Prof. Dr. Sebastian Bremm
Data Analytics & Visualization
Prof. Dr.
Sebastian Bremm
Studiengangsleiter Wirtschaftsinformatik (M.Sc.)
Gebäude
BCN,
Raum
327
Tel.
: +49 69 1533-3075
Sprechzeiten
nur nach Vereinbarung per E-Mail
Lehrveranstaltungen
- Business Analytics
- Statistik
- Programmierung mit Java
- Masterprojekte zum Thema Datenanalyse und Visualisierung
Wenn Sie eine Idee für ein Thema haben können Sir mir ein kurzes Exposé zukommen lassen. Darin sollte die folgenden Themen abgedeckt sein:
- Kurze Zusammenfassung der Thematik.
- Wie lautet Ihre Forschungsfrage?
- Wie wollen Sie diese Forschungsfrage beantworten?
- Gibt es einen Industrie- oder Forschungspartner? Wenn ja, wen?
Falls Sie keine eigene Idee habe, können Sie sich bezüglich eines Themas auch direkt an mich wenden.
Themen abgeschlossener oder laufender Arbeiten:
- Analyse von Kundendaten zur verbesserung der Rücklaufquote von Kundenbefragungen
- Evaluation von Business-Intelligence-Software-Lösungen im Kundenmanagement
- Entwicklung eines Ähnlichkeitsmaßes für den Vergleich von Entscheidungsbäumen
- Business Analytics im B2B-Vertrieb - Optimierung der Vertriebsstrategie basierend auf Datenanalyse und Kennzahlen
- Big Date im E-Commerce
- Erstellung einer Webanwendung zum E-Learning im Bereich der Statistik
- Learning Analytics in der Studienberatung - Nutzen und datenschutzrechtliche Voraussetzungen an einer deutschen Hochschule
- Analyse der Reisenden-Pünktlichkeit zur Weiterentwicklung des Pünktlichkeits-Steuerungsmodells bei der DB Regio AG
- Konzeption und Implementierung einer Cloud-basierten Helpdesk Software Lösung
- Entwicklung eines Vorgehens zur Selektion eines Machine-Learning-Ansatzes für Kunden der IT-Beratung
- Vergleich von hierarchischen Daten durch Treemaps
- Darstellung hierarchischer Daten: Konzeption, Implementierung und Evaluation einer empirischen Studie zur Farbgebung
- Erwartungen und Grenzen des Einsatz von KI im Bereich HR
- Visualisierung von parallelen Multiprojektplänen am Beispiel der Ewerbsmigration im Gesundheitssektor
- Data Literacy in Unternehmen
- Web-based implementation and color-based comparison of dynamic treemaps
- Klassifizierung von Low-Code Applikationen am Beispiel von KNIME