Beschreibung:

(English version below)

Im Rahmen des Fachseminars Ökonometrische Methoden erarbeiten, präsentieren und diskutieren die Studierenden aktuelle Forschungsergebnisse aus der methodischen sowie unter Umständen angewandten Ökonometrie. Wir diskutieren im aktuellen Semester die Anwendung von Prognoseverfahren etwa aus der Zeitreihenanalyse oder dem statistischen Lernen auf reale Daten des Einzelhandels. Diese werden zur Verfügung gestellt von ALDI Süd und ermöglichen so einen attraktiven Einblick in die Berufspraxis von Datenanalysten bei einem der größten deutschen Konzerne. Das Seminar wird in Kooperation mit ALDI Süd durchgeführt.

Mögliche Themen sind: 

• Prognose für die Zuteilung von Special Buy Artikeln
• Prognose der Wiederbestellmenge von Special Buy Artikel
• Prognose von Core Range Artikeln im Retail
• Analyse zu Unterschieden im Abverkaufsverhalten unterschiedlicher Warengruppen
• Feature Engineering für die Prognose von Core Range Promotions
• Untersuchung und Auswahl geeigneter Seasonalitäts-Feature für den Einzelhandel.
• Prognose von Key Events, bspw. Ostern, Weihnachten oder weitere Feiertage
• Verbesserung der Prognosegüte durch Preprocessing (bspw. Ausreißererkennung, Out-of-Stock und Intra-day Out of Stock)
• Der Einfluss von Wetter auf den Abverkauf im Einzelhandel

In this course, students work on the frotnier of theoretical and applied econometric research. The results are presented and discussed in class. In the current term, we apply modern predictive tools from time series analysis and/or the statistical learning literature to real retail data. These are supplied by ALDI Süd and thus give unique insights into the responsibilities of data scientists at one of Germany’s largest companies. The seminar will be organized in cooperation with ALDI Süd.

Possible topics include:

• Allocating Special Buy Articles in Retail
• Reordering Special Buy Articles
• Forecasting Core Range Article in Retail
• Analysis Customer behaviour in various Commodity Groups
• Feature Engineering for Core Rage Promotion Forecasts
• Modeling and Selecting relevant reasonality Features for Retail
• Forecasting Key Events for Retail
• Improving Forecast Accuracy with Preprocessing
• Analyzing the Influence of Weather on Customer Behaviour in Retail

Links:

Informationen zur Anrechenbarkeit sowie den Inhalten dieser Veranstaltung finden sich im Modulhandbuch.

Information on credits you can obtain with this course as well as its content can be found in the module handbook.

Material:

• Syllabus_Seminar_MSc_WS2024.pdf (104 Ki, Letzte Änderung 27.09.2024)