Baumansicht ein

Brotkrumen-Navigation

Symbol Kurs

[2540473] Data Science in Service Management

Termine: Starttermin inkl. Themenbeschreibung und -zuordnung: 23.10.2013: 17.30–19.00 Uhr Zwischenpräsentation/-besprechung: 11.12.2013: 15.45–17.15 Uhr Abschlusspräsentation: 12.02.2014, 17.30 Uhr–19.00 Uhr Ort: FZI–Forschungszentrum Informatik Haid-und-Neu-Straße 10-14, Raum 1.0.21.2 (Erdgeschoss) 76131 Karlsruhe Zusammenfassung: Die Menge an in Dienstleistungs-Unternehmen verfügbaren Informationen über Kunden und deren Dienst-Nutzungsverhalten –insbesondere Monitoring- und Sensordaten – ist in den letzten Jahren exponentiell gestiegen; Resultat ist das Vorhandensein von sehr großen Datenmengen (oftmals Big Data genannt). Auf der einen Seite können die Daten prinzipiell zur Prognose von Kundenverhalten und zur Planung und Steuerung sowie zur Gestaltung von Dienstleistungsangeboten genutzt werden. Auf der anderen Seite erschwert diese Datenexplosion die Extraktion von verwertbarem Wissen aus den Daten. So können sehr große Mengen an Roh-Daten von Entscheidungsträgern oder Analysten nicht mehr visuell inspiziert und zur Entscheidungsunterstützung eingesetzt werden. Eine Parametrisierung mathematischer Entscheidungsmodelle mit einer großen Anzahl an fein-granularen Daten scheitert in der Regel an zu hoher Berechnungs- und Speicherkomplexität, und die Eignung traditioneller Verfahren der Statistik und des Data Minings wird generell durch die Effekte des sogenannten "Fluchs der Dimensionalität" (engl. Curse of Dimensionality) stark eingeschränkt. Gegenstand aktueller Forschung ist dementsprechend die intelligente Reduktion der Daten auf eine handhabbare Menge an Kennzahlen, Entwicklungen und Kern-Zusammenhänge, welche aber die jeweils problem-relevanten Strukturen in den Daten widerspiegeln. Hierfür werden neue, fortgeschrittene Analyse- und Prognoseverfahren (Advanced/Predictive Analytics) benötigt. Im Rahmen dieses Seminars sollen in kleinen Gruppen von Studierenden Fallbeispiele zu "Adanced/Predictive Analytics in Large Data Sets" bearbeitet werden. Die schriftlich im Rahmen einer Seminararbeit ausgearbeiteten Lösungskonzepte werden ebenfalls im Rahmen einer Zwischen- und Endpräsentation diskutiert und bewertet. Das Seminar "Data Science in Service Management" richtet sich an Studierende in Master-Studiengängen und wird im Wintersemester 2013/2014 als Blockveranstaltung angeboten.

Allgemeine Informationen

Kursprogramm
Zusammenfassung: Die Menge an in Dienstleistungs-Unternehmen verfügbaren Informationen über Kunden und deren Dienst-Nutzungsverhalten –insbesondere Monitoring- und Sensordaten – ist in den letzten Jahren exponentiell gestiegen; Resultat ist das Vorhandensein von sehr großen Datenmengen (oftmals Big Data genannt). Auf der einen Seite können die Daten prinzipiell zur Prognose von Kundenverhalten und zur Planung und Steuerung sowie zur Gestaltung von Dienstleistungsangeboten genutzt werden. Auf der anderen Seite erschwert diese Datenexplosion die Extraktion von verwertbarem Wissen aus den Daten. So können sehr große Mengen an Roh-Daten von Entscheidungsträgern oder Analysten nicht mehr visuell inspiziert und zur Entscheidungsunterstützung eingesetzt werden. Eine Parametrisierung mathematischer Entscheidungsmodelle mit einer großen Anzahl an fein-granularen Daten scheitert in der Regel an zu hoher Berechnungs- und Speicherkomplexität, und die Eignung traditioneller Verfahren der Statistik und des Data Minings wird generell durch die Effekte des sogenannten "Fluchs der Dimensionalität" (engl. Curse of Dimensionality) stark eingeschränkt. Gegenstand aktueller Forschung ist dementsprechend die intelligente Reduktion der Daten auf eine handhabbare Menge an Kennzahlen, Entwicklungen und Kern-Zusammenhänge, welche aber die jeweils problem-relevanten Strukturen in den Daten widerspiegeln. Hierfür werden neue, fortgeschrittene Analyse- und Prognoseverfahren (Advanced/Predictive Analytics) benötigt. Im Rahmen dieses Seminars sollen in kleinen Gruppen von Studierenden Fallbeispiele zu "Adanced/Predictive Analytics in Large Data Sets" bearbeitet werden. Die schriftlich im Rahmen einer Seminararbeit ausgearbeiteten Lösungskonzepte werden ebenfalls im Rahmen einer Zwischen- und Endpräsentation diskutiert und bewertet. Das Seminar "Data Science in Service Management" richtet sich an Studierende in Master-Studiengängen und wird im Wintersemester 2013/2014 als Blockveranstaltung angeboten.

