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BSc/MSc-Seminar: Business Analytics - Price Prediction - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar
Veranstaltungsnummer 3265 Kurztext
Semester WiSe 2013/14 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen 2 Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus i.d.R. jedes 2. Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 3
Hyperlink http://www.ismll.uni-hildesheim.de/lehre/semBA-13w/index.html Evaluation Ja - digitale Veranstaltung
Sprache englisch
Termine Gruppe: 1-Gruppe iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Do. 16:00 bis 18:00 c.t. wöchentlich Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.0.26 (Seminarraum) Raumplan        
Gruppe 1-Gruppe:


Zugeordnete Person
Kontaktperson (durchführend) Zuständigkeit
Schmidt-Thieme, Lars, Professor Dr. Dr. verantwortlich und durchführend
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Bachelor B.Sc. I M I T
Bachelor B.Sc. Wirtschaftsinformat
Master M.Sc. Informationsmanagm. 1 - 3
Master M.Sc. Wirtschaftsinf. 1 - 3

Hinweis: Die Angaben zu den Semestern sind nur Empfehlungen, keine Anmeldebeschränkungen.

LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
xMWI-SeArd Seminar Analysis of Spatial Data
MIT-SKIML Seminar KI und Maschinelles Lernen (M WINF/IMIT bis PO 2016)
0ERA-3LP Veranstaltungen mit 3 Credits f. ausl. Programmstud. (ERASMUS)
Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen
Inhalt
Lerninhalte

Die Vorhersage von Produktpreisen ist ein entscheidenes Element in der Business Analytics, welche durch das Vorhandensein großer Datenmengen und -speicher ermöglicht wird. In diesem Seminar wird der Schwerpunkt auf die Nutzung von Techniken des Data Minings zur Analyse von Daten, die das Verhalten von Kunden und Märkten beschreibt, gelegt. Das Ziel ist die Erkennung von Mustern und Regelmäßigkeiten in den gesammelten Daten, um zukünftige Produktpreise vorauszusagen.

In diesem Seminar geht es insbesondere um:

 a) die Voraussage was aber insbesondere auch wann ein Produkt gekauft werden sollte,
 b) Marktvorhersagen, die die Entscheidungsfindung durch Analyse spekulativen Verhaltens unterstützen
 c) Optionspreise, die es den Investoren ermöglichen Risiken zu erkennen und den zukünftigen Preis eines Produkts zu verstehen und
 d) Kursverlaufvorhersagen, die eine Profitmaximierung durch Marktvorhersagen erlauben.

Zielgruppe

Für Studierende der Bachelor- und Masterstudiengänge Wirtschaftsinformatik und Informationsmanagement und Informationstechnologie


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2013/14 , Aktuelles Semester: SoSe 2024
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