Professur für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Data Science

Organisation: Professur

Organisationsprofil

Die Arbeitsgruppe Wirtschaftsinformatik, insbesondere Data Science, unter der Leitung von Prof. Dr. Burkhardt Funk, widmet sich der Entwicklung und Anwendung datengetriebener Methoden zur Entscheidungsunterstützung in Unternehmen und öffentlichen Institutionen.

Themen

Der Forschungsschwerpunkt liegt auf dem Einsatz von Data Science und maschinellem Lernen zur Analyse großer Datenmengen, um Prozesse und Entscheidungen zu optimieren. Ein zentrales Thema ist die Entwicklung intelligenter Systeme, die durch datenbasierte Vorhersagen Entscheidungen unterstützen. Anwendungsfelder bieten das Gesundheitswesen und verschiedene betriebliche Funktionen (z.B. Marketing, Rechnungswesen). Die Arbeitsgruppe hat u.a. Ansätze zur Vorhersage der Wirksamkeit und Personalisierung von Gesundheitsinterventionen, Methoden zur Wissensextraktion aus Dokumenten (geschäftliche Dokumente, wissenschaftliche Arbeiten) und zur optimalen Budgetallokation im Marketing entwickelt.

    Fachgebiete

  • Wirtschaftsinformatik - E-Commerce, Online Advertising, Pricing, Fraud Prevention, Integration Umweltinformationssysteme, ERP-Systeme, E-Mental-Health
  1. 2025
  2. Erschienen

    Construct relation extraction from scientific papers: Is it automatable yet?

    Funk, B. & Scharfenberger, J., 2025, Proceedings of the 58th Hawaii International Conference on System Sciences 2025. Honolulu: University of Hawaiʻi at Mānoa, S. 4675-4684 10 S. (Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS); Band 2025).

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAbstracts in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  3. 2024
  4. Erschienen

    Estimation of minimal data sets sizes for machine learning predictions in digital mental health interventions

    Zantvoort, K., Nacke, B., Görlich, D., Hornstein, S., Jacobi, C. & Funk, B., 12.2024, in: npj Digital Medicine. 7, 1, 10 S., 361.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

  5. Erschienen

    Predicting recurrent chat contact in a psychological intervention for the youth using natural language processing

    Hornstein, S., Scharfenberger, J., Lueken, U., Wundrack, R. & Hilbert, K., 12.2024, in: npj Digital Medicine. 7, 1, 9 S., 132.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

  6. Erschienen

    Identifying clinically relevant agranulocytosis in people registered on the UK clozapine Central Non-Rechallenge Database: retrospective cohort study

    Oloyede, E., Bachmann, C. J., Dzahini, O., Lopez Alcaraz, J. M., Singh, S. D., Vallianatu, K., Funk, B., Whiskey, E. & Taylor, D., 11.2024, in: The British Journal of Psychiatry. 225, 5, S. 484-491 8 S.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

  7. Erschienen

    A Universal Digital Stress Management Intervention for Employees: Randomized Controlled Trial with Health-Economic Evaluation

    Freund, J., Smit, F., Lehr, D., Zarski, A. C., Berking, M., Riper, H., Funk, B., Ebert, D. D. & Buntrock, C., 22.10.2024, in: Journal of Medical Internet Research. 26, 13 S., e48481.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

  8. Erschienen

    Use of Machine-Learning Algorithms Based on Text, Audio and Video Data in the Prediction of Anxiety and Post-Traumatic Stress in General and Clinical Populations: A Systematic Review

    Ciharova, M., Amarti, K., van Breda, W., Peng, X., Lorente-Català, R., Funk, B., Hoogendoorn, M., Koutsouleris, N., Fusar-Poli, P., Karyotaki, E., Cuijpers, P. & Riper, H., 01.10.2024, in: Biological Psychiatry. 96, 7, S. 519-531 13 S.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenÜbersichtsarbeitenForschung

  9. Erschienen

    Ablation Study of a Multimodal Gat Network on Perfect Synthetic and Real-world Data to Investigate the Influence of Language Models in Invoice Recognition

    Thiée, L. W., 11.09.2024, Document Analysis and Recognition – ICDAR 2024 Workshops: Athens, Greece, August 30–31, 2024 Proceedings, Part II. Mouchère, H. & Zhu, A. (Hrsg.). Cham: Springer Nature AG, Band 2. S. 199-212 14 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 14936)(Document analysis and recognition - ICDAR 2024 workshops ; Band 2).

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  10. Erschienen

    Digitale Kontaktnachverfolgung bei Infektionskrankheiten: Projektstudie ZIL-Kontakt

    Drews, P., Funk, B., Heger, J., Lehr, D., Zimmer, M. P. & Lemmer, K., 22.08.2024, Lüneburg: Leuphana Universität Lüneburg, 25 S.

    Publikation: Arbeits- oder Diskussionspapiere und BerichteProjektberichteTransfer

  11. Elektronische Veröffentlichung vor Drucklegung

    Dataset size versus homogeneity: A machine learning study on pooling intervention data in e-mental health dropout predictions

    Zantvoort, K., Hentati Isacsson, N., Funk, B. & Kaldo, V., 15.05.2024, (Elektronische Veröffentlichung vor Drucklegung) in: Digital Health. 10, 10 S.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

  12. 2023
  13. 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 ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

Vorherige 1 2 3 4 5 6 7 8 ...15 Nächste