Modeling and Analyzing Consumer Behaviour with R
- Type: Vorlesung (V)
- Semester: SS 2017
-
Time:
25.04.2017
14:00 - 15:30 wöchentlich
05.20 1C-01 05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)
02.05.2017
14:00 - 15:30 wöchentlich
05.20 1C-01 05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)
09.05.2017
14:00 - 15:30 wöchentlich
05.20 1C-01 05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)
16.05.2017
14:00 - 15:30 wöchentlich
05.20 1C-01 05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)
23.05.2017
14:00 - 15:30 wöchentlich
05.20 1C-01 05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)
30.05.2017
14:00 - 15:30 wöchentlich
05.20 1C-01 05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)
06.06.2017
14:00 - 15:30 wöchentlich
05.20 1C-01 05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)
13.06.2017
14:00 - 15:30 wöchentlich
05.20 1C-01 05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)
20.06.2017
14:00 - 15:30 wöchentlich
05.20 1C-01 05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)
27.06.2017
14:00 - 15:30 wöchentlich
05.20 1C-01 05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)
04.07.2017
14:00 - 15:30 wöchentlich
05.20 1C-01 05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)
11.07.2017
14:00 - 15:30 wöchentlich
05.20 1C-01 05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)
18.07.2017
14:00 - 15:30 wöchentlich
05.20 1C-01 05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)
25.07.2017
14:00 - 15:30 wöchentlich
05.20 1C-01 05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)
- Lecturer: Dr. Verena Dorner
- SWS: 2
- Lv-No.: 2540470
Literaturhinweise | Field, A., Miles, J., Field, Z., Discovering Statistics Using R, SAGE 2014 Jones, O., Maillardet, R., Robinson, A., Scientific Programming and Simulation Using R, Chapmann & Hall / CRC Press 2009 Venables, W.N., Smith, D.M. and the R Core Team, "An Introduction to R", 2012 (Version 2.15.2), http://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.pdf Wickham, Hadley, ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis (Use R!), Springer 2009 (2nd edition) |
Lehrinhalt | Die Studierenden wenden die Software R zur Bearbeitung von Fallbeispielen aus den Themenbereichen E-Commerce und Entscheidungsunterstützung (DSS) an. Auf Entwicklungsebene lernen die Studierenden, selbst Funktionen in R zu schreiben, um bspw. Unternehmensdaten zu simulieren. Auf Anwenderebene lernen die Studierenden Methoden zur Auswertung und Visualisierung von Daten kennen, z.B. zur Analyse von Produktrezensionen. Schwerpunkte der Veranstaltung sind:
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Anmerkung | Teilnehmeranzahl limitiert. Neue Vorlesung ab Sommersemester 2015. |
Arbeitsbelastung | Aktivität Arbeitsaufwand Gesamtaufwand bei 4,5 Leistungspunkten: ca. 30*4,5 = 135 Stunden Präsenzzeit: ca. 32 Stunden Vor- /Nachbereitung: ca. 52 Stunden Prüfung und Prüfungsvorbereitung: ca. 51 Stunden |
Ziel | Der/ die Studierende
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Prüfung | Die Erfolgskontrolle erfolgt in Form einer schriftlichen Prüfung (60 min) (nach §4(2), 1 SPO). Durch die erfolgreiche Teilnahme am Übungsbetrieb als Erfolgskontrolle anderer Art (nach §4(2), 3 SPO) kann ein Bonus erworben werden. Liegt die Note der schriftlichen Prüfung zwischen 4,0 und 1,3, so verbessert der Bonus die Note um eine Notenstufe (0,3 oder 0,4). Der Bonus gilt nur für die Haupt- und Nachklausur des Semesters, in dem er erworben wurde. |