Syllabus

Title
4092 Business Modelling and Data Analytics I
Instructors
Dr. Martin Waitz, ao.Univ.Prof. Dr. Andreas Mild
Contact details
Type
PI
Weekly hours
2
Language of instruction
Deutsch
Registration
02/14/23 to 03/01/23
Registration via LPIS
Notes to the course
Dates
Day Date Time Room
Monday 03/13/23 03:00 PM - 07:00 PM D2.0.025 Workstation-Raum
Thursday 03/16/23 03:00 PM - 07:00 PM D2.0.025 Workstation-Raum
Monday 03/20/23 03:00 PM - 07:00 PM D2.0.025 Workstation-Raum
Thursday 03/23/23 03:00 PM - 07:00 PM D2.0.025 Workstation-Raum
Monday 03/27/23 03:00 PM - 07:00 PM D2.0.025 Workstation-Raum
Thursday 03/30/23 03:00 PM - 07:00 PM D2.0.025 Workstation-Raum
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) gelegt. Zudem werden Aspekte der Produkt- und Preisgestaltung, sowie die dafür notwendige Datenerhebung und die statistische Auswertung der Daten diskutiert und geübt.

 

Learning outcomes

Studierende können die Elemente eines Geschäftsmodelles identifizieren und beschreiben. Für die unterschiedlichen  Bereiche kommen quantitative und qualitative Modelle und Techniken zum Einsatz. Der Fokus wird dabei auf die Ermittlung von Kundenbedürfnissen (z.B. Conjoint-Analysen) sowie auf die Positionierung des Produktes (STP-Ansatz) gelegt. Die Studierenden können Modelle konzeptionell beschreiben und Daten softwaregestützt auswerten.

 

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)
Im Kurs werden unterschiedlichen Lehrdesign kombiniert. Neben klassischen Vorträgen werden in Kleingruppen Aufgaben bearbeitet sowie gemeinsam softwaregestützt umgesetzt.
 
 
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
  • Präsentationen (10%)
  • Hausübungen (20/20/10%)
  • In-class assignments (10/10/10/10%)

Notenschlüssel:

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

Readings

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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: 2023-02-15



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