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Modeling and Analyzing Consumer Behavior with R

Modeling and Analyzing Consumer Behavior with R
Typ: Vorlesung (V)
Semester: SS 2019
Zeit: 23.04.2019
14:00 - 15:30 wöchentlich
11.40 Raum -116
11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof


30.04.2019
14:00 - 15:30 wöchentlich
11.40 Raum -116
11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof

07.05.2019
14:00 - 15:30 wöchentlich
11.40 Raum -116
11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof

14.05.2019
14:00 - 15:30 wöchentlich
11.40 Raum -116
11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof

21.05.2019
14:00 - 15:30 wöchentlich
11.40 Raum -116
11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof

28.05.2019
14:00 - 15:30 wöchentlich
11.40 Raum -116
11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof

04.06.2019
14:00 - 15:30 wöchentlich
11.40 Raum -116
11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof

11.06.2019
14:00 - 15:30 wöchentlich
11.40 Raum -116
11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof

18.06.2019
14:00 - 15:30 wöchentlich
11.40 Raum -116
11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof

25.06.2019
14:00 - 15:30 wöchentlich
11.40 Raum -116
11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof

02.07.2019
14:00 - 15:30 wöchentlich
11.40 Raum -116
11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof

09.07.2019
14:00 - 15:30 wöchentlich
11.40 Raum -116
11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof

16.07.2019
14:00 - 15:30 wöchentlich
11.40 Raum -116
11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof

23.07.2019
14:00 - 15:30 wöchentlich
11.40 Raum -116
11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof


Dozent: Dr. Verena Dorner
Michael Knierim
SWS: 2
LVNr.: 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 lernen die grundlegenden Methoden, Algorithmen und Konzepte zur Analyse von Konsumentendaten kennen. Dieses Wissen vertiefen die Studierenden bei der Bearbeitung einer veranstaltungsübergreifenden Fallstudie und Rechnerübungen, insbesondere aus den Bereichen E-Commerce und Verhaltensökonomie. Darüber hinaus lernen die Studierenden, selbst Applikationen in R zu schreiben und größere Data Mining und generell Datenanalyse-Projekte zu organisieren und durchzuführen. Auf Anwenderebene lernen die Studierenden Methoden zur Auswertung und Visualisierung von Daten kennen.

Schwerpunkte der Veranstaltung sind:

1. Grundlegende Programmierkonzepte in R

2. Data Mining mit R anhand etablierter Vorgehensmodelle wie CRISP-DM

3. Text Mining und Analyse von online Daten mit R

4. Bearbeitung einer Fallstudie aus dem Bereich Consumer and User Analytics

5. Datenvisualisierung und Evaluation mit R

Anmerkung

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

  • besitzen weiterführende Kenntnisse im Umgang mit der Statistik-Software R
  • versteht die Herangehensweise an Modellierung und Analyse von Konsumentendaten
  • beherrscht Methoden zur Auswertung, Analyse und Visualisierung von Daten
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.