Syllabus

Title
4209 Business Modelling and Data Analytics II
Instructors
Dr. Martin Waitz, ao.Univ.Prof. Dr. Andreas Mild
Type
PI
Weekly hours
2
Language of instruction
Deutsch
Registration
02/19/24 to 03/01/24
Registration via LPIS
Notes to the course
Dates
Day Date Time Room
Monday 04/08/24 03:00 PM - 07:30 PM D2.0.025 Workstation-Raum
Thursday 04/11/24 03:00 PM - 07:30 PM D2.0.025 Workstation-Raum
Monday 04/15/24 03:00 PM - 07:30 PM D2.0.025 Workstation-Raum
Thursday 04/18/24 03:00 PM - 07:30 PM D2.0.025 Workstation-Raum
Monday 04/22/24 03:00 PM - 07:30 PM D2.0.025 Workstation-Raum
Thursday 04/25/24 03:00 PM - 07:30 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 und deren Interaktion identifizieren und beschreiben. Darauf aufbauend sind Studierende ín der Lage, Geschäftsmodelle selbständig weiter zu entwickeln. Für die unterschiedlichen  Elemente können quantitative und qualitative Modelle und Techniken angewandt werden.
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%

Sobald eine Teilleistung abgegeben wurde, gibt es – auch bei einem späteren Ausstieg aus der LV - am Ende der Lehrveranstaltung in jedem Fall eine Note.

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: 2023-12-19



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