Veranstaltungsdaten

Dozent(en)
T. Setzer
SWS
2
Credits
3
Veranstaltungsart
Seminar
Zyklus
Block

Zusammenfassung

Termine:

Starttermin inkl. Themenbeschreibung und -zuordnung: 23.10.2013: 17.30–19.00 Uhr
Zwischenpräsentation/-besprechung: 11.12.2013: 15.45–17.15 Uhr
Abschlusspräsentation: 12.02.2014, 17.30 Uhr–19.00 Uhr

Ort:
FZI–Forschungszentrum Informatik
Haid-und-Neu-Straße 10-14, Raum 1.0.21.2 (Erdgeschoss)
76131 Karlsruhe


Zusammenfassung: Die Menge an in Dienstleistungs-Unternehmen verfügbaren Informationen über Kunden und deren Dienst-Nutzungsverhalten –insbesondere Monitoring- und Sensordaten – ist in den letzten Jahren exponentiell gestiegen; Resultat ist das Vorhandensein von sehr großen Datenmengen (oftmals Big Data genannt). Auf der einen Seite können die Daten prinzipiell zur Prognose von Kundenverhalten und zur Planung und Steuerung sowie zur Gestaltung von Dienstleistungsangeboten genutzt werden. Auf der anderen Seite erschwert diese Datenexplosion die Extraktion von verwertbarem Wissen aus den Daten. So können sehr große Mengen an Roh-Daten von Entscheidungsträgern oder Analysten nicht mehr visuell inspiziert und zur Entscheidungsunterstützung eingesetzt werden. Eine Parametrisierung mathematischer Entscheidungsmodelle mit einer großen Anzahl an fein-granularen Daten scheitert in der Regel an zu hoher Berechnungs- und Speicherkomplexität, und die Eignung traditioneller Verfahren der Statistik und des Data Minings wird generell durch die Effekte des sogenannten "Fluchs der Dimensionalität" (engl. Curse of Dimensionality) stark eingeschränkt. Gegenstand aktueller Forschung ist dementsprechend die intelligente Reduktion der Daten auf eine handhabbare Menge an Kennzahlen, Entwicklungen und Kern-Zusammenhänge, welche aber die jeweils problem-relevanten Strukturen in den Daten widerspiegeln. Hierfür werden neue, fortgeschrittene Analyse- und Prognoseverfahren (Advanced/Predictive Analytics) benötigt. Im Rahmen dieses Seminars sollen in kleinen Gruppen von Studierenden Fallbeispiele zu "Adanced/Predictive Analytics in Large Data Sets" bearbeitet werden. Die schriftlich im Rahmen einer Seminararbeit ausgearbeiteten Lösungskonzepte werden ebenfalls im Rahmen einer Zwischen- und Endpräsentation diskutiert und bewertet. Das Seminar "Data Science in Service Management" richtet sich an Studierende in Master-Studiengängen und wird im Wintersemester 2013/2014 als Blockveranstaltung angeboten.

Allgemein

Sprache
Deutsch

Kontakt

Name
T. Setzer
E-Mail

Verfügbarkeit

Zugriff
Unbegrenzt – wenn online geschaltet
Aufnahmeverfahren
Sie müssen einen Aufnahmeantrag stellen, um in die Gruppe aufgenommen zu werden. Beschreiben Sie im Feld Nachricht, warum Sie beitreten möchten. Sobald Ihr Antrag angenommen oder abgelehnt wurde, erhalten Sie eine Benachrichtigung.
Zeitraum für Beitritte
Unbegrenzt
Freie Plätze
1

Für Kursadministratoren freigegebene Daten

Daten des Persönlichen Profils
Benutzername
Vorname
Nachname
E-Mail
Matrikelnummer

Zusätzliche Informationen

Objekt-ID
363615
Link zu dieser Seite
 
Erstellt am
02. Jul 2013, 17:43