Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät

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Data Mining / Übung


Dozent(in): Anett Wins
Termin: Saalübung: Do., 10:00 - 11:30 Uhr (wöchentlich); CIP-Pool-Übungsgruppe 1: Do., 12:15 - 13:45 Uhr (14-tägig); CIP-Pool-Übungsgruppe 2: Do., 14:00 - 15:30 Uhr (14-tägig)
Gebäude/Raum: Saalübung: HW 1002; CIP-Pool Übungen: CIP 2113


Inhalt der Lehrveranstaltung:

Die erste(n) Übungsstunde(n) sollen eine Einführung zum Arbeiten mit der in der Vorlesung und Übung verwendeten Statistiksoftware R geben. Anschließend wird im Rahmen der Saalübungen anhand ausgewählter Beispieldaten vorlesungsbegleitend in die Anwendung / Auswertung (Umsetzung mit R) und Interpretation (Output) der behandelten Data Mining Methoden (Regression, Clustering, Klassifikation, etc.) eingeführt. Zudem wird eine begleitete PC-Übung (freiwilliges Zusatzangebot) zur eigenständigen, computergestützten Umsetzung der einzelnen Methoden anhand verschiedener Datensätze und Fragestellungen angeboten.


Literatur zur Lehrveranstaltung:

  • James, Witten, Hastie, Tibshirani (2013): An Introduction to Statistical Learning - with Applications in R, Springer.
  • Hastie, Tibshirani, Friedman (2009): The Elements of Statistical Learning – Data Mining, Inference and Prediction, Springer.
  • Hothorn, Everitt (2014) A Handbook of Statistical Analyses using R, Chapman and Hall/CRC; 3 edition.
  • Wollschläger (2014, 2017) Grundlagen der Datenanalyse mit R - Eine anwendungsorientierte Einführung , Springer.
  • ...




weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung:

empfohlenes Studiensemester der Lehrveranstaltung: ab dem 4. Semester
Fachrichtung Lehrveranstaltung: Bachelor: siehe Modulhandbuch ihres Studiengangs (falls einbringbar)
Dauer der Lehrveranstaltung: 2 SWS
Typ der Lehrveranstaltung: Ü - Übung
Semester: SS 2018