Statistik und Ökonometrie Big Data an der Uni Rostock - medizin&technik - Ingenieurwissen für die Medizintechnik

Statistik und Ökonometrie

Big Data an der Uni Rostock

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Mit welchen Methoden sich große Datenmengen analysieren lassen, diskutieren Prof. Rafael Weißbach (links) und Mathematiker Lucas Radloff (Bild: Universität Rostock/Thomas Rahr)
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Massen an Daten und der Umgang damit sind in Zeiten der Digitalisierung ein Schlüsselthema. Am Lehrstuhl für Statistik und Ökonometrie der Uni Rostock ist das ein wichtiger Forschungsbereich. Und Studierende gilt es auf die Berufspraxis vorzubereiten.

Immer schnellere Computer und die damit einhergehende Zunahme der Digitalisierung verändern unser Leben fundamental. Die Menge der produzierten Daten steigt. Ununterbrochen werden Daten in umfangreichen Mengen und hoher Komplexität produziert. „Das ist für die statistische Datenanalyse ein weites Arbeitsfeld“, sagt Prof. Rafael Weißbach, Inhaber des Lehrstuhls für Statistik und Ökonometrie der Universität Rostock. Die Qualität der Forschung mache dadurch einen Quantensprung, unterstreicht der promovierte Mathematiker.

Das spiegele sich auch in der Lehre an der Universität Rostock wider. Studenten analysierten in ihren Bachelorarbeiten am Lehrstuhl beispielsweise 15 000 Aufschläge von Spielzügen der Schweriner Volleyballerinnen. Dabei untersuchten die angehenden Akademiker, inwieweit verschiedene Aufschlagarten Einfluss auf den Spielverlauf nehmen.

Mathematischen Modellen finden Muster

Auch bei Bachelor- und Masterarbeiten steige die Datenmenge ebenfalls erheblich. Das hat gerade Lucas Radloff erlebt. Der 26-jährige Mathematiker wertete knapp vier Millionen Buchungen von Kunden der Rostocker Reederei Aida aus: Big Data, sprich Massendaten, also ohne die bislang üblichen Umfragen. Die Grundlage bildete ein anonymisierter Datensatz von etwa drei Jahren. In dem waren die Ausflüge von Passagieren ausgewiesen, die bereits vor Antritt der Reise gebucht worden waren. Mit neuen Analysemethoden, neuen mathematischen Modellen und innovativer Technik ist es möglich, für das menschliche Gehirn nicht mehr fassbare Datenmassen zu speichern und in ihnen nach Mustern zu suchen. „Und genau daraus lassen sich dann konkrete Schlüsse ziehen“, sagt Lucas Radloff, der jetzt eine Doktorarbeit anpeilt, die sich wiederum mit Daten befassen wird.

Umgang mit Big Data trainieren

Das Beispiel von Aida zeige, dass die Datenmengen in Unternehmen riesig seien. „Gerade Abschlussarbeiten eignen sich gut, den Umgang mit großen Datensätzen für die praktische Arbeit nach dem Studium zu trainieren“, so der Forscher. Das betreffe nicht nur sein Fach, sondern beispielsweise auch die Soziologie und Volkswirtschaftslehre.

Für die Lehre bedeutet das weiterhin, dass in Vorlesungen und Seminaren Rechenwege klar und deutlich dargestellt werden müssen. Da sei eine einheitliche Sprache hilfreich. Deshalb hat der Lehrstuhl für Statistik und Ökonometrie der Universität Rostock dieses Jahr unter maßgeblicher Regie von Prof. Rafael Weißbach zwei weitere Lehrbücher auf Bachelor- und Masterniveau herausgegeben, damit die Analyse von Finanzdaten besser zu verstehen ist.

Die Bücher sind in der E-Book-Variante für Studierende fast überall verfügbar. „Die Anforderungen an die Studenten steigen“, betont Professor Weißbach „vor allem auch durch die strengen Vorschriften der europäischen Datenschutzverordnung.“ Methodik genauestens zu skizzieren und so Studierenden zu helfen, in Ruhe über spätere Datenanalysen nachzudenken, sei eine der Kernaufgaben in der methodischen Hochschullehre, unterstreicht Weißbach.

www.wiwi.uni-rostock.de/institut-fuer-volkswirtschaftslehre/statistikundoekonometrie/

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