Business-Analytics-Seminar (Bachelor)

Das Seminar Business Analytics (Bachelor) richtet sich an Bachelorstudierende und hat zum Ziel, quantitative Analyseverfahren auf einen betriebswirtschaftlichen Datensatz anzuwenden. Im Rahmen der Seminararbeit sollen die jeweils verwendeten Verfahren kurz erläutert und anschließend der Fokus auf die selbstständige Anwendung gelegt werden. Dazu wird den Studierenden ein Datensatz zur Verfügung gestellt.  Die gewonnenen statistischen Evidenzen sollen darüber hinaus interpretiert und darauf aufbauend mögliche Handlungsempfehlungen gegeben werden. Die Analysen sollen mit der freien Statistiksoftware R durchgeführt werden.

Einstiegsliteratur bildet das folgende Lehrbuch:
Backhaus et al. (2016), Multivariate Analysenmethoden: eine anwendungsorientierte Einführung:
https://ulm.ibs-bw.de/aDISWeb/app?service=direct/0/Home/$DirectLink&sp=S127.0.0.1:23002&sp=SAKSWB-IdNr451593057

Hintergrund der Analysen bildet die HARAG GmbH, ein Maschinenhersteller mit Produktionsstandorten in Laupheim (Deutschland), Tianjin (China) und Sebes (Rumänien). Aktuell werden die Produkte Abfüller, Abfülllinie und Software angeboten. Die Füller (F-280, F-288, F-325, F-330) bzw. die Abfülllinie (AL-720, AL-750) unterscheiden sich nach ihrer Größe. Die Automatisierungssoftware wird in den zwei Varianten S-015 und S-102 angeboten. Die Füller und Abfülllinie werden nach dem Baukastenprinzip produziert, sodass diese entsprechend der Kapazitätsauslastungen an allen Standorten produziert werden. Die Software wird lediglich vom Hauptsitz in Laupheim aus vertrieben.

Thema 1: Regressionsanalyse

Ziel dieser Arbeit ist es, im Portfolio der HARAG GmbH mit Hilfe von Regressionsanalysen relevante Zusammenhänge aufzudecken und darauf aufbauend strategische Handlungsempfehlungen zu entwickeln. Beispielhafte Fragestellungen lauten: wie wirkt sich eine Preiserhöhung um 10 % bei einer Erhöhung des Werbebudgets um 5 % auf den Absatz aus? Ist der Zusammenhang in allen betrachteten Absatzländern der gleiche?

Thema 2: Zeitreihenanalyse

Ziel der Arbeit ist es, Erkenntnisse durch die statistische Auswertung von zeitabhängigen Folgen von Datenpunkten zu gewinnen. Dabei sollen vorrangig die Absatzmenge, Preise, Umsätze und Produktionskosten untersucht werden. Beispielhafte Fragestellungen lauten: Liegen saisonale und konjunkturelle Schwankungen vor? Kann die zukünftige Entwicklung der betrachteten Kennzahlen für die nächsten Quartale prognostiziert werden?

Thema 3:Varianzanalyse

Die Varianzanalyse kann dazu genutzt werden, Zusammenhänge zwischen einer oder mehreren abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu untersuchen. Das besondere Merkmal der Varianzanalyse ist, dass die unabhängigen Variablen nominalskaliert sein können.

Im Rahmen dieser Arbeit soll die Varianzanalyse auf den Datensatz der HARAG GmbH angewandt werden. Beispielhafte Fragestellungen lauten: welchen Einfluss haben unterschiedliche Werbemaßnahmen auf die Absatzmenge? Gibt es Unterschiede zwischen den einzelnen Absatzregionen?

Thema 4: Logistische Regression

Die logistische Regression kann auf abhängige Variablen mit einem beschränkten Wertebereich angewandt werden und eignet sich damit besonders für die Analyse von Wahrscheinlichkeiten.

Ziel dieser Arbeit ist es, Sensordaten von installierten Maschinen der HARAG AG zu nutzen und ihre Ausfallwahrscheinlichkeiten zu bestimmen, um so vorbeugende Wartungsmaßnahmen zum optimalen Zeitpunkt durchführen zu können.

Thema 5: Clusteranalyse

Clusteranalysen zielen darauf ab, Ähnlichkeiten in Datensätzen aufzudecken und einzelne Datenpunkte Gruppen zuzuordnen, die eine möglichst hohe interne Homogenität aufweisen.

Ziel dieser Arbeit ist es Sensordaten von Maschinen zu nutzen, um unterschiedliche Nutzungsarten von Maschinen aufzudecken. Diese Ergebnisse können dazu genutzt werden, um für die einzelnen Kundengruppen passendere Angebote zu erstellen und um Risiken beim Rückkauf von Maschinen zu reduzieren.

Thema 6: Assoziationsanalyse

Assoziationsanalysen zielen darauf ab, Beziehungen zwischen Elementen aufzudecken und werden oft zur Analyse von Warenkörben verwendet. Beispielhafte Fragestellungen lauten welche Ersatzteile werden häufig zusammen bestellt? Können aus dieser Information lohnenswerte Produktbündel abgeleitet werden, die zukünftig als Paket angeboten werden sollten?