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Springer Practical Google Analytics and Google Tag Manager for Developers (Englisch, Softcover, Jonathan Weber) (8559810)Springer Practical Google Analytics and Google Tag Manager for Developers (Englisch, Softcover, Jonathan Weber) (8559810)80,24 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Vollmert, Markus: Google Analytics 4
Google Analytics 4 , Das umfassende Handbuch mit allen Neuerungen und Features von GA4 - Ausgabe 2025 , Stabilisatoren > Sportfederung , Auflage: 2. Auflage, Erscheinungsjahr: 20250408, Titel der Reihe: Rheinwerk Computing##, Autoren: Vollmert, Markus, Edition: ENL, Auflage: 25002, Auflage/Ausgabe: 2. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 500, Themenüberschrift: COMPUTERS / Databases / Data Mining, Keyword: Big Query; Conversion Rate; Customer Journey; DSGVO; Data Science; DataStudio; Datenanalyse; GA4; GA4 vs. Universal Analytics; Hand-Buch Anleitung; Piwik, matomo; Property; ROI; Statistische Auswertung; Tipps zur Migration; Trackingtool; Usability; Userverhalten; Was ist neu in GA4, Fachschema: Data Mining (EDV)~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~EDV / Theorie / Allgemeines~Electronic Marketing - Online-Marketing~Marketing / Electronic Commerce, Fachkategorie: Informationstechnik (IT), allgemeine Themen~Datenerfassung und -analyse~Data Mining, Warengruppe: HC/Informatik, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 240, Breite: 168, Höhe: 32, Gewicht: 1094, Produktform: Gebunden,
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Data Analytics, Fachbücher von Johannes Kröckel
Einer der Schwerpunkte von Industrie 4.0 ist die Integration von Big Data Technologien in Fertigung und Logistik. Auf Basis von bestehenden meist ungenutzten sowie zusätzlich aufgezeichneten Daten ergeben sich ungeahnte Potenziale für Effizienzsteigerungen und Kostensenkungen. Neue digitale Produkte und Dienstleistungen ermöglichen produzierenden Unternehmen darüber hinaus neue gewinnbringende Geschäftsmodelle, mit denen sie Kundenbedürfnisse noch besser abdecken bzw. neue Kunden akquirieren können. Dabei spielen effiziente Machine Learning Algorithmen für die automatisierte, objektive, zuverlässige und schnelle Verarbeitung und Auswertung grosser industrieller Datenmengen eine zentrale Rolle. Das Buch führt Businessziele und analytische Lösungswege in pragmatischer Art und Weise zusammen. Es bietet nicht nur einen guten Überblick zu den in der Fertigung und Logistik anwendbaren Data Mining Algorithmen, sondern liefert auch konkrete Use Cases, die mit diesen Algorithmen erfolgreich umgesetzt werden können. • Rollen und Teamstruktur • Vorgehen • Daten • Handwerkszeug (Algorithmen und Methoden) • Use Cases aus dem Bereich Produktion und Logistik.
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