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Towards a Business Process Complexity Analysis Framework Based on Textual Data and Event Logs
(2022)
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, wie ein E-Learning-Angebot an der Technischen Hochschule Brandenburg das Interesse am Thema der Informationskompetenz steigern sowie diese Kompetenzen entsprechend vermitteln kann. Der Fokus liegt dabei auf zwei quantitativen Umfragen, der Erstellung eines Kurses in Moodle sowie eine Handlungsempfehlung, um die Digitale Lehre an der THB und der Hochschulbibliothek weiter zu etablieren.
Forecasting ist eine wichtige Methode zur Entscheidungsfindung für Unternehmen, Organisationen und Regierungen, da so der Ressourcenverbrauch reduziert werden kann. Der Forecast des prozentualen Marktanteils der neuen BEV-PKW-Zulassungen in Deutschland kann helfen, um strategische und zukunftsorientierte Entscheidungen, z.B. die vom Bund gesetzten Klimaziele, besser steuern zu können. Zur Durchführung des Forecastings wurde der Einsatz unterschiedlicher Machine-Learning-Methoden ausgenutzt.
Es wurden zwei Machine-Learning-Modelle für das Forecasting des prozentualen Marktanteils der BEV-PKW-Neuzulassungen in Deutschland verwendet: Die SARIMA(X)- und DeepAR-Modelle. Aufgrund der Unterschiede in den Eingabedatensätzen wurden vier Modelle der Univariate- und Multivariate- Zeitreihenanalyse trainiert. Mit Hilfe der RMSE-Fehlermetrik wurden die vier trainierten Modelle miteinander verglichen. Die letzten sechs Monate der Eingabedatensätze wurden zur Evaluierung der Modellqualität genutzt.
Die Ergebnisse dieser Masterarbeit zeigen, dass das SARIMAX-Modell zur Erstellung einer Prognose der multivariaten Datensätze die exogenen Variablen benötigt. Allerdings braucht das DeepAR-Modell keine exogenen Variablen, um eine Prognose generieren zu können. Wenn der Eingabedatensatz mindestens 300 Zeitreihen beträgt, eignet sich das DeepAR-Modell besser als das SARIMA(X)-Modell. Das DeepAR-Modell unterstützt nicht nur die univariaten- und multivariaten Datensätze, sondern generiert auch ein globales Modell, wodurch eine Prognose je Variable erstellt wird. Das ist ein großer Vorteil gegenüber dem SARIMA(X)-Modell, welches dazu nicht in der Lage ist.
Diese Arbeit gibt einen Einblick sowie eine Einschätzung eines Code-basierten
Werkzeuges zur Datenvisualierung, der d3js bibliothek für JavaScript. Es
werden nicht nur das Potential, sondern auch die Vor- und Nachteile evaluiert.
Weiterhin wird eine Einschätzung gegeben, wann der Einsatz dieses Werkzeuges
sinnvoll ist. Um diese Einschätzungen treffen zu können, werden einige Di-
agramme, bezüglich der aktuellen Flüchtlichgssituation, die aufgrund des
bewaffneten Ukrainekonfilktes besteht, erstellt. Dafür werden zunächst die
nötigen Grundlagen erklärt. Dies umfasst sowohl Daten und Datentypen,
als auch Diagramme und deren Aufbau. Abschließend werden die erstellten
Diagramme, sowie d3js im Diskussionsteil ausgewertet.
Da d3js in reinem JavaScript implementiert ist, lässt es sich problem-
los mit anderen Frameworks kombinieren. Der Fokus von d3js liegt auf der
schnellen und einfachen Manipulation von Elementen im Document Object
Model. d3js ist jedoch kein Werkzeug, mit dem in wenigen Zeilen Quell-
code ganze Diagramme erstellt werden können. Vielmehr müssen sowohl die
einzelnen Elemente eines Diagrammes, wie auch deren Position und Ausse-
hen händisch definiert werden. Das ermöglicht ein Höchstmaß an Kontrolle
über das Aussehen und Verhalten der Diagramme. Es ist jedoch auch zeitin-
tensiv und führt eventuell zur Implementation unübersichtlicher Diagramme.
Gepaart mit der hohen initialen Lernkurve kann die Nutzung von d3js nur
in speziellen Fällen, welche die volle Kontrolle über Aussehen und Verhalten
von Diagrammen benötigen, empfohlen werden.
In der heutigen Zeit finden Single-Page-Webanwendung immer mehr Verwendung.
Entsprechend dieser Entwicklung wurden Technologien, zur Erstellung von Single-Page-Webanwendungen, angefertigt. Um ihre Unterschiede und individuellen
Anwendungsmöglichkeiten zu ermitteln, wurde mit den drei populärsten
Technologien eine Webanwendung gebaut und eine Evaluation anhand einer Reihe
von Kriterien durchgeführt.