Zusammenfassung
Für viele Studierende ist die Statistik-Ausbildung in ihrem Studium ein mehr oder minder großes Übel. Kein Wunder, dass sie von der vermittelten Theorie und deren potenziellen Anwendungsfeldern nur wenig bis zum Start in die Praxis als brauchbar und nützlich behalten. Doch gerade die Marktforschung bedarf einer fundierten Ausbildung in grundlegenden und fortgeschrittenen statistischen Analyseverfahren. Dieser Beitrag beschäftigt sich mit den Auswirkungen der sich abzeichnenden Entwicklungen in der Marktforschung auf die geänderten oder sich ändernden Anforderungen in der Statistik-Ausbildung im Studium. Er hinterfragt kritisch die derzeitige Wissensvermittlung in den Statistik-Vorlesungen und zeigt Optimierungspotenziale auf, die sich aus den Anforderungen an die sich dem Studium anschließende Praxis ableiten lassen, speziell im Hinblick auf die Marktforschung. Zusätzlich werden gerade entstandene oder entstehende, ausgewählte Tätigkeitsfelder der Marktforschung als mögliche Impulsgeber für modifizierte oder ergänzte Lehrinhalte untersucht.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Literatur
Backhaus, K., B. Erichson, W. Plinke, und R. Weiber. 2011. Multivariate Analysemethoden, 13. überarbeitete Auflage. Berlin: Springer.
Bamberg, G., F. Baur, und Michael Krapp. 2009. Statistik, 15. überarbeitete Auflage. München: Oldenburg Verlag.
Bleymüller, J., G. Gehlert, und H. Gülicher. 2008. Statistik für Wirtschaftswissenschaftler. 15. Aufl. München: Vahlen.
Bourier, G. 2011. Beschreibende Statistik, 9. überarbeitete Auflage. Wiesbaden: Gabler Verlag.
Fahrmeier, L., R. Künstler, I. Pigeot, und G. Tutz. 2011. Statistik. 7. Aufl. Heidelberg: Springer.
Kaun, A. 2008. Didaktik der Statistik. Hamburg: Verlag Dr. Kovac.
Krämer, Walter. 2011. So lügt man mit Statistik. 4. Aufl. München: Piper Verlag.
Oestreich, M., und O. Romberg. 2014. Keine Panik vor Statistik – Erfolg und Spaß im Horrorfach nichttechnischer Studiengänge, 5. überarbeitete Auflage. Wiesbaden: Springer Spektrum.
Puleston, J., und D. Sleep. 2008. Measuring the value of respondent engagement – Innovative techniques to improve panel quality. Proceedings of the ESOMAR Panel Research 2008, Dublin
Rendtel, U. 2010. Die Zukunft der Statistik: Eine persönliche Betrachtung. Working Paper Nr. 166, Rat für Sozial und Wirtschaftsdaten (RatSWD).
Internetquellen
Gartner, Inc. 2013. Gartner’s 2013 Hype cycle for emerging technologies maps out evolving relationship between humans and machines. http://www.gartner.com/newsroom/id/2575515. Zugegriffen: 28. Mai 2014
Gutierrez, D. 2013. Data Scientist vs. Data Artist. http://inside-bigdata.com/2013/11/27/data-scientist-vs-data-artist/. Zugegriffen: 28. Mai 2014
IBM Institute for Business Value. 2012. Analytics: Big Data in der Praxis. Wie innovative Unternehmen ihre Datenbestände effektiv nutzen, Business Analytics and Optimization Executive Report. http://www-935.ibm.com/services/de/gbs/thoughtleadership/GBE03519-DEDE-00.pdf. Zugegriffen: 28. Mai 2014
Koeffer, S. 2014. Mit Predictive Analytics in die Zukunft blicken. http://www.cowo.de/a/2370894. Zugegriffen: 28. Mai 2014
Seiffert, I., und M. Degen. 2010. Riesenschritte Richtung Zukunft. Online-Marktforschung - gestern, heute, Fachartikel auf www.research-results.de, Artikelnummer: 10-02-32-1, Ausgabe 2/2010. http://www.research-results.de/fachartikel/2010/ausgabe-2/riesenschritte-richtung-zukunft.html. Zugegriffen: 28. Mai 2014
Siegmund, C. 2006. Einführung in Text Mining. In: Text Mining: Wissensgewinnung aus natürlichsprachigen Dokumenten, Hrsg. R. Witte und J. Mülle, 41–58. Institut für Programmstrukturen und Datenorganisation (IPD), Universität Karlsruhe. http://digbib.ubka.uni-karlsruhe.de/volltexte/documents/3230. Zugegriffen: 28. Mai 2014
Springer Gabler Verlag, Hrsg. Gabler Wirtschaftslexikon, Stichwort: Gamification. http://wirtschaftslexikon.gabler.de/Archiv/688938796/gamification-v3.html. Zugegriffen: 28. Mai 2014
Woods, D. 2012. IBM’s Anjul Bhambhri on What Is a Data Scientist? http://www.forbes.com/sites/danwoods/2012/02/16/ibms-anjul-bhambhri-on-what-is-a-data-scientist/. Zugegriffen: 28. Mai 2014
Author information
Authors and Affiliations
Corresponding author
Editor information
Editors and Affiliations
Rights and permissions
Copyright information
© 2015 Springer Fachmedien Wiesbaden
About this chapter
Cite this chapter
Tuschl, S. (2015). Vom Datenknecht zum Datenhecht: Eine Reflektion zu Anforderungen an die Statistik-Ausbildung für zukünftige Marktforscher. In: Keller, B., Klein, HW., Tuschl, S. (eds) Zukunft der Marktforschung. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-05400-7_4
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-05400-7_4
Published:
Publisher Name: Springer Gabler, Wiesbaden
Print ISBN: 978-3-658-05399-4
Online ISBN: 978-3-658-05400-7
eBook Packages: Business and Economics (German Language)