Syllabus

Title
4101 Business Modelling and Data Analytics I
Instructors
ao.Univ.Prof. Dr. Andreas Mild, Dr. Martin Waitz
Type
PI
Weekly hours
2
Language of instruction
Deutsch
Registration
02/15/21 to 02/28/21
Registration via LPIS
Notes to the course
Dates
Day Date Time Room
Thursday 03/04/21 03:00 PM - 07:00 PM Online-Einheit
Monday 03/08/21 03:00 PM - 07:00 PM Online-Einheit
Thursday 03/11/21 03:00 PM - 07:00 PM Online-Einheit
Monday 03/15/21 03:00 PM - 07:00 PM Online-Einheit
Thursday 03/18/21 03:00 PM - 07:00 PM Online-Einheit
Thursday 03/25/21 01:30 PM - 04:00 PM Online-Einheit
Contents

Im Rahmen der LV werden die theoretischen Grundlagen der Erstellung eines Business Plans und der dafür notwendigen Marktanalyse vermittelt. Dabei wird der Fokus auf den STP-Ansatz (Segmenting, Targeting, Positioning) gelgt.

 

Learning outcomes

Studierende können quantitative und qualitative Modelle und Techniken, welche im Zuge einer Neuproduktentwicklung zum Einsatz kommen, in der Praxis anwenden. Der Fokus wird dabei auf die Orientierung an Kundenbedürfnissen (Conjoint-Analysen) sowie auf die Positionierung des Neuproduktes (STP-Ansatz) gelegt. Darüber hinaus sind die Studierenden in der Lage die für einen Business Plan notwendigen Analysen durchzuführen.

Attendance requirements

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. 

Teaching/learning method(s)
Die theoretischen Grundlagen werden im Selbststudium erarbeitet und dann anhand eines konkreten Projekts angewandt. In den Online-Einheiten liegt der Fokus auf dem Anwenden der erlernten Methoden.
 
 
Dieser Kurs wird mit dem Kurs "Business Modelling and Data Analytics II" koordiniert. Die in diesem Kurs theoretisch und an Anwendungsbeispielen erlernten Konzepte werden dort an einem eigenen Projekt direkt angewandt.
 

ACHTUNG: Diese Lehrveranstaltung kann nur in Kombination mit der LV "Business Modelling and Data Analytics II" (Kurs 5 - LV.Nr.: 4261) im selben Semester absolviert werden. Durch die Anmeldung zu diesem Kurs, werden Sie automatisch auch zu Kurs 5 angemeldet. 

Wenn Sie sich diesen 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!

Assessment
  • Endtest (70%)
  • Präsentation eines Teils aus dem Selbststudium (15% )
  • Zusammenfassung eines Teils aus dem Selbststudium (15% )

Notenschlüssel:

1 ab 90%
2 ab 80%
3 ab 70%
4 ab 60%

Other
ACHTUNG: Diese Lehrveranstaltung kann nur in Kombination mit der LV "Business Modelling and Data Analytics II" (Kurs 5 - LV.Nr. 4261) im selben Semester absolviert werden. Durch die Anmeldung zu diesem Kurs, werden Sie automatisch auch zu Kurs 5 angemeldet.

Wenn Sie sich diesen 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 I) NICHT möglich!

Last edited: 2021-02-03



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