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Fachbereich
Wirtschaftsingenieurwesen
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Controlling und Data Mining
  • Studiengang:                        B.Sc. E-Commerce
  • Professor:                             Prof. Dr. rer. pol. Rüdiger Mottl
  • Pflicht-/Wahlpflichtmodul:   Pflichtmodul
  • Leistungspunkte:                 3 ECTS (Quantitatives Controlling), 3 ECTS (Data Mining)
  • Lehrformen:                          4 SWS Seminar, 1 SWS Übung
  • Arbeitsaufwand:                   Präsenzstunden: 5 SWS = 75 h, Selbststudium: 105 h
  • Leistungsnachweis:             Alternative Prüfungsleistung (APL)

​​QUALIFIKATIONSZIELE

Die Studierenden werden befähigt, die ökonomische Situation von Unternehmen zu analysieren sowie Planungs- und Kontrollrechnungen durchzuführen. Dazu erlernen sie quantitative Verfahren und Techniken des Controlling. Die Studierenden sind in der Lage, die Ergebnisse ihrer Berechnungen in Form aussagekräftiger Berichte und Präsentationen aufzubereiten, zu interpretieren und zur Erarbeitung und Evaluation von Entscheidungsalternativen Simulationsrechnungen durchzuführen. Sie haben die Kompetenz, Auswertungen, Planrechnungen und Berichte mit Hilfe ausgewählter Software zu erstellen. Die Übernahme von Führungsaufgaben im Teamverlangt vom einzelnen Studierenden folgende Qualitäten: Übernehmen von Verantwortung, Flexibilität, Übernehmen einer Vorbildrolle. Die Studierenden sind in der Lage,  Besonderheiten der Datenanalyse zu erörtern. Sie kennen wesentliche quantitative Techniken der statistischen Datenanalyse und des Data Mining. Sie können auf Basis eines Rohdatensatzes, Variableneigenschaften untersuchen, Variablentransformationen vornehmen, wichtige Zusammenhänge herausarbeiten, Hypothesen testen und einfache Prognosetechniken einsetzen. Sie entwickeln die Kompetenz, Informationen und Techniken für die Marktanalyse, Unternehmenssteuerung und die betriebliche Entscheidungsfindung zu definieren. Die Studierenden sind fähig, gängige Software für die Zwecke der Datenanalyse / des Data Mining und der Prognose einzusetzen.

Im Teil Quantitatives Controlling: 

Die Studierenden werden befähigt, die ökonomische Situation von Unternehmen zu analysieren sowie Planungs- und Kontrollrechnungen durchzuführen. Dazu erlernen sie quantitative Verfahren und Techniken des Controlling. Die Studierenden sind in der Lage, die Ergebnisse ihrer Berechnungen in Form aussagekräftiger Berichte und Präsentationen aufzubereiten, zu interpretieren und zur Erarbeitung und Evaluation von Entscheidungsalternativen Simulationsrechnungen durchzuführen. Sie haben die Kompetenz, Auswertungen, Planrechnungen und Berichte mit Hilfe ausgewählter Software zu erstellen. Die Übernahme von Führungsaufgaben im Team verlangtvom einzelnen Studierenden folgende Qualitäten: Übernehmen von Verantwortung, Flexibilität, Übernehmen einer Vorbildrolle.

Im Teil Data Mining: 
  • Die Studierenden sind in der Lage,  Besonderheiten der Datenanalyse zu erörtern. Sie kennen wesentliche quantitative Techniken der statistischen Datenanalyse und des Data Mining. Sie können auf Basis eines Rohdatensatzes, Variableneigenschaften untersuchen, Variablentransformationen vornehmen, wichtige Zusammenhänge herausarbeiten, Hypothesen testen und einfache Prognosetechniken einsetzen. Sie entwickeln die Kompetenz, Informationen und Techniken für die Marktanalyse, Unternehmenssteuerung und die betriebliche Entscheidungsfindung zu definieren.
  • Die Studierenden sind fähig, gängige Software für die Zwecke der Datenanalyse / des Data Mining und der Prognose einzusetzen.

​INHALT

Teilmodul Quantitatives Controlling

  1. ​    Interne und externe Unternehmensanalyse
  2.     Planungs- , Steuerungs- und Kontrolltechniken
  3.     Überblick über wichtige Entscheidungssituationen und –techniken

Teilmodul Data Mining

  1. ​    Grundlagen der Datenanalyse
  2.     Dateneigenschaften und -transformation
  3.     Verfahren der Datenanalyse / des Data Mining
  4.     Aufbereitung der Ergebnisse
  5.     Interpretation der Ergebnisse

    Literaturangaben

    Teilmodul

    Quantitatives Controlling

    1. Eisele W.: Technik des betrieblichen Rechnungswesens, 8. Auflage, München 2011
    2. Horvath, P.: Controlling, 11. Auflage, München 2008
    3. Kilger, W.: Einführung in die Kostenrechnung, 3. Auflage, Wiesbaden 1992
    4. Kilger, W.: Flexible Plankostenrechnung und Deckungsbeitragsrechnung, 11 Auflage, Wiesbaden 2002
    5. Kotler, Ph./Bliemel, F.: Marketing-Management, 12. Auflage, Stuttgart 2007
    6. Männel, W. (Hg.): Handbuch Kostenrechnung, 1. Auflage, Wiesbaden 1992
    7. Schneck, O.: Management-Techniken, Frankfurt/New York 1995
    8. Steinmann, H., Schreyögg, G.: Management, 6. Auflage, Wiesbaden 2005

    Teilmodul Data Mining

    1. Berekoven, L. u.a.: Marktforschung, 12. Auflage, Wiesbaden 2009
    2. Brosius, F.: SPSS 21, Bonn 2013
    3. Mertens, P./Rässler, S. (Hrsg.): Prognoserechnung, 6. Auflage, Heidelberg 2005
    4. Witten, I./Eibe, F.: Data Mining, München/Wien 2001