Institut für Wirtschaftsinformatik
Organisation: Institut
- Juniorprofessur für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Data Analytics
- Professur für Technische Informatik
- Professur für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Data Science
- Professur für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Digitale Transformation und Informationsmanagement
- Professur für Wirtschaftsinformatik, insbesondere E-Business und Wissensmanagement
- Professur für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Künstliche Intelligenz und Erklärbarkeit
- Professur für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Machine Learning
- Professur für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Network Science
Organisationsprofil
Am Institut für Wirtschaftsinformatik (IIS) der Leuphana Universität Lüneburg arbeiten wir an innovativen Themen in der Wirtschaftsinformatik und im Data Science. Inhaltliche Schwerpunkte sind die digitale Transformation, E-Health, E-Commerce, Business Analytics, Sport und E-Learning. Methodisch konzentrieren wir uns auf die Entwicklung und Nutzung von Verfahren des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz für die Modellierung und Lösung von datengetriebenen Entscheidungsproblemen. Weitere quantitative (z.B. Graphen, Optimierung) und qualitative (z.B. Interviews, Referenzmodellierung) Methoden ergänzen das Methodenspektrum. Die Kooperation mit anderen Universitäten, Unternehmen und Institutionen der Zivilgesellschaft spielen eine wichtige Rolle in der Arbeit unseres Instituts.
Forschungsschwerpunkte
Am Institut für Wirtschaftsinformatik sind derzeit 6 Professoren sowie zahlreiche wissenschaftliche Mitarbeiter*innen und eine Stipendiatin aktiv. Zu den inhaltlichen Schwerpunkten zählen digitale Transformation, E-Health, E-Commerce, Business Analytics, Sport und E-Learning. Details finden Sie auf den Webseiten der Arbeitsbereiche und in der zentralen Forschungsdatenbank der Leuphana. Das Institut für Wirtschaftsinformatik war für die Ausrichtung einer Reihe von Veranstaltungen und Konferenzen an der Leuphana verantwortlich (z.B. ITEE 2013, Endrunde Bundeswettbewerb Informatik 2014, MKWI2018 ).
- Erschienen
Feature selection for density level-sets
Kloft, M., Nakajima, S. & Brefeld, U., 2009, Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). Buntine, W., Grobelnik, M., Mladenic, D. & Shawe-Taylor, J. (Hrsg.). Heidelberg: Springer, S. 692-704 13 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 5781 LNAI, Nr. PART 1).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Fehler beim Controlling
Weinrich, G., 1988, in: Harvard Business Manager. 3, S. 119-123 5 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung
- Erschienen
Finanzanalyse und Finanzrating
Weinrich, G. & Jacobs, J., 01.01.2007, Finanzrating: Gestaltungsmöglichkeiten zur Verbesserung der Bonität. Achleitner, A.-K. (Hrsg.). Wiesbaden: Dr. Gabler Verlag, S. 15-53 39 S.Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Sammelwerken › Forschung
- Erschienen
Finanzmathematische Effektivzins-Berechnungsmethoden
Kober, J., Knöll, H.-D. & Rometsch, U., 1992, Mannheim: BI Wissenschaftsverlag. 206 S.Publikation: Bücher und Anthologien › Monografien › Transfer
- Erschienen
Finding the Best Match — a Case Study on the (Text‑) Feature and Model Choice in Digital Mental Health Interventions
Zantvoort, K., Scharfenberger, J., Boß, L., Lehr, D. & Funk, B., 12.2023, in: Journal of Healthcare Informatics Research. 7, 4, S. 447-479 33 S., 00148.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
‘Forewarned is Forearmed’: Overcoming Multifaceted Challenges of Digital Innovation Units
Raabe, J.-P., Horlach, B., Schirmer, I. & Drews, P., 2020, 26th Americas Conference on Information Systems, AMCIS 2020: Strategic and competitive uses of IT. A. F. I. S. (Hrsg.). Atlanta: AIS eLibrary, 10 S. (Proceedings of the Americas Conference on Information Systems (AMCIS); Band 2020).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Foreword to applied data science, demo, and nectar tracks
Brefeld, U., Curry, E., Daly, E., Macnamee, B., Marascu, A. & Pinelli, F., 01.01.2019, Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference, ECML PKDD 2018, Dublin, Ireland, September 10-14, 2018 : proceedings. Brefeld, U., Curry, E., Daly, E., Macnamee, B., Marascu, A. & Pinelli, F. (Hrsg.). Cham: Springer, Band 3. S. V-VI 2 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 11053).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Andere (Vor- und Nachworte ...) › Forschung
- Erschienen
Formulating and solving integrated order batching and routing in multi-depot AGV-assisted mixed-shelves warehouses
Xie, L., Li, H. & Luttmann, L., 01.06.2023, in: European Journal of Operational Research . 307, 2, S. 713-730 18 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Fostering Inclusivity – Towards Principles for Inclusive Information Systems Design
Vimalan, N., Zimmer, M. P. & Drews, P., 2024, Wirtschaftsinformatik 2024 Proceedings. Flath, C. M., Gust, G., Thiesse, F. & Winkelmann, A. (Hrsg.). The Association for Information Systems (AIS), 15 S. 85Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Frame-based Data Factorizations
Mair, S., Boubekki, A. & Brefeld, U., 25.07.2017, 34th International Conference on Machine Learning, ICML 2017. Precup, D. & Teh, Y. W. (Hrsg.). Red Hook: Curran Associates, S. 2305-2313 9 S. (Proceedings of Machine Learning Research; Band 70).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet