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.

Forschungsschwerpunkte

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. 2016
  2. Erschienen

    Predicting online user behavior based on Real-Time Advertising Data

    Stange, M. & Funk, B., 06.2016, Proceedings of the Twenty-Fourth Conference on Information Systems (ECIS) 2016. AIS eLibrary, 14 S. (Research Papers; Nr. 152).

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  3. Erschienen

    How to Predict Mood? Delving into Features of Smartphone-Based Data

    Becker, D., Bremer, V., Funk, B., Asselbergs, J., Riper, H. & Ruwaard, J., 08.2016, Proceedings of the AMCIS 2016. AIS eLibrary, 10 S. (Proceedings of the Americas Conference on Information Systems (AMCIS); Band 2016).

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  4. Erschienen

    "Occupational eMental Health" in der Lehrergesundheit: Ein metaanalytisches Review zur Wirksamkeit von Online-Gesundheitstrainings bei Lehrkräften

    Lehr, D., Heber, E., Sieland, B., Hillert, A., Funk, B. & Ebert, D. D., 01.08.2016, in: Prävention und Gesundheitsförderung. 11, 3, S. 182-192 11 S.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenÜbersichtsarbeitenForschung

  5. Erschienen

    European COMPARative Effectiveness research on blended Depression treatment versus treatment-as-usual (E-COMPARED): Study protocol for a randomized controlled, non-inferiority trial in eight European countries

    Kleiboer, A., Smit, J., Bosmans, J., Ruwaard, J., Andersson, G., Topooco, N., Berger, T., Krieger, T., Botella, C. M., Banos Rivera, R. M., Chevreul, K., Araya, R., Cerga-Pashoja, A., Cieslak, R., Rogala, A., Vis, C., Draisma, S., van Schaik, D. J., Kemmeren, L., Ebert, D. D., Berking, M., Funk, B., Cuijpers, P. & Riper, H., 03.08.2016, in: Trials. 17, 1, 10 S., 387.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

  6. Erschienen

    Does Internet-based guided self-help for depression cause harm? An individual participant data meta-analysis on deterioration rates and its moderators in randomized controlled trials

    Ebert, D. D., Donkin, L., Andersson, G., Andrews, G., Berger, T. K., Carlbring, P., Rozental, A., Choi, I., Laferton, J. A. C., Johansson, R., Kleiboer, A., Lange, A., Lehr, D., Reins, J. A., Funk, B., Newby, J., Perini, S., Riper, H., Ruwaard, J., Sheeber, L., Snoek, F., Titov, N., Ünlü Ince, B., Van Bastelaar, K. M. P., Vernmark, K., Van Straten, A., Warmerdam, L., Salsman, N. & Cuijpers, P., 01.10.2016, in: Psychological Medicine. 46, 13, S. 2679-2693 15 S.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenÜbersichtsarbeitenForschung

  7. 2017
  8. Erschienen

    Analysing clickstream data: Do paid and organic search affect each other?

    Bremer, V. & Funk, B., 04.04.2017, in: International Journal of Electronic Business. 13, 2/3, S. 205-215 11 S., 5.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

  9. Erschienen

    Predicting the Individual Mood Level based on Diary Data

    Bremer, V., Becker, D., Funk, B. & Lehr, D., 06.2017, Proceedings of the 25th European Conference on Information Systems, ECIS 2017. AIS eLibrary, S. 1161-1177 17 S. (Proceedings of the 25th European Conference on Information Systems, ECIS 2017).

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  10. Erschienen

    What’s Hot: Machine Learning for the Quantified Self: On the Art of Learning from Sensory Data

    Hoogendoorn, M. & Funk, B., 28.09.2017

    Publikation: Andere wissenschaftliche BeiträgeBeiträge in wissenschaftlichen Foren oder WeblogsForschungbegutachtet

  11. Erschienen

    Deep Learning auf sequenziellen Daten als Grundlage unternehmerischer Entscheidungen: Schwerpunkt Analyse sequenzieller Daten

    Funk, B., Dr. Rettenmeier, M. & Lang, T., 10.2017, in: Wirtschaftsinformatik & Management. 9, 5, S. 16-25 10 S.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

  12. 2018
  13. 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 AnthologienMonografienForschungbegutachtet