Thesis: Korrelation vs. Kausalität – Eignung und Abgrenzung in Business Intelligence

Im Big Data-Hype wollen immer mehr Unternehmen ihre Daten mit externen Datenquellen ergänzen, um „Big Data“ zu nutzen und weitere Erkenntnisse für strategische Entscheidungen zu generieren. Zusammen mit der Anwendung von komplexen prädiktiven statistischen Methoden/Modellen (Predictive Analytics), kann es schnell zu falschen Schlussfolgerungen kommen, weil Korrelationen und Kausalitäten nicht mehr strikt voneinander getrennt werden.

Der Fokus der Arbeit liegt auf der Beantwortung folgender Forschungsfragen: Welche Risiken birgt diese „unsaubere“ Trennung? Wann sollten Entscheidungsträger auf Korrelationen, wann auf Kausalitäten vertrauen? Wie unterscheiden sich diese beiden Phänomene aus statistischer Sicht und wie können Korrelationskoeffizienten bzw. „Kausalitätswerte“ (z.B. Regressions-koeffizienten) visualisiert werden?

Folgende Punkte sollen als (Bachelor- oder Master-)Thesis bearbeitet werden:
- Theoretische Betrachtung der Grundlagen und der Empirie
- Ableiten von Handlungsempfehlungen für Business Analysten & Dashboard-Konsumenten
- Auswahl passender Fallbeispiele
- Implementierung von Beispielen zum Aufzeigen der beiden Phänomene (mit Hilfe einer geeigneten Software wie Tableau)



Weitere Informationen

Unternehmen
ec4u expert consulting ag
Abschlussart
Bachelorarbeit / Masterarbeit
Ansprechpartner/in
Sarah Brüning | Human Resources | HR@ec4u.com | Tel. +49 721 46 476-100 | www.ec4u.com/karriere
Branche
Informationstechnologie und -dienste
Anforderungen
Folgende Voraussetzungen sollten Sie erfüllen:
- Studium der (Wirtschafts-) Informatik, Betriebswirtschaftslehre mit IT-Nebenfach
- Business Intelligence-Grundverständnis aus Studium oder Praktika
- Analytische Fähigkeiten (Statistik-Kenntnisse von Vorteil)
- Selbstständige und eigenverantwortliche Arbeitsweise
- Teamfähigkeit
- Motivation und Leistungsbereitschaft
Zusatzinformationen
Die Bearbeitung kann sofort begonnen werden und wird vergütet.





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