Business Intelligence & Analytics

Dozent/in:

Mariya Sodenkamp

Angaben:

Vorlesung, 2 SWS, ECTS: 6

Termine:

Mi, 14:00 - 16:00, WE5/03.004

Inhalt:

Dieses Modul bietet einen Einblick in die wichtigsten Bereiche der computerbasierten Entscheidungsunterstützung auf Basis von Datenanalysen, Operation Research und Simulationen.
Während prädiktive Analysen (wie z.B. Data Mining) statistische Modelle umfassen, die Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen auf der Grundlage von historischen sowie aktuellen Daten treffen, unterstützen präskriptive Analysen (wie z.B. Optimierung) die Entwicklung und Auswahl bestmöglicher Maßnahmen. Die Kombination aus prädiktiver und präskriptiver Analytik zielt darauf, ein hohes Maß an Entscheidungseffizienz und -effektivität zu erreichen. Hierzu werden die Studierenden anhand von konkreten Beispielen Entscheidungsunterstützungssysteme mit Hilfe der Software „R“ entwickeln.

Business Intelligence & Analytics [EESYS-BIA-M]

Dozentinnen/Dozenten:

Konstantin Hopf, Jürgen Wenig

Angaben:

Übung, 2 SWS

Termine:

Fr, 10:00 - 12:00, WE5/00.022

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Am 25.11. und 13.01. findet die Übung im Raum WE5/02.020 statt.
Am Freitag den 20.1.2017 findet die Übung im Raum WE5/04.004 statt.

Inhalt:

Die Übung dient zur Vertiefung des in der Vorlesung behandelten Stoffs.

Business Intelligence for Renewable Energy Systems

Dozentinnen/Dozenten:

Mariya Sodenkamp, Konstantin Hopf

Angaben:

Übung, 4,00 SWS, ECTS: 6

Termine:

Mo, 12:00 - 14:00, Raum n.V.
Di, 16:00 - 18:00, Raum n.V.
Das Projekt findet in unserem Labor WE5/02.059 statt!

Inhalt:

Die Studierenden erlernen, erproben und implementieren Verfahren zur Entscheidungsunterstützung in Unternehmen der Energieerzeugung, -produktion, -beratung oder den Vertrieb von Energiedienstleistungen. Hierfür kommen je nach Aufgabenstellung Methoden der künstlichen Intelligenz, Clustering-/Klassifizierungstechniken bzw. ausgewählte Ansätze des Machine Learnings zum Einsatz.

Data Analytics in der Energieinformatik [EESYS-DAE-M]

Dozent/in:

Thorsten Staake

Angaben:

Vorlesung, 2 SWS, ECTS: 6

Termine:

Mi, 16:00 - 18:00, WE5/01.006

Inhalt:

Die Lehrveranstaltung ist in zwei Teile untergliedert. Teil 1 fasst Ansätze zur Erhebung von Verbrauchsdaten mittels Smart Metering für Strom, Wasser und Gas zusammen und wiederholt die für das Modul erforderlichen Grundlagen aus der deskriptiven Statistik. Teil 2 vertieft Verfahren zur statistischen Analyse von Zeitreihendaten. Hier werden insbesondere Methoden zur Ausreißererkennung, Clusteranalyse, Klassifikation, Assoziationsanalyse und Regressionsanalyse vorgestellt. Sowohl Teil 1 als auch Teil 2 nutzen reale Daten sowie aktuelle Beispiele aus der Unternehmenspraxis zur Verdeutlichung der Konzepte. Die Lehrsprache wird in der ersten Lehrveranstaltung bekanntgegeben.

Data Analytics in der Energieinformatik [EESYS-DAE-M]

Dozent/in:

Sebastian Günther

Angaben:

Übung, 2 SWS

Termine:

Fr, 12:00 - 14:00, WE5/01.006

Inhalt:

Anwendungen und Vertiefungen zu den Inhalten der Vorlesung.

Forschungsfragen der Energieinformatik

Dozent/in:

Thorsten Staake

Angaben:

Seminar, 2,00 SWS, ECTS: 3

Termine:

Einzeltermin am 19.10.2016, 10:00 - 12:00, WE5/03.004
Einzeltermin am 26.10.2016, 10:00 - 12:00, WE5/01.004
Blockveranstaltung 16.11.2016-30.11.2016 Mi, 10:00 - 12:00, WE5/01.004
Einzeltermin am 19.1.2017, 12:00 - 18:00, WE5/02.006
Einzeltermin am 20.1.2017, 9:00 - 17:00, WE5/04.003
Einzeltermin am 23.1.2017, 9:00 - 17:00, WE5/00.019

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Voraussichtliche Termine an folgenden Tagen:
Änderungen werden nur über den VC bekannt gegeben!

