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Angewandte Datenanalyse

Der Lehrstuhl für Angewandte Statistik bietet seit dem aktuellen Wintersemester 2024/2025 das neue Modul 32491 „Angewandte Datenanalyse“ an.

Das Ausmaß der Datenerfassung hat in nahezu allen Bereichen der Wirtschaftswissenschaften in den letzten Jahren massiv zugenommen und die empirische Datenanalyse ist zu einem der wichtigsten Instrumente avanciert. Durch die angewandte Analyse von Daten werden Zusammenhänge zwischen Variablen untersucht und akkuratere Prognosen ermöglicht. Welchen Effekt hat beispielsweise das Studium auf das erwartete Einkommen? Wie wirken sich Werbemaßnahmen auf den Umsatz aus? Beispielsweise können Unternehmen auf Basis von Kundendaten ein statistisches Modell trainieren, um zu prognostizieren, welches Produkt ein Kunde wahrscheinlich erwerben wird. Derartige und verwandte Fragen können mit den Methoden des überwachten statistischen Lernens behandelt werden, da wir über Beobachtungen einer zu prognostizierende Zielvariable verfügen.

Es gibt jedoch auch Fragestellungen ohne Zielvariable, in denen das sogenannte unüberwachte Lernen zum Einsatz kommt. Mit dieser Methode wollen wir relevante Zusammenhänge in den Daten entdecken. Zudem fragen wir uns, welche informativen und gewinnbringenden Möglichkeiten es gibt, die Daten sinnvoll zu visualisieren. Können wir Untergruppen (Cluster) in den Variablen aufdecken? Einerseits verhalten sich verschiedene wirtschaftswissenschaftliche Variablen ähnlich zueinander, so dass deren Variation zum großen Teil durch einen einzelnen Faktor erklärt werden kann. Verfügen wir über einen Datensatz mit verschiedenen Indikatoren für die Lebenshaltungskosten in Städten (Mietkosten, Lebensunterhaltskosten und Mobilitätskosten), können wir Gruppen aus Städten mit ähnlichen Strukturen bilden.

Die Lehrinhalte des Moduls werden mit Hilfe von abrufbaren Videos und dazugehörigen Präsentationsfolien vermittelt. Die Inhalte basieren dabei auf dem etablierten Lehrtext „An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R“ (Second Edition, Springer Texts in Statistics) von Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie und Robert Tibshirani. Zu den relevanten Kapiteln werden R-Labs zur Verfügung gestellt, in denen Methoden mit der open-Source Programmiersprache R anhand von Beispieldaten angewandt und verglichen werden. Diese R-Labs werden in Online-Tutorien besprochen, sodass Ergebnisse aus dem Modul repliziert und die Methoden auf neue Datensätze angewandt werden können. So werden Sie in die Lage versetzt, auch weitere eigenständige Analysen durchzuführen. Die Methoden werden so dargestellt, dass das Modul eine Brücke zwischen dem Teilmodul 3271 „Vertiefung der Statistik“ und Spezialmodulen wie 32681 „Zeitreihenökonometrie“, 32611 „Empirische Makroökonomik“ und 32731 „Angewandte Ökonometrie“ baut.

Wir freuen uns über Ihr Interesse an dem neuen Modul und hoffen, Sie bald in diesem begrüßen zu dürfen.

Weitere Informationen finden Sie hier:

https://www.fernuni-hagen.de/wirtschaftswissenschaft/studium/module/32491.shtml

Prof. Dr. Robinson Kruse-Becher

Dr. Pascal Goemans