EESYS-DDS-M: Data-driven Decision Support

Modulverantwortlicher: Dr. Konstantin Hopf

Inhalte:
Das Modul behandelt Methoden der modernen Entscheidungstheorie und -praxis und vermittelt wichtige
Konzepte der datengetriebenen Entscheidungsunterstützung. Die schwerpunktm??ig behandelten
Themen umfassen
? die Analyse von multikriteriellen Entscheidungssituationen,
? die Entscheidungsfindung mit Szenarien (bekannte oder unbekannte Eintrittswahrscheinlichkeit),
? Bias und Heuristiken bei der Entscheidungsfindung,
? die Strukturierung von komplexen Entscheidungen,
? den Analytic Hierarchy Process (AHP),
? die Portfolioselektion und Optimierung,
? datengetriebene Einblicke mit Hilfe von Business Intelligence und fortgeschrittenen
Datenanalyseverfahren,
? Expertensysteme und Entscheidungsunterstützungssysteme sowie
? ethische und rechtliche Aspekte von datengetriebenen und automatisierten Entscheidungen.
Die Studierenden wenden die erlernten Inhalte in konkreten Aufgaben teilweise mit Hilfe von
Tabellenkalkulations-Software oder Spezialanwendungen an.

Lernziele/Kompetenzen:
Studierende sind in der Lage,
? komplexe Entscheidungssituationen unter Berücksichtigung mehrerer Ziele, Alternativen und
Entscheidern zu analysieren und zu modellieren,
? Unsicherheiten und Wahrscheinlichkeiten in die Analyse und die Modellierung einzubeziehen,
? Ergebnisse von Business Intelligence und Advanced Analytics in Entscheidungen einzubinden,
? ein einfaches Expertensystem zu entwickeln sowie
? ausgew?hlte ethische und rechtliche Aspekte datengetriebener Entscheidungen zu beschreiben.

Organisatorisches:

  • 6 ECTS / 180 h
  • Zulassungsvoraussetzung für die Belegung des Moduls: keine
  • Empfohlene Vorkenntnisse: keine
  • Angebotsh?ufigkeit: SS, j?hrlich
  • Lehrformen: Vorlesung und ?bung - 4,00 SWS
  • Sprache: Englisch/Deutsch
  • Schriftliche Prüfung (Klausur) / Prüfungsdauer: 90 Minuten