19. Oktober 2016 (mittwochs, von 10 - 12 Uhr); WE5/03.004
26. Oktober 2016 (mittwochs, von 10 - 12 Uhr); WE5/01.004
16. November 2016 (mittwochs, von 10 - 12 Uhr) wissenschaftliches Arbeiten; WE5/01.004;
23. November 2016 (mittwochs, von 10 - 12 Uhr) Präsentationstraining für Bachelor-Studierende; WE5/01.004;
30. November 2016 (mittwochs, von 10 - 12 Uhr) Präsentationstraining für Master-Studierende; WE5/01.004;
19. Januar 2017 (donnerstags, von 12 - 18 Uhr) Präsentationen (vorauss. von Bacholor-Studierende); WE5/02.006
20. Januar 2017 (freitags, von 09 - 17 Uhr) Präsentationen (vorauss. Bachelor-Studierende von 09 - 12 Uhr und Master-Studierende von 12:30 - 17 Uhr); WE5/04.003
23. Januar 2017 (monatags, von 09 - 17 Uhr) Präsentationen (vorauss. Master-Studierende; WE5/00.019

Organisatorisches:
Leitung des Seminars: Prof. Dr. Thorsten Staake
Betreuung der Themen: Frau Dr. Mariya Sodenkamp, Frau Anna Kupfer, Herr Konstantin Hopf, Herr Jürgen Wenig (Die Themenzuteilung erfolgt in den ersten beiden Veranstaltungen)
Eine Anmeldung zum Seminar ist nicht notwendig!

Inhalt:

Titel: Big Data Analytics for Enhanced Energy Efficiency

Lernziele:
Eigenständige Erarbeitung und Präsentation eines Forschungsthemas aus dem Fachgebiet Energieeffiziente Systeme mit wissenschaftlichen Methoden. Kompetenzerwerb in den Bereichen Smart Grids, Smart Metering, Energieinformationssysteme, Feedback-Systeme, IT-basierte Energiesparkampagnen, Wirkungsanalysen, Effekte höherer Ordnung, Kostenbewertung.

Grundlagen der Energieinformatik

Dozent/in:

Thorsten Staake

Angaben:

Vorlesung, 2 SWS, ECTS: 6

Termine:

Di, 12:00 - 14:00, WE5/04.004

Inhalt:

Die Veranstaltung vermittelt die technischen und wirtschaftlichen Grundlagen der Energieinformatik. Kursteilnehmende erhalten einen Überblick über wichtige Fakten zur Bereitstellung und Nutzung von Energie, die Chancen und Herausforderungen bei der Einbindung erneuerbarer Energieträger sowie die Einsatzmöglichkeiten der Informations- und Kommunikationstechnologie zur Erreichung von Effizienz- und Emissionszielen. Anwendungsgebiete umfassen die Bereiche Automatisierung, Verhaltensbeeinflussung und Markt-Design.

Grundlagen der Energieinformatik [EESYS-GEI-B]

Dozent/in:

N.N.

Angaben:

Übung, 2 SWS

Termine:

Fr, 14:00 - 16:00, WE5/01.006

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Ausweichung in einen anderen Raum WE5/00.019 am 02.12.2016

Inhalt:

Die Übung dient zur Vertiefung des in der Vorlesung behandelten Stoffs.

Master- und Doktorandenseminar

Dozent/in:

Thorsten Staake

Angaben:

Seminar, 2.00 SWS

Termine:

Do, 10:00 - 12:00, WE5/04.003

Verhaltensökonomie für die Gestaltung von Informationssystemen [EESYS-BeEcon-M]

Dozentinnen/Dozenten:

Thorsten Staake, Anna Kupfer

Angaben:

Blockseminar, 2,00 SWS, ECTS: 3

Termine:

Blockveranstaltung 19.10.2016-2.11.2016 Mi, 12:00 - 14:00, WE5/03.004
Einzeltermin am 16.11.2016, 10:00 - 12:00, WE5/01.004
Blockveranstaltung 23.11.2016-21.12.2016 Mi, Blockveranstaltung 11.1.2017-25.1.2017 Mi, 12:00 - 14:00, WE5/03.004

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Voraussichtliche Termine an folgenden Tagen:
Änderungen werden nur über den VC bekannt gegeben!

