Advanced Market Research (WiSe 2023/24)
Veranstaltungszeitplan
| Tag | Zeit | Häufigkeit | Datum | Raum |
|---|---|---|---|---|
| Montag | 12:00- 14:00 Uhr | wöchentlich | 09.10.2023- 20.11.2023 | Schloss, S 9 |
| Mittwoch | 08:00- 14:00 Uhr | wöchentlich | 11.10.2023- 22.11.2023 | |
| Donnerstag | 12:00- 14:00 Uhr | wöchentlich | 12.10.2023- 23.11.2023 | Juridicum, JUR 4 |
Hinweis
Diese Veranstaltung findet im ersten Term des Wintersemesters statt.
Jeden Montag treffen wir uns im Plenum (d.h. alle Kursteilnehmer:innen) und diskutieren eine der im Kurs behandelten Methoden.
Am Mittwoch zwischen 8:00 Uhr und 14:00 Uhr finden Coaching-Sessions statt. Diese Coaching-Sessions sind Gruppenmeetings (30 Minten je Gruppe).
Den Termin am Donnerstag könen Sie für individuelle Beratungstermine nutzen (Bitte prüfen Sie den Veranstaltungskalender auf Learnweb).
Prüfungsleistung: Gruppenarbeit (33 %) | Abschlussprüfung (67 %). Bitte melden Sie sich im Prüfungsamt für den vorgezogenen Prüfungszeitraum an.
ECTS: 6
Kommunizieren Sie und informieren Sie sich bitte während des Kurses über die Kursseite im Learnweb. Ankündigungen, Vortragsfolien und zusätzliches Material werden dort veröffentlicht.
Beschreibung
Hintergrund und Beziehungen zu anderen Kursen:
In diesem Kurs werden grundlegende Methoden der multivariaten Datenanalyse vermittelt, die es ermöglichen, empirische Forschungsfragen im Marketing zu beantworten. Die verschiedenen Methoden werden in einem Marktforschungsprojekt angewandt, um die Lernerfahrung zu verbessern. Die diskutierten Methoden sind Grundlage für neuere Methoden des Machine Learning. Die Kenntnis dieser Methoden ist für Marketing-Manager in einer datengetriebenen Welt unverzichtbar.
Hauptthemen:
- Varianzanalyse
- Regressionsanalyse
- Logistische Regression
- Faktorenanalyse
- Cluster-Analyse
- Conjoint-Analyse
Kursziel:
Ziel dieses Kurses ist es, dass die Studierenden lernen, die verschiedenen Methoden kompetent anzuwenden und auf der Grundlage der Ergebnisse der empirischen Forschung Management-Einsichten abzuleiten.
Literatur
<p><span class="c-bibliographic-information__value" data-component="book-contributor-list" data-list-type="authors">Backhaus, Erichson, Gensler, Weiber, and Weiber (2021). Multivariate Analysis - An Application-Oriented Introduction, Springer Gabler Wiesbaden, DOI: <a href="https://doi.org/10.1007/978-3-658-32589-3">https://doi.org/10.1007/978-3-658-32589-3</a>.</span></p>
Dozenten
- apl. Professor Dr. Sonja Gensler (verantwortlich)
- Lisa Richter (begleitend)
- Fabienne Michel-Angeli (begleitend)
- Stefanie Dewender (begleitend)