliche statistische Verfahren aus den Bereichen Deskriptive Statistik, Wahrscheinlichkeitstheorie und Induktive Statistik (z.B. Korrelation, Regression, T-Test oder ANOVA) • Durchführung quantitativer Erhebungen (Forschungskonzeption, Fragebogenkonzeption, Ergebnisanalyse mit einem Statistikprogramm) • Kennenlernen und Üben der Bedienung und Umgang mit gebräuchlichen Softwareprodukten zur Datenbe-/verarbeitung und zur Datenauswertung (z.B. MS Excel, SPSS, PSPP) • Praktische Übungen der gelernten Inhalte an von frei verfügbaren Datensätzen: Auswertungen und Interpretation von Ergebnissen

Art der Vermittlung

Präsenzveranstaltung

Art der Veranstaltung

Pflichtfach

Empfohlene Fachliteratur

Braunecker, C. (2021): How to do Statistik und SPSS: Eine Gebrauchsanleitung. Uni-Taschenbücher GmbH. Braunecker, C. (2021): How to do empirische Sozialforschung: Eine Gebrauchsanleitung, Uni-Taschenbücher GmbH Hug, T., Poscheschnik, G. (2020): Empirisch forschen: Die Planung und Umsetzung von Projekten im Studium, Uni-Taschenbücher GmbH. Chopra, S., & Meindl, P. (2016): Supply chain management: Strategy, planning, and operation (Chapter 3)

Lern- und Lehrmethode

Vortrag durch Lektor:in, Blended Learning, softwaregestützte Übungen, Selbststudienphasen

Prüfungsmethode

Schriftliche Endprüfung (70 %, offene Fragestellungen). Inhaltliche Kriterien: Grad der Problemerfassung und Problemcharakterisierung, Komplexität der Lösungen hinsichtlich Fach- und Methodenkompetenz. Formale Kriterien: Vollständigkeit der Antworten, sprachliche Differenziertheit und Eigenständigkeit der Ergebnisdarstellung. Immanente Leistungsbeurteilung (30 %): Einzel- und Gruppenarbeit und Präsentation inklusive bewerteter Teilprüfungen, aktive Beitrag während der Lehrveranstaltungen.

Voraussetzungen laut Lehrplan

Keine

Schnellinfos

Studiengang

Akademischer Grad

Master

ECTS Credits

3.00

Unterrichtssprache

Deutsch

Studienplan

Berufsbegleitend

Studienjahr, in dem die Lerneinheit angeboten wird

2022

Semester in dem die Lehrveranstaltung angeboten wird

1 WS

Incoming

Nein

Lernergebnisse der Lehrveranstaltung

Nach erfolgreichem Abschluss der Lehrveranstaltung sind die Studierenden in der Lage, • unterschiedliche Typen von Daten und Informationen (Skalen) zu benennen und zu erklären (2), • die unterschiedlichen Möglichkeiten in der Verarbeitung dieser Skalen zu erklären (2), • verschiedene Maße zur Interpretation von Daten zu erklären und anzuwenden, v.a. Lagemaße, Streumaße, • grundlegende statistische wissenschaftliche Methoden zur Analyse von quantitativen Daten zu erklären und anzuwenden, z.B. Teststatistik, schließende Statistik (3), • die Grenzen der Anwendbarkeit von Auswertungsmethoden zu kennen und zu erklären (2), • qualitative und v.a. quantitative Methoden zur Sammlung von Daten und Informationen zu erklären und anzuwenden (3), • gebräuchliche Softwareprodukte für die Auswertung von Daten anzuwenden (3), • die Bedeutung der generischen Datenanalyse für unternehmerische Problemstellungen und Entscheidungsfindung zu erklären (2), • Daten aus realen, unternehmerischen Sachverhalten z.B. Marktforschung, Controlling oder Qualitätsmanagement selbständig korrekt auszuwerten (analysieren) und richtig zu interpretieren (4), • qualitative und quantitative Methoden für Forschungsarbeiten im Rahmen der Masterarbeit methodisch korrekt einzusetzen (3).

Kennzahl der Lehrveranstaltung

1392-21-01-BB-DE-08