Data Analytics and Decision Support

Dozent/in	Prof. Dr. Reto Hofstetter; Prof. Dr. Lukas D. Schmid
Veranstaltungsart	Vorlesung
Code	HS181047
Semester	Herbstsemester 2018
Durchführender Fachbereich	Wirtschaftswissenschaften
Studienstufe	Bachelor Master
Termin/e	Fr, 21.09.2018, 10:15 - 14:00 Uhr, HS 1 Fr, 28.09.2018, 10:15 - 14:00 Uhr, HS 1 Fr, 05.10.2018, 10:15 - 14:00 Uhr, HS 1 Fr, 19.10.2018, 10:15 - 14:00 Uhr, HS 1 Fr, 26.10.2018, 10:15 - 14:00 Uhr, HS 1 Fr, 02.11.2018, 10:15 - 14:00 Uhr, HS 1 Fr, 09.11.2018, 10:15 - 14:00 Uhr, HS 1 Fr, 16.11.2018, 10:15 - 14:00 Uhr, HS 1 Fr, 23.11.2018, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 4 Fr, 23.11.2018, 12:15 - 14:00 Uhr, 3.A05 Fr, 30.11.2018, 10:15 - 14:00 Uhr, HS 1 Fr, 07.12.2018, 10:15 - 14:00 Uhr, HS 1 Fr, 14.12.2018, 10:15 - 11:30 Uhr, HS 1
Umfang	2 Semesterwochenstunden
Turnus	wöchentlich
Inhalt	Die Vorlesung bietet eine Einführung in «Data Analytics» für Wirtschaftswissenschafter. Der erste Teil der Vorlesung behandelt die Grundlagen der Programmierung in R (Loops, Funktionen, Wenn-Dann-Bedingungen etc.) sowie das Sammeln und Verwalten von Daten. Der zweite Teil widmet sich der Aufbereitung von Daten. Im dritten Teil der Vorlesung behandeln wir die Analyse und Visualisierung von Daten. Die integriert angebotenen Übungen besprechen Anwendungsbeispiele aus Betriebs- und Volkswirtschaftslehre. Direktlink zum OLAT-Kurs: https://lms.uzh.ch/url/repositoryentry/16428662819
Lernziele	1) Die Studierenden können selbständig Daten sammeln und verwalten. 2) Die Studierenden können Daten für empirische Analysen sinnvoll aufbereiten. 3) Die Studierenden können die Muster in den Daten finden sowie empirische Re-sultate visualisieren. 4) Die Studierenden können wirtschaftliche Entscheidungsprozesse mittels fun-dierter Datenanalyse unterstützen.
Voraussetzungen	Statistik sowie Angewandte Statistik und Ökonometrie
Sprache	Deutsch
Anmeldung	Für den Besuch der Lehrveranstaltung / Übung wird die Einschreibung über die E-Learning-Plattform OLAT vorausgesetzt. Die Einschreibung ist vom 3. September bis 28. September 2018 möglich. Die Studierenden sind selbst dafür verantwortlich, die Anrechenbarkeit der Lehrveranstaltung an ihren Studiengang zu überprüfen.
Prüfung	Freitag, 14. Dezember 2018, 10.15 - 11.30 Uhr; Hörsaal 1 ***WICHTIG*** Um an der Prüfung teilzunehmen, ist eine Anmeldung über das UniPortal innerhalb des Prüfungsanmeldezeitraums ZWINGEND ERFORDERLICH. Weitere Informationen zur Prüfungsanmeldung: www.unilu.ch/wf/pruefungen
Abschlussform / Credits	Benotete Prüfung / 6 Credits
Hörer-/innen	Ja
Kontakt	reto.hofstetter@unilu.ch / lukasdavid.schmid@unilu.ch
Literatur	Wickham, Hadley und Garett Gorlemund (2014). R for Data Science. Sebastopol: O’Reilly. Winston Chang (2013). R Graphics Cookbook. Sebastopol: O'Reilly. Diese Bücher sind im Studiladen der Universität Luzern erhältlich.