Konstantin Hopf

Raum: WE5/02.062

Telefon: +49 951 863 2236

Email: konstantin.hopf(at)uni-bamberg.de

Sprechstunde: nach Vereinbarung

Akademischer Werdegang

  • 2019 - heute: Wissenschaftlicher Assistent am Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik, insb. Energieeffiziente Systeme an der Universität Bamberg
  • April 2019: Abschluss der Promotion zum Dr. rer. pol. (Note: summa cum laude), Thema der Dissertation: "Predictive Analytics for Energy Efficiency and Energy Retailing"
  • 2018 (Feb - Apr): Lehr- und Forschungsaufenthalt an der Copenhagen Business School, Department of Digitalization
  • 2015 - 2019: Doktorand am Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik, insb. Energieeffiziente Systeme an der Universität Bamberg und Senior analyst im Bits-to-Energy Lab, einer Forschungskooperation der ETH Zurich, der Otto-Friedrich Universität Bamberg und der Universität St. Gallen (www.bits-to-energy.ch)
  • 2014 - 2015: Masterstudium der Wirtschaftsinformatik an der Otto-Friedrich-Universität Bamberg
  • 2012 - 2013: Auslandssemester an der University of Skövde, Schweden
  • 2010 - 2014: Bachelorstudium der Wirtschaftsinformatik an der Otto-Friedrich-Universität Bamberg
    (Auszeichnung der Bachelorarbeit mit dem ersten Platz im IT Cluster Oberfranken Absolventenpreis 2015)

Forschungsinteressen

  • Datenanalyse und maschinelle Lernverfahren
  • Entscheidungsunterstützungs- und Expertensysteme
  • Informationssysteme und Anwendungen der Energieinformatik, im Bereich Smart Grid und Smart Meters
  • Open Data und Volunteered Geographic Information

Forschungsprojekte

Veröffentlichungen

Zeitschriftenbeiträge (peer-reviewed)

Hopf, K., Sodenkamp, M., Staake, T. (2018). Smart Meter Data Analytics for Enhanced Energy Efficiency in the Residential Sector. Electronic Markets, (online first) DOI: 10.1007/s12525-018-0290-9

Hopf, K. (2018). Mining Volunteered Geographic Information for Predictive Energy Data Analytics. Energy Informatics, 1:4, DOI: 10.1186/s42162-018-0009-3

Konferenzbeiträge (peer-reviewed)

Stingl, C., Hopf, K., Staake, T. (2018). Explaining and predicting annual electricity demand of enterprises – A case study from Switzerland, 7. DACH+ Conference on Energy Informatics, Oldenburg,  11. – 12. Oktober, In: Energy Informatics, 1:50, DOI: 10.1186/s42162-018-0028-0

Hopf, K., Riechel, S., Sodenkamp, M., Staake, T. (2017). Predictive Customer Data Analytics – The Value of Public Statistical Data and the Geographic Model Transferability.38. International Conference on Information Systems (ICIS), Seoul: Südkorea, 10. – 13. Dezember

Hopf, K., Kormann, M., Sodenkamp, M., Staake, T. (2017). A Decision Support System for Photovoltaic Potential EstimationACM International Conference on Internet of Things and Machine Learning 2017, Liverpool: UK, 17. - 18. Oktober, DOI: 10.1145/3109761.3109764

Sodenkamp, M., Kozlovskiy, I., Hopf, K., Staake, T. (2017). Smart Meter Data Analytics for Enhanced Energy Efficiency in the Residential Sector. 13. Wirtschaftsinformatik 2017, St. Gallen, 12. - 15. Februar

Hopf, K., Sodenkamp, M., Kozlovskiy, I. (2016). Energy Data Analytics for Improved Residential Service Quality and Energy Efficiency. 24. European Conference on Information Systems (ECIS), Istanbul: Türkei, 12. - 15. Juni

Kozlovskiy, I., Sodenkamp, M., Hopf, K., Staake, T. (2016). Energy Informatics for Environmental, Economic and Societal Sustainability: A Case of the Large-Scale Detection of Households with Old Heating Systems. 24. European Conference on Information Systems (ECIS), Istanbul: Türkei, 12. - 15. Juni

Hopf, K., Sodenkamp, M., Kozlovskiy, I., Staake, T. (2015) Household Classification Using Annual Electricity Consumption Data, presented as poster at 4. D-A-CH+ Energieinformatik Konferenz, Karlsruhe, 12. – 13. November

Hopf, K., Dageförde, F., Wolter, D. (2015). Identifying the Geographical Scope of Prohibition Signs, 12. International Conference on Spatial Information Theory (COSIT) , 2015 Santa Fe: NM, USA, 12. – 16. Oktober. Proceedings in Lecture Notes in Computer Science, DOI: 10.1007/978-3-319-23374-1_12

Hopf, K., Sodenkamp, M., Kozlovskiy, I., Staake, T. (2014). Feature extraction and filtering for household classification based on smart electricity meter data, 3. D-A-CH+ Energieinformatik Konferenz 2014, 13. -14. November. In: Computer Science - Research and Development 31 (3), pp. 141-148, DOI: 10.1007/s00450-014-0294-4

Buchkapitel und Sonstige

Sodenkamp, M., Hopf, K., Kozlovskiy, I., Staake, T. (2016). Smart-Meter-Datenanalyse für automatisierte Energieberatungen ("Smart Grid Data Analytics"), Schlussbericht. Bundesamt für Energie, Schweiz

Sodenkamp, M., Hopf, K., Staake, T. (2015). Using supervised machine learning to explore energy consumption data in private sector housing. In: Tavana, M. & Puranam, K. (Hg.): Handbook of Research on Organizational Transformations through Big Data Analytics. Hershey, USA: IGI Global, DOI: 10.4018/978-1-4666-7272-7.ch019

Vorträge

  • "Datenanalyse mit R", Führungskräfte-Workshop für ein Energieversorgungsunternehmen, Universität Bamberg, April 2018
  • "Mining Volunteered Geographic Information for Predictive Energy Data Analytics", PhD Workshop 'Energy Informatics' im Rahmen der 6. D-A-CH+ Energieinformatik Konferenz in Lugano, Schweiz am 04.10.2017
  • "Predictive Analytics in Energy Retail", Doctoral Consortium während der 25. European Conference on Information Systems (ECIS) in Guimarães, Portugal am 05.06.2017
  • "Lifting the value of customer data for marketing – Predictive analytics in energy retail", 9. BarCamp Nürnberg am 13.05.2017
  • "Heimat ohne fossile Energieträger realisieren (H.o.f.E.r.) - Raus aus dem Energiestrudel", Neumarkter Nachhaltigkeitskonferenz 2010 am 25.06.2010
  • "Raus aus dem Energiestrudel", 17. Symposium der Deutschen Bundesstiftung Umwelt (DBU) und der Freunde und Förderer des Zentrums für Umwelt und Kultur Benediktbeuern am 29.09.2009