Modul


Allgemeine Informationen
Grundlagen Data Science I: Beschreibende Statistik
Principles of Data Science I: Descriptive Statistics
GDS I
GrundlDataSA-01-BA-M
Prof. Dr. Stehmann, Julia (julia.stehmann@haw-kiel.de)
Dr. Bähr, Ulrike (ulrike.baehr@haw-kiel.de)
Lindenau, Rouven (rouven.lindenau@haw-kiel.de)
Prof. Dr. Stehmann, Julia (julia.stehmann@haw-kiel.de)
Sommersemester 2025
1 Semester
In der Regel jedes Semester
Deutsch
Studiengänge und Art des Moduls (gemäß Prüfungsordnung)
Studiengang Vertiefungsrichtung Schwerpunkt Modulart Fachsemester
B.A. - BWL BA - Betriebswirtschaftslehre Pflichtmodul

Kompetenzen / Lernergebnisse
Kompetenzbereiche: Wissen und Verstehen; Einsatz, Anwendung und Erzeugung von Wissen; Kommunikation und Kooperation; Wissenschaftliches Selbstverständnis/Professionalität.
Die Studierenden haben – aufbauend auf dem Mathematik-Modul und den einführenden Modulen der Betriebswirtschaft – ein breites und integriertes Wissen und Verstehen der wissenschaftlichen Grundlagen der für die Betriebswirtschaft relevanten Aspekte der beschreibenden Statistik.
Die Studierenden verfügen über ein kritisches Verständnis der wichtigsten Theorien, Prinzipien und Methoden und sind in der Lage, ihr Wissen in Anwendungsfeldern der Statistik in der Betriebswirtschaft (z.B. in der Marktforschung, Finanzierung und Kosten- und Leistungsrechnung) zu vertiefen. Ihr Wissen und Verstehen entspricht dem Stand der Fachliteratur.
Die Studierenden reflektieren situationsbezogen die erkenntnistheoretisch begründete Richtigkeit fachlicher und praxisrelevanter Aussagen. Diese werden in Bezug zum komplexen Kontext gesehen und kritisch gegeneinander abgewogen. Problemstellungen werden vor dem Hintergrund möglicher Zusammenhänge mit fachlicher Plausibilität gelöst.
Die Studierenden können Wissen und Verstehen auf Tätigkeit oder Beruf anwenden. Sie sammeln, managen, bewerten und interpretieren relevante Informationen und leiten wissenschaftlich fundierte Urteile ab. Die Studierenden führen anwendungsorientierte Projekte durch, tragen im Team zur Lösung komplexer Aufgaben bei und können selbständig weiterführende Lernprozesse gestalten.
Die Studierenden formulieren innerhalb ihres Handelns fachliche und sachbezogene Problemlösungen und können diese im Diskurs mit Fachvertreterinnen und Fachvertretern sowie Fachfremden mit theoretisch und methodisch fundierter Argumentation begründen und die Ergebnisse vor Stakeholdern präsentieren.
Die Studierenden begründen das eigene berufliche Handeln mit theoretischem und methodischem Wissen und können die eigenen Fähigkeiten einschätzen.
Angaben zum Inhalt
• Gegenstand und Ablauf statistischer Untersuchungen
• Grundbegriffe der Statistik
• Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen
• Lage- und Streuungsmaße
• Konzentrationsmessung
• Zweidimensionale Häufigkeitsverteilungen
• Bedingte Häufigkeiten und empirische Unabhängigkeit
• Kontingenzmaße
• Korrelation, Rangkorrelation
• Regressionsanalyse
• Modellspezifikation
• Bestimmung der Regressionsfunktion
• Bestimmtheitsmaß
• Nichtlineare Regression
• Regression mit transformierten Variablen
• Zeitreihenanalyse
• Trendbestimmung und –extrapolation
• Saisonkomponenten
• Zeitliche Maßzahlen
• Ermittlung von Preis- und Mengenindices nach Laspeyres und Paasche
• Wahrscheinlichkeitsrechnung
• Durchführen einfacher Berechnungen mit Excel
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Bourier, G.: Beschreibende Statistik: Praxisorientierte Einführung - Mit Aufgaben und Lösungen, 14. Aufl., Gabler: Wiesbaden, 2022.
Hernández García, H.: Excel 2021 Statistik, Herdt Campus: Bodenheim, 2022.
Kronthaler, F.: Statistik angewandt mit Excel. Datenanalyse ist (k) eine Kunst, 2. Aufl., Springer Spektrum: Berlin, 2021.
Mayer, H.: Beschreibende Statistik, 3. Aufl., Hanser: München, Wien, 2006.
Schwarze, J.: Grundlagen der Statistik, Band 1: Beschreibende Verfahren, 12. Aufl., NWB: Herne, 2014.
Wewel, M.C. & Blatter, A.: Statistik im Bachelor-Studium der BWL und VWL: Methoden, Anwendung, Interpretation, 4. aktualisierte Aufl., München/Boston/San Francisco 2019.

+ Skript
Lehrformen der Lehrveranstaltungen
Lehrform SWS
Lehrvortrag + Übung 4
Arbeitsaufwand
4 SWS
5,0 Leistungspunkte
48 Stunden
102 Stunden
Modulprüfung
Prüfungsform Dauer Gewichtung wird angerechnet gem. § 11 Absatz 2 PVO Benotet Anmerkung
Klausur 90 Minuten 100 %
Sonstiges
Mathematik (Analysis und Lineare Algebra)