Syllabus
Registration via LPIS
| Day | Date | Time | Room |
|---|---|---|---|
| Monday | 11/09/20 | 03:00 PM - 06:30 PM | Online-Einheit |
| Monday | 11/23/20 | 03:00 PM - 08:00 PM | Online-Einheit |
| Monday | 12/14/20 | 04:30 PM - 08:30 PM | Online-Einheit |
| Monday | 01/11/21 | 03:00 PM - 08:00 PM | Online-Einheit |
| Monday | 01/25/21 | 03:00 PM - 08:00 PM | Online-Einheit |
Sollte es aufgrund von strengen Covid-19 Maßnahmen nicht möglich sein, diese Lehrveranstaltung am Campus der WU abzuhalten, so wird sie stattdessen im Distanzmodus abgehalten.
Die Inhalte der einzelnen Lehrveranstaltungs-Einheiten werden dabei hauptsächlich
· synchron (zu den im VVZ angekündigten Uhrzeiten)
„Anwesenheit“ in den einzelnen LV-Einheiten ist gefordert
Folgende Leistungen werden für eine Beurteilung berücksichtigt: Ident mit Planungsvariante A.
Sollte es zu kurzfristigen Änderungen kommen (müssen), werden wir Sie selbstverständlich so schnell wie möglich darüber informieren.
Die in Kurs 4 – Business Modelling and Data Analytics I theoretisch vermittelten Methoden, werden in diesem Kurs von den Studierenden praktisch umgesetzt. Dabei handelt es sich sowohl um statistische Datenauswertungsmethoden (Regressionsanalyse, Conjointanalyse) als auch um allgemeine Konzepte der Preisgestaltung, der Marktsegmentierung und Positionierung. Zudem ist das Gestalten eines Fragebogens zur Kundenpräferenzmessung Bestandteil dieses Seminars.
Für eine PI ist laut Prüfungsordnung volle studentische Anwesenheit vorgesehen. Abwesenheit in den Präsenz-Einheiten wird in maximal 1 Einheit toleriert. Durch die Abwesenheit verpasste Punkte können nicht nachgeholt werden.
Anwesenheit in der ersten LV-Einheit ist jedenfalls verpflichtend.
Erscheint ein Studierender unentschuldigt nicht zur ersten Einheit der Lehrveranstaltung, so wird dieser von der Lehrveranstaltung abgemeldet und der nächste Studierende auf der Warteliste, der auch anwesend ist, erhält seinen Platz. Entschuldigungen für das Fernbleiben aus einem wichtigen Grund werden bis zum Beginn der Einheit durch die LV-Leiter per E-Mail entgegengenommen.
Während des Seminars erarbeiten die Studierenden in Teams zielgerichtete Fragebögen. Diese werden von den anderen Studierenden und den Lehrveranstaltungsleitern besprochen. Im Anschluss daran üben die Studierenden das Arbeiten mit realen, marktrelevanten Daten und fassen die Ergebnisse in einer Seminararbeit zusammen. Dazu wird die Statistiksoftware „R“ verwendet. Zum Abschluss wird eine Vorstandspräsentation simuliert, bei der die Studierenden die wichtigsten Erkenntnisse Ihrer Studie präsentieren.
ACHTUNG: Diese Lehrveranstaltung kann nur in Kombination mit der LV " Business Modelling and Data Analytics I" (Kurs 4 - LV.Nr.: 0073) im selben Semester absolviert werden. Durch die Anmeldung zu Kurs 4, werden Sie automatisch zu diesem Kurs 5 angemeldet.
Wenn Sie sich Kurs 4 ( Business Modelling and Data Analytics I) im Zuge eines Auslandssemester angerechnet haben, so ist ein Besuch des Kurses 5 (Business Modelling and Data Analytics II) NICHT möglich!
Erstellung, Implementierung & Präsentation eines Fragebogens (40% - Gruppenleistung)
Quantitative Datenanalyse inkl. Projektbericht (30% - Gruppenleistung)
Abschlusspräsentation (30% - Einzelleistung)
Notenschlüssel:
1 ab 90%
2 ab 80%
3 ab 70%
4 ab 60%
ACHTUNG: Diese Lehrveranstaltung kann nur in Kombination mit der LV " Business Modelling and Data Analytics I" (Kurs 4 - LV.Nr.: 0073) im selben Semester absolviert werden. Durch die Anmeldung zu Kurs 4, werden Sie automatisch zu diesem Kurs 5 angemeldet.
Wenn Sie sich Kurs 4 ( Business Modelling and Data Analytics I) im Zuge eines Auslandssemester angerechnet haben, so ist ein Besuch des Kurses 5 ( Business Modelling and Data Analytics II) NICHT möglich!
Back