Einführung in die Webanalyse : Ideal für Ausbildung, Studium und Beruf (Rheinwerk Computing) (2019. 236 S. 24 cm)

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Einführung in die Webanalyse : Ideal für Ausbildung, Studium und Beruf (Rheinwerk Computing) (2019. 236 S. 24 cm)

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  • 製本 Hardcover:ハードカバー版
  • 商品コード 9783836272360

Description


(Text)

Wer jemals vor einem Webanalyse-System oder einem Analyse-Bericht saß und nicht wusste, womit und wie man anfängt, für den ist dieses Buch gedacht. Tom Alby hilft Ihnen dabei zu verstehen, wie eine professionelle Analyse von Anfang bis Ende abläuft. Unabhängig davon, welches System Sie verwenden oder ob Sie Informatik studiert haben oder nicht: Machen Sie sich mit den grundlegenden Denkansätzen und Herangehensweise der Webananalyse vertraut. Denn nur wer segeln gelernt hat, kann dann später auch jede Yacht über den Ozean steuern.

Aus dem Inhalt:

ZieldefinitionWie funktioniert Tracking?Hits, Seitenaufrufe, SitzungenDatenschutz (aktuell zur DSGVO)Statistik-GrundlagenAbsprungrate und Akquise-Kanäle verstehenKampagnenerfolge auswertenTesten und A/B-TestsReporting: Berichte erstellenDashboardsLösungen für typische Probleme
lysierenReporting und Lösungen für bekannte Problemstellungen


Aus dem Inhalt:


ZieldefinitionWie funktioniert Tracking?Hits, Seitenaufrufe, SitzungenDatenschutz (aktuell zur DSGVO)Statistik-GrundlagenAbsprungrate und Akquise-Kanäle verstehenKampagnenerfolge auswertenTesten und A/B-TestsReporting: Berichte erstellenDashboardsLösungen für typische Probleme

(Review)
»Alles in allem ein wichtiges und gelungenes Buch, das man jedem Webanalysten ans Herz legen kann.« LINUX MAGAZIN 201909
(Author portrait)
Alby, Tom
om Alby ist Chief Digital Transformation Officer bei dem Kreditversicherer "Euler Hermes" für Deutschland, Österreich und die Schweiz. Er unterrichtet Datenanalyse als Lehrbeauftragter an der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg (HAW).
(Table of content)
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6.2 ... Beispiele für Analysen mit Rohdaten ... 62

6.3 ... Rohdaten mit R abfragen, transformieren und auswerten ... 63



7. Dimensionen und Messwerte ... 69


7.1 ... Unterschied zwischen Dimensionen und Metriken ... 69

7.2 ... Umfang/Scope verstehen ... 71

7.3 ... Eigene Dimensionen und Metriken ... 72



8. Ereignisse und Datenschicht ... 75

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