Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Advanced methods of management research XI

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Universität Erlangen-Nürnberg

Master of Science Management

Prof. Dr.

2024

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Advanced methods of management research XI - Cheatsheet
Advanced methods of management research XI - Cheatsheet Grundlagen der Datenanalyse und -interpretation Definition: Grundlagen der Datenanalyse und -interpretation: Basiskenntnisse zur Extraktion, Verarbeitung und Auswertung von Daten, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Hypothesen zu testen. Fokus liegt auf statistischen Methoden und ihrer Anwendung in der Managementforschung. Details: Dat...

Advanced methods of management research XI - Cheatsheet

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Advanced methods of management research XI - Exam
Advanced methods of management research XI - Exam Aufgabe 1) Du bist der Leiter eines Projekts zur Untersuchung der Kundenzufriedenheit in einem Dienstleistungsunternehmen. Deine Aufgabe besteht darin, die gesammelten Daten zu analysieren und entsprechende Handlungsempfehlungen abzuleiten. a) Datenaufbereitung: Die Rohdaten, die Du erhalten hast, enthalten mehrere fehlende Werte und Inkonsistenzen...

Advanced methods of management research XI - Exam

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Welche Methoden gehören zur explorativen Datenanalyse (EDA)?

Was versteht man unter deskriptiver Statistik?

Welche Software-Tools werden für Datenanalyse häufig verwendet?

Was versteht man unter Big Data in der Geschäftsumgebung?

Welche Algorithmen werden üblicherweise im maschinellen Lernen verwendet?

Welche Herausforderungen bestehen beim Einsatz von Big Data und maschinellem Lernen?

Was ist das Prinzip der Abfallreduktion und effizienten Ressourcennutzung in der Circular Economy?

Welches Prinzip beinhaltet die Sharing-Modelle und Produkt-as-a-Service in der Circular Economy?

Welche Ansätze tragen zur Schonung natürlicher Ressourcen bei in der Circular Economy?

Was ist der Hauptvorteil der iterativen und inkrementellen Entwicklung?

Wie wird das Produkt bei der iterativen und inkrementellen Entwicklung geliefert?

Welche Methoden sind Beispiele für die iterative und inkrementelle Entwicklung?

Was bedeutet Kundeneinbindung und schnelles Feedback?

Welche Methoden werden zur Kundeneinbindung und schnelles Feedback verwendet?

Warum ist Kundeneinbindung und schnelles Feedback in agilen Entwicklungsmodellen wichtig?

Was ist der Business-Model-Canvas?

Welche Segmente beinhaltet der Business-Model-Canvas?

Warum ist der Business-Model-Canvas nützlich?

Was versteht man unter modellbasiertem Systemengineering (MBSE)?

Welche Modelle werden im MBSE verwendet?

Nennen Sie Werkzeuge, die im MBSE verwendet werden.

Was sind Simulations- und Modellierungstechniken?

Welche Methoden gehören zu den Simulations- und Modellierungstechniken?

Nenne typische Anwendungsfelder von Simulations- und Modellierungstechniken.

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Advanced methods of management research XI an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

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Datengetriebene Wertschöpfung und Smart Products

Dieser Abschnitt konzentriert sich auf die Rolle von Daten in modernen Geschäftsstrategien einschließlich der Gestaltung und Optimierung von Smart Products.

  • Grundlagen der Datenanalyse und -interpretation
  • Big Data und maschinelles Lernen in der Geschäftsumgebung
  • Datengetriebene Entscheidungsfindung
  • Entwicklung von datenintensiven Produkten und Dienstleistungen
  • Integration von IoT (Internet of Things) in Geschäftsmodelle
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Nachhaltigkeit und Circular Economy

Hier wird untersucht, wie nachhaltige Geschäftsmodelle und Kreislaufwirtschaft zur Reduktion von Abfall und besserer Ressourcennutzung beitragen können.

  • Grundlagen der Nachhaltigkeit
  • Prinzipien der Circular Economy
  • Ressourcenschonende Produktionsprozesse
  • Innovative Recyclingtechnologien
  • Nachhaltige Lieferketten und Logistik
Karteikarten generieren
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Agile Entwicklung

Dieser Abschnitt deckt die Prinzipien und Praktiken der agilen Entwicklung ab, die Flexibilität und schnelle Anpassungsfähigkeit in Projekten ermöglichen.

  • Grundlagen agiler Methoden (Scrum, Kanban)
  • Iterative und inkrementelle Entwicklung
  • Effektives Team-Management in agilen Umgebungen
  • Werkzeuge und Techniken für agile Projektführung
  • Kundeneinbindung und schnelles Feedback
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Geschäftsmodell-Entwicklung

Dieser Themenbereich behandelt die Entwicklung und Analyse innovativer Geschäftsmodelle zur Schaffung langfristiger Geschäftswerte.

  • Grundlagen der Geschäftsmodellanalyse
  • Entwicklung von Wertversprechen
  • Erstellung und Nutzung von Business-Model-Canvas
  • Evaluierung und Anpassung von Geschäftsmodellen
  • Best-Practice-Beispiele aus verschiedenen Branchen
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MBSE (Model-Based Systems Engineering)

Dieser Abschnitt behandelt die Anwendung modellbasierter Ansätze im Systemengineering, um komplexe technische Systeme zu entwickeln und zu verwalten.

  • Einführung in MBSE und seine Bedeutung
  • Werkzeuge und Methoden des modellbasierten Systemengineerings
  • Anforderungsmanagement und Systemarchitekturen
  • Simulations- und Modellierungstechniken
  • Integration und Überprüfung von Systemen mittels MBSE
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Advanced methods of management research XI an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Das Seminar 'Advanced methods of management research XI' an der Universität Erlangen-Nürnberg richtet sich an Studierende des Studiengangs Management und bietet eine tiefgehende Einführung in fortschrittliche Forschungsmethoden des Managements. Der Kurs folgt dem Paradigma der Design Research Methodology (DRM) nach Blessing und Chakrabarti, bestehend aus vier Stufen: Klärung der Forschungsziele, erste deskriptive Studie (DS I), präskriptive Studie (PS I) und zweite deskriptive Studie (DS II). Die Veranstaltung kombiniert Vorlesungen, Workshops und praktische Übungen, sodass Du sowohl theoretisches Wissen als auch praktische Fertigkeiten erwirbst.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Veranstaltung folgt dem Paradigma der Design Research Methodology (DRM) nach Blessing und Chakrabarti. Diese umfasst vier Stufen: Klärung der Forschungsziele, erste deskriptive Studie (DS I), präskriptive Studie (PS I) und zweite deskriptive Studie (DS II). Der Kurs beinhaltet Vorlesungen, Workshops und praktische Übungen.

Studienleistungen: Die Leistungskontrolle erfolgt durch die Teilnahme an Workshops, das Verfassen von Berichten und Studien, sowie die Präsentation der Ergebnisse in mündlichen Prüfungen. Es gibt keine schriftliche Abschlussprüfung.

Angebotstermine: Der Kurs wird im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Datengetriebene Wertschöpfung und Smart Products, Nachhaltigkeit und Circular Economy, Agile Entwicklung, Geschäftsmodell-Entwicklung, MBSE (Model-Based Systems Engineering)

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

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