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
Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics: 5th International Workshop, MLSA 2018, colocated with ECML/PKDD 2018, Dublin, Ireland, September 10, 2018, Proceedings
Brefeld, U. (Herausgeber*in), Davis, J. (Herausgeber*in), Van Haaren, J. (Herausgeber*in) & Zimmermann, A. (Herausgeber*in), 05.04.2019, Springer Nature AG. 179 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 11330 LNAI)Publikation: Bücher und Anthologien › Sammelwerke und Anthologien › Forschung
- Erschienen
Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics: 7th International Workshop, MLSA 2020, Co-located with ECML/PKDD 2020, Ghent, Belgium, September 14–18, 2020, Proceedings
Brefeld, U. (Herausgeber*in), Davis, J. (Herausgeber*in), van Haaren, J. (Herausgeber*in) & Zimmermann, A. (Herausgeber*in), 2020, Cham: Springer International Publishing AG. 146 S. (Communications in Computer and Information Science; Band 1324)Publikation: Bücher und Anthologien › Konferenzbände und -dokumentationen › Forschung
- Erschienen
Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference, ECML PKDD 2018, Dublin, Ireland, September 10-14, 2018, Proceedings - Part III
Brefeld, U. (Herausgeber*in), Curry , E. (Herausgeber*in), Daly, E. (Herausgeber*in), MacNamee, B. (Herausgeber*in), Marascu, A. (Herausgeber*in), Pinelli , F. (Herausgeber*in), Berlingerio, M. (Herausgeber*in) & Hurley, N. (Herausgeber*in), 2019, Cham: Springer. 706 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 11054 LNAI)Publikation: Bücher und Anthologien › Sammelwerke und Anthologien › Forschung
- Erschienen
Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference, ECML PKDD 2019, Würzburg, Germany, September 16–20, 2019, Proceedings, Part I
Brefeld, U. (Herausgeber*in), Fromont, E. (Herausgeber*in), Hotho, A. (Herausgeber*in), Knobbe, A. (Herausgeber*in), Maathuis, M. (Herausgeber*in) & Robardet, C. (Herausgeber*in), 2020, Cham: Springer Nature Switzerland AG. 766 S. (Lecture notes in computer science; Band 11906)(Lecture Notes in Artificial Intelligence; Band 11906)Publikation: Bücher und Anthologien › Konferenzbände und -dokumentationen › Forschung
- Erschienen
Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference, ECML PKDD 2019, Würzburg, Germany, September 16–20, 2019, Proceedings, Part II
Brefeld, U. (Herausgeber*in), Fromont, E. (Herausgeber*in), Hotho, A. (Herausgeber*in), Knobbe, A. (Herausgeber*in), Maathuis, M. (Herausgeber*in) & Robardet, C. (Herausgeber*in), 2020, Cham: Springer Nature Switzerland AG. 732 S. (Lecture notes in computer science; Band 11906)(Lecture Notes in Artificial Intelligence; Band 11906)Publikation: Bücher und Anthologien › Konferenzbände und -dokumentationen › Forschung
- Erschienen
Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference, ECML PKDD 2019, Würzburg, Germany, September 16–20, 2019, Proceedings, Part III
Brefeld, U. (Herausgeber*in), Fromont, E. (Herausgeber*in), Hotho, A. (Herausgeber*in), Knobbe, A. (Herausgeber*in), Maathuis, M. (Herausgeber*in) & Robardet, C. (Herausgeber*in), 2020, Cham: Springer Nature Switzerland AG. 804 S. (Lecture notes in computer science; Band 11906)(Lecture Notes in Artificial Intelligence; Band 11906)Publikation: Bücher und Anthologien › Konferenzbände und -dokumentationen › Forschung
- Erschienen
Machine Learning Applications
Arndt, N., Molitor, P. & Usbeck, R., 27.08.2023, in: IT - Information Technology. 65, 4-5, S. 139-141 3 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Andere (Vorworte. Editoral u.ä.) › Forschung
- Erschienen
Machine Learning for the Quantified Self: On the Art of Learning from Sensory Data
Hoogendoorn, M. & Funk, B., 2018, 1 Aufl. Cham: Springer International Publishing AG. 231 S. (Cognitive Systems Monograph; Band 35)Publikation: Bücher und Anthologien › Monografien › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Making the most out of timeseries symptom data: A machine learning study on symptom predictions of internet-based CBT
Hentati Isacsson, N., Zantvoort, K., Forsell, E., Boman, M. & Kaldo, V., 12.2024, in: Internet Interventions. 38, 8 S., 100773.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Management-Informationssysteme als Werkzeug des Controllings in öffentlichen Verwaltungen
Piechota, S., 1995, Management-Informationssysteme: Praktische Anwendungen. Hichert, R. & Moritz, M. (Hrsg.). 2. völlig überarbeitete Auflage Aufl. Berlin: Springer, S. 71-83 13 S.Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Kapitel