Modeling and Analyzing Consumer Behavior with R

  • Type: Vorlesung (V)
  • Semester: SS 2018
  • Time: 17.04.2018
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    05.20 1C-01 05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)
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    24.04.2018
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    05.20 1C-01 05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)

    08.05.2018
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    05.20 1C-01 05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)

    15.05.2018
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    05.20 1C-01 05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)

    22.05.2018
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    05.20 1C-01 05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)

    29.05.2018
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    05.20 1C-01 05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)

    05.06.2018
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    05.20 1C-01 05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)

    12.06.2018
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    05.20 1C-01 05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)

    19.06.2018
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    05.20 1C-01 05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)

    26.06.2018
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    05.20 1C-01 05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)

    03.07.2018
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    05.20 1C-01 05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)

    10.07.2018
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    05.20 1C-01 05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)

    17.07.2018
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    05.20 1C-01 05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)


  • Lecturer: Dr. Jella Pfeiffer
  • SWS: 2
  • Lv-No.: 2540470

Learning objective

The student(s):

• have advanced knowledge in handling the statistics software R
• understands the approach of modelling and analysis consumer data
• masters methods for evaluation, analysis and visualization of data

Content:

Students learn the fundamental methods, algorithms and concepts for analysing consumer data. The students deepen their knowledge in working on a case study and computer exercises, especially in the areas of e-commerce and behavioural economics. In addition, students learn to write applications in R and to organize and execute larger data mining and general data analytics projects. Furthermore, students learn methods for evaluating and visualizing data.
The event will focus on the following topics:

1. basic programming concepts in R
2. data mining with R using established process models such as CRISP-DM
3. text mining and analysis of online data with R
4. working on a case study from the area of Consumer and User Analytics
5. data visualization and evaluation with R