Syllabus

Title
4234 Business Modelling and Data Analytics II
Instructors
Dr. Martin Waitz, ao.Univ.Prof. Dr. Andreas Mild
Contact details
Type
PI
Weekly hours
2
Language of instruction
Deutsch
Registration
02/15/23 to 03/01/23
Registration via LPIS
Notes to the course
Dates
Day Date Time Room
Thursday 04/13/23 03:00 PM - 07:00 PM D2.0.025 Workstation-Raum
Monday 04/17/23 03:00 PM - 07:00 PM D2.0.025 Workstation-Raum
Thursday 04/20/23 03:00 PM - 07:00 PM D2.0.025 Workstation-Raum
Monday 04/24/23 03:00 PM - 07:00 PM D2.0.025 Workstation-Raum
Thursday 04/27/23 03:00 PM - 07:00 PM D2.0.025 Workstation-Raum
Thursday 05/04/23 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 diskutiert und die statistische Auswertung der Daten in der Softwareumgebung R 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.

 

ACHTUNG: Diese Lehrveranstaltung kann nur in Kombination mit der LV " Business Modelling and Data Analytics I" 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! 

Assessment
  • Test (Case Study) (40%)
  • In-class assignment (30%)
  • Entwicklung eines Fragebogens (30%)

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 I" (Kurs 4 - LV.Nr.: 4101) 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! 

Last edited: 2023-03-01



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