Informationen über den Stellenwert und die Rolle der Statistik innerhalb des Entscheidungsfindungssystems in der Betriebswirtschaft auf mikro- und makroökonomischer Ebene.
Kurze Beschreibung der aktuellen Konjunktur und des von diesem Studienfach erbrachten Mehrwertes:
Das Konzept der Datenwissenschaft vereint mehrere Bereiche wie zum Beispiel Datenqualität, Datenmanagement, Richtlinien und Verfahren, Sicherheit, Geschäftsprozessmanagement und Risikomanagement in einem Kontext, der eine ordnungsgemäße Datenverwaltung innerhalb Organisationen gewährleistet. Studien (z. B. Tallon et al., 2013) zeigen, dass die Datenmengen, welche in den Rechenzentren von Organisationen gesammelt und gespeichert werden, in allen Tätigkeitsbereichen stets rasch zunehmen. Der Kurs Wirtschaftsstatistik dient daher als Grundlage für das Verständnis von Daten und für das Bewusstsein, wie Sie Ihre Daten am besten nutzen können.
Dieser Kurs ist besonders wertvoll für Studenten, die eine Karriere im Data Science anstreben, aber auch für Studierenden, die ihr eigenes Unternehmen gründen oder Führungsverantwortung übernehmen wollen.
Hauptziele dieser Lehrveranstaltung:
Der Kurs „Statistik für Unternehmen“ ist ein einführender Statistikkurs und konzentriert sich auf Konzepte wie Datentypen, Messskalen, deskriptive Statistik, Diagramme und Datenpräsentation. Es werden jedoch auch komplexere Themen wie Korrelation und Regression behandelt und Konzepte im Zusammenhang mit Inferenzstatistiken vorgestellt. Es handelt sich um einen wesentlichen Einführungskurs, dessen Ziel ist es, dass die Studierenden damit vertraut werden, wie man mit Daten arbeitet und daraus sinnvolle, aussagekräftige und umsetzbare Erkenntnisse gewinnt. Darüber hinaus lernen die Studenten zu verstehen, wie Geschäftsentscheidungen mit quantitativen Fakten unterstützt werden.
Themen, die angegangen werden, Unterrichts- und Arbeitsmethoden:
„Statistik für Unternehmen“ ist ein Einführungskurs, welcher sich mit einer Vielzahl verschiedenster Themen beschäftigt. Zu den wichtigsten gehören: Datentypen, Messskalen, grafische Methoden, eine Einführung in Diagramme, deskriptive Statistik mit explorativer Datenanalyse, grundlegende Konzepte in Bezug auf Korrelation und lineare Regression, die Normalverteilung und die Stichprobenverteilung des Mittelwerts, Schätzungen für Mittelwerte und prozentuale Anteile auf der Grundlage von Konfidenzintervallen sowie Hypothesentests. Im Rahmen des Kurses wird hauptsächlich Excel verwendet, wobei der Schwerpunkt auf Instrumente wie Diagramme, Tabellen, statistische Funktionen, dem Datenanalysepaket und Pivot-Tabellen gelegt wird. Der Kurs dient darüber hinaus auch als Einführung in die Verwendung von Python für die Datenwissenschaft, da die Programmiersprache für praktische Beispiele der vorgestellten Konzepte genutzt wird.
