Projekte und Abschlussarbeiten

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Verfügbare Themen

Projekte und Bachelorarbeiten

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Masterarbeiten

  • Erweiterung der EIDOanalyzer-Software um verschiedene Optimierungsmethoden
    Ziel dieser Arbeit ist die Integration verschiedener Optimierungsmethoden (z.B. des Simplex-Algorithmus) in die Software EIDOanalyzer. Diese Methoden sollen dazu dienen, "optimale" Eingabeparameter zu vorgegebenen Ausgabewerten zu ermitteln, wobei die Relation zwischen Ein- und Ausgabewerten durch die EIDOanalyzer-Software vorgegeben wird. Soweit wie möglich sollen die Optimierungsalgorithmen nicht selbst implementiert, sondern verfügbare Programmbibliotheken verwendet werden. Die Erstellung einer grafischen Benutzeroberfläche, die dem Endanwender die neuen Methoden zur Verfügung stellt, ist ebenfalls erforderlich. Dabei ist die Programmiersprache C# zu verwenden.
    Vorausgesetzte Kenntnisse:
    • Programmierung mit C#
    • Entwicklung grafischer Benutzeroberflächen
    • Statistik und predictive analytics
    • Optimierungsverfahren
  • Implementierung von Methoden der Sensitivitätsanalyse
    Ziel dieser Arbeit ist die Erweiterung der Software EIDOanalyzer um Funktionalität aus dem Bereich der Sensitivitätsanalyse. Dem Benutzer soll die Möglichkeit gegeben werden, eine beliebige Kombination unabhängiger Variablen auszuwählen, für welche das Programm eine "Sensitivitätszahl" aus verschiedenen statistischen Kenngrößen errechnet, aus welcher hervorgeht, wie und wie stark die Ausgabegröße von den gewählten Eingabegrößen abhängt. Diese Information soll dem Anwender in Form eines Protokolls und einer grafischen Darstellung wiedergegeben werden.
    Vorausgesetzte Kenntnisse:
    • Programmierung mit C#
    • Entwicklung grafischer Benutzeroberflächen
    • Statistik und predictive analytics
  • Implementierung linearer und nichtlinearer Regressionsmethoden
    Ziel dieser Arbeit ist es, die Funktionalität im Bereich der Regressionsanalyse des Programms EIDOminer zu erweitern. Dem Benutzer muss eine grafische Oberfläche zur Verfügung gestellt werden, über die er beliebige Funktionen der abhängigen und unabhängigen Variablen eines gegebenen Datensatzes eingeben kann. Das Problem der kleinsten Quadrate muss anschließend gelöst werden, um die optimale lineare Regression für die transformierten Variablen zu finden.
    Zusätzlich muss ein nichtlineares Regressionsmodell implementiert werden: Dem Benutzer soll die Möglichkeit gegeben werden, beliebige Funktionen der unabhängigen Variablen und mehrerer Parameter zu definieren. Diese Parameter müssen anschließend optimiert werden, um ein optimales nichtlineares Regressionsmodell für einen gegebenen Datensatz zu finden.
    Vorausgesetzte Kenntnisse:
    • Programmierung mit C#
    • Entwicklung grafischer Benutzeroberflächen
    • Statistik und predictive analytics
    • Nichtlineare Regression