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Professur Wirtschaftsinformatik 2
Data Mining
Professur Wirtschaftsinformatik 2 

Data Mining

Informationen zur Veranstaltung

Die Einschreibungen erfolgen für die Vorlesung im Zeitraum vom 17.09.2019 – 27.10.2019, für die Übung im Zeitraum vom 24.10.2019 (9:15 Uhr) – 01.11.2019 über OPAL.

Hinweise: Es wird vier Präsenzübungen (zzgl. Konsultationstermin) geben. Die Einschreibung in die Übungsgruppen erfolgt nach Beginn der Vorlesung. Die Präsenzübungen finden im AZW (Ausbildungszentrum für Wirtschaftsinformatiker, 2/W031) statt. Die hierfür notwendige Freischaltung kann ohne die Einschreibungen in Vorlesung UND Übung nicht erfolgen (kein Zugang zum AZW)!

Dieser Kurs findet als planmäßige Lehrveranstaltung für den Masterstudiengang Business Intelligence & Analytics (BIA) sowie die Masterstudiengänge Kundenbeziehungsmanagement und Value Chain Management statt und gilt als Ersatzveranstaltung für Entscheidungsunterstützungssysteme im Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik. Studierende anderer Studiengänge können freie Restplätze nutzen, die Einschreibung ist in diesem Fall unverbindlich, Sie erhalten eine Rückmeldung nach Einschreibungsende.

Seit dem Wintersemester 2011/12 wird die Veranstaltung nach dem innovativen Konzept des Blended Learnings, in einer aufeinander abgestimmten Verwendung verschiedener Lehrmittel und -formen durchgeführt: Die Vorlesung findet semesterbegleitend wöchentlich als Präsenzveranstaltung statt. Die Übung gliedert sich in einen e-Learning-Anteil, der semesterbegleitend im zweiwöchentlichen Rhythmus selbständig von den Teilnehmern zu bearbeiten ist und einen Praxisteil.

Ansprechpartner

Dr. Melanie Pfoh

Termine

Beginn der Veranstaltung: 22.10.2019
Vorlesung Dienstag (wöchentlich), 11:30-13:00 Uhr 2/N111 (neu: C10.111) Prof. Dr. Peter Gluchowski, Dr. Melanie Pfoh
Übung Mittwoch (14-tägig, ungerade KW), 09:15 - 10:45 Uhr 2/W031 (neu: C25.031) Dr. Melanie Pfoh
Übung Montag (14-tägig, ungerade KW), 11:30 - 13:00 Uhr 2/W031 (neu: C25.031) Dr. Melanie Pfoh
Übung Montag (14-tägig, ungerade KW), 13:45 - 15:15 Uhr 2/W031 (neu: C25.031) Dr. Melanie Pfoh
Übung Freitag (14-tägig, ungerade KW), 13:45 - 15:15 Uhr 2/W031 (neu: C25.031) Dr. Melanie Pfoh

Unterlagen zur Vorlesung

Thema Unterlagen
1 Einführung und Organisatorisches -
2.1 Grundlagen zu Data Mining (Teil 1 & Teil 2) -
2.2 Text und Web Mining -
3.1 Entscheidungsbaumverfahren -
3.2 Clusterverfahren -
3.3 Künstliche Neuronale Netze -
3.4 Assoziationsanalyse -
3.5 Regressionsanalyse -

Gastvorträge

Datum Referent Thema Unterlagen
05.11.2019 Jan Lippert Künstliche Intelligenz - Praxisrelevant? -

Unterlagen/Durchführung Übung

KW Datum Raum Art Thema Zugang
43/44 - - OPAL Einführung Data Mining, Visualisierung, Data Preparation, Deskriptive Statistik, CRISP-DM OPAL 1
45 04.11. (Gruppe 1) - 1. Präsenzübung Wiederholung OPAL 1, Einführung RapidMiner -
04.11. (Gruppe 2) -
06.11. (Gruppe 3) 2/W031
47 18.11. (Gruppe 1) 2/W031
18.11. (Gruppe 2) 2/W031
48 - - OPAL Entscheidungsbaumverfahren OPAL 2
50 - - OPAL Clusterverfahren OPAL 3
51 16.12. (Gruppe 1) 2/W031 2. Präsenzübung Wiederholung OPAL 2, Aufgaben zu Entscheidungsbäumen und Clusterverfahren -
16.12. (Gruppe 2) 2/W031
18.12. (Gruppe 3) 2/W031
3 13.01. (Gruppe 1) 2/W031 3. Präsenzübung Wiederholung OPAL 3, Fortsetzung Aufgaben zu Clusterverfahren Hilfestellung zur Fallstudie
13.01. (Gruppe 2) 2/W031
15.01. (Gruppe 3) 2/W031
4/5 - - OPAL Künstliche Neuronale Netze OPAL 4
5 27.01. (Gruppe 1) 2/W031 4. Präsenzübung Wiederholung OPAL 4, Aufgaben zu Assoziationsanalyse und KNN -
27.01. (Gruppe 2) 2/W031
29.01. (Gruppe 3) 2/W031