19. Oktober 2016 (mittwochs, von 12 - 14 Uhr), 1. Veranstaltung, WE5/03.004;
26. Oktober 2016 (mittwochs, von 12 - 14 Uhr), 2. Veranstaltung, WE5/03.004;
02. November 2016 (mittwochs, von 12 - 14 Uhr), 3. Veranstaltung, WE5/03.004;
16. November 2016 (mittwochs, von 10 - 12 Uhr) wissenschaftliches Arbeiten, WE5/01.004;
23. November 2016 (mittwochs, von 12 - 14 Uhr) Präsentationstraining, WE5/03.004;
30. November 2016 (mittwochs, von 12 - 14 Uhr) Präsentationen, WE5/03.004;
07. Dezember 2016 (mittwochs, von 12 - 14 Uhr) Präsentationen, WE5/03.004;
14. Dezember 2016 (mittwochs, von 12 - 14 Uhr) Präsentationen, WE5/03.004;
21. Dezember 2016 (mittwochs, von 12 - 14 Uhr) Präsentationen, WE5/03.004;
11. Januar 2017 (mittwochs, von 12 - 14 Uhr) Präsentationen, WE5/03.004;
18. Januar 2017 (mittwochs, von 12 - 14 Uhr) Präsentationen, WE5/03.004;
25. Januar 2017 (mittwochs, von 12 - 14 Uhr) Präsentationen, WE5/03.004

Organisatorisches
Für das Seminar sind 15 Plätze vorgesehen. Sie können sich für das Seminar per E-Mail bei Frau Appeldorn Link zur Mail bis zum 14. Oktober anmelden.
Bitte geben Sie dabei Folgendes an:

• Name
• Matrikelnummer
• angestrebter Abschluss
• Studienfach
• Fachsemester
• bereits belegte Fächer am Lehrstuhl wenn vorhanden
• Note Bachelorabschluss

Im Falle einer Überbelegung findet ein Auswahlverfahren anhand dieser Kriterien statt.

Inhalt:

Seminarbeschreibung

Die Verhaltensökonomie ( Behavioral Economics ) befasst sich mit menschlichem Verhalten in wirtschaftlichen Situationen. Während die klassische Ökonomie in ihren Modellen von rein rational handelnden Akteuren ausgeht, die verfügbare Informationen optimal nutzen und für sich möglichst gewinnbringend einsetzen, liegt das Interesse der Verhaltensökonomie auf den Grenzen des rationalen Handelns und den psychologischen, sozialen, (beschränkten) kognitiven und emotionalen Faktoren, die das Handeln von Menschen auch in wirtschaftlichen Belangen beeinflussen. Die Verhaltensökonomie geht damit also über das Modell des Homo Oeconomicus (dem rationalen Nutzenmaximierer ) hinaus und kann so in zahlreichen Fällen menschliches Verhalten besser erklären bzw. vorhersagen als die Modelle der klassischen Ökonomen.

Ein Verständnis der wichtigsten Heuristiken, systematischen Kognitionsprobleme und Verhaltensanomalien ist in vielen Bereichen hilfreich. So lassen in vielen Bereichen der Gesellschaft (Gesundheit, Energieverbrauch, etc.) Verhaltensänderungen mit Interventionen aus der Verhaltensökonomie sozialverträglicher und wirkungsvoller umsetzen als mit klassischen Instrumenten wie z.B. monetären Förderungen, Steuern oder Sanktionen. Auch der Erfolg vieler Informationssysteme im weiteren Sinne (Soziale Netze, Feedback-Instrumente im Bereiche Gesundheit und Energie, etc.) fußt häufig auf der (Aus)Nutzung gerade der nicht rein rational begründeten Motivationsfaktoren.

Lernziele

• Verständnis der Mechanismen und Modelle zu ausgewählten Heuristiken, systematischen Kognitionsproblemen und Verhaltensanomalien
• Kenntnis der experimentellen Methoden zur Untersuchung der Phänomene
• Identifikation von Nutzungsmöglichkeiten bei der Gestaltung von Informationssystemen
• Kritische Auseinandersetzung mit den Chancen und Gefahren der Nutzung der Phänomene im IS- und Big-Data-Kontext