Data Analytics in der Unternehmensrechnung

Hinweis

Die Veranstaltung wird jedes Wintersemester angeboten und ist für eines der folgenden Module im BWL-Bachelor anrechenbar:

• Anwendungsorientierte Fragen der Unternehmensrechnung und Wirtschaftsprüfung
• Anwendungsorientierte Fragen des Controlling
• Anwendungsorientierte Fragen der Finanzierung

Inhalte

Das Vorhandensein immer größerer Datenmengen gepaart mit technologischen Weiterentwicklungen ermöglichen es Unternehmen und Wissenschaftlern aus strukturierten und unstrukturierten Daten (z.B. Texte, Videos) neue Erkenntnisse zu gewinnen. Auch in der Finanzfunktion von Unternehmen finden die unter dem Begriff Data Analytics fallenden automatisierten Analysemethoden vermehrt Anwendung und führen dabei zu tiefgreifenden Veränderungen. Datenanalysen sind dabei beispielsweise von zentraler Bedeutung in Bezug auf die Finanzberichterstattung und der internen Steuerung von Unternehmen.

Das Ziel dieser Veranstaltung besteht darin, den Teilnehmern eine Einführung in die wesentlichen Data-Analytics-Methoden zu geben, ihre Anwendungsmöglichkeiten in der betrieblichen Praxis aufzuzeigen und sie bei der Lösung beispielhafter betriebswirtschaftlicher Problemstellungen einzusetzen. Neben der Vermittlung der theoretischen Grundlagen werden die Teilnehmenden zudem auch an die konkrete Anwendung wesentlicher automatisierter Datenanalysen mittels der Programmiersprache Python herangeführt. Darüber hinaus gewähren Gastvorträge einen Einblick in die Anwendung von Data Analytics in der Unternehmenspraxis. Konkret werden dabei folgende Lernziele und Inhalte verfolgt:

Lernziele

Inhalte

Erlangung eines Grundverständnisses über Anwendungsbereiche von Data Analytics im betrieblichen Rechnungswesen  Identifikation von Problemstellungen, die mittels Data Analytics analysiert werden können Verständnis über Potenziale und Grenzen wesentlicher Data-Analytics-Methoden  Selbstständige Anwendung ausgewählter Data-Analytics-Methoden mittels der Programmiersprache Python Befähigung zur Beurteilung und Interpretation der Analyseergebnisse

Grundkonzepte der Datenanalyse Einführung in die betriebliche Datenhaltung Einführung in die Programmiersprache Python Datenaufbereitungen Visualisierungstechniken Identifizierung von Ausreißern in Datensätzen  Analyse von Buchhaltungsdaten Korrelations-, Regressions- und Zeitreihenanalysen Clusteranalysen Natural Language Processing

Organisatorisches

Vorlesung

• Montags, 10:00 - 12:00 Uhr
• Ort: K005 Seminarraum UG (Garystr. 21)
• Beginn: 14.10.24

Übung

• Übung: Mittwochs, 10:00 - 12:00 Uhr
• Ort: K 006a PC Pool 1 (Garystr. 21)
• Beginn: 16.10.24

Teilnahmevoraussetzungen

Der Kurs baut auf den Inhalten des Pflichtmoduls „Einführung in die Statistik“ auf, sodass eine erfolgreiche Absolvierung dieses Moduls empfohlen wird. Programmierkenntnisse werden nicht vorausgesetzt, die Verwendung eines eigenen Notebooks wird empfohlen.