Vorlesungsbeschreibung Wahlpflicht: Predicive Analytics mit SAP HANA
Nach erfolgreichem Abschluss dieses Moduls besitzen die Teilnehmerinnen und Teilnehmer ein solides Basiswissen der theoretischen Grundlagen von Predictive Analytics und sind in der Lage:
- eine konkrete praktische Aufgabenstellung mit Methoden und Werkzeugen eines ausgewählten Predictive Analytics Softwareanbieters zu bearbeiten und
- die Ergebnisse korrekt einzuordnen und zu interpretieren.
In der Gruppenarbeit:
Die Studierenden haben aus Anwender- als auch aus Entwicklerperspektive gelernt, wie aus im Internet frei verfügbaren Daten mittels Extraktion, Aufbereitung & Analyse Produktentwicklungs-Informationen gewonnen werden können. Die Studierenden können Lösungsansätze mit Zeitreihen-Algorithmen entwickeln, die Ergebnisse interpretieren und in praxisnaher Form präsentieren.
- Software-Tool Einführung (z. B. SAP HANA)
- Predictive Analytics Einführung
- Einführung in Zeitreihenanalyse und Predictive Analytics Library (PAL)
- Analyse und Bearbeitung einer unternehmerischen Fragestellung eines Online-Möbelhandels
- Durchlaufen der Data Mining Phasen
Initial Vorlesungen. Semesterbegleitend: Übungen und Gruppenarbeit an einem Szenario.
Deutsch
Erstellung und Präsentation Prototyp, Systemdokumentation
6 (180 h = 60 h Präsenz- und 120 h Eigenstudium)
Bakhshaliyeva, Chen, Dommer, Samlenski, Schmedt, Schulze, Wilczek: SAP Predictive Analytics, Vorausschauende Analysen mit SAP, Rheinwerk Publishing, SAP Press, 2017.
Fayyad, Piatetsky-Shapiro, Smyth: Data Mining, in: AI Magazine, Vol 17, No. 3, 1996.
Pinnekamp, Siegmann: Deskriptive Statistik, Oldenbourg, DeGruyter, 5. Aufl. 2011.
Es wird neben diesen Standardpublikationen jeweils weitere aktuelle Literatur ausgegeben.
In die Veranstaltung wird eine Unternehmens- und Projektpräsentation aus der Praxis eingebunden.