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Produkt zum Begriff Data-Driven Marketing:


  • Data Driven Controlling
    Data Driven Controlling

    Data Driven Controlling , Den Controllerinnen und Controllern stehen immer mehr interne und externe Daten zur Verfügung, die gemanagt und genutzt werden wollen. Ein modernes, datengetriebenes Controlling weiß, wie diese Ressourcen genutzt und effektiv zur Entscheidungsunterstützung aufbereitet werden. Dieses Buch bietet dazu die Grundlagen und Konzepte. Es richtet sich an alle, die das Controlling durch den Einsatz moderner Data-Analytics- und Machine-Learning-Tools modernisieren möchten. Es dient als Leitfaden, um die vielfältigen Möglichkeiten der datengetriebenen Entscheidungsfindung zu erkunden und sie gewinnbringend in Ihrem Unternehmen einzusetzen. Lösungsvorschläge und Best-Practice-Beispiele runden das Buch ab.    Inhalte: Data Governance und die Rolle des Controllings Datengetriebenes Risikocontrolling: Grundlagen, Beispiele, Anforderungen Datengestützte Entscheidungen in Insight Driven Organizations Data-Mining-Verfahren: Anwendung im Beschaffungscontrolling Nutzerzentriertes Controlling-Dashboard für bessere Entscheidungen Nachhaltigkeit: Datenbasierte Messung von Sustainability Performance und Risiken Organisation & IT Neue Möglichkeiten des prozessbezogenen Datenmanagements für das Controlling   , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen

    Preis: 89.99 € | Versand*: 0 €
  • Mastering Data Modeling: A User-Driven Approach
    Mastering Data Modeling: A User-Driven Approach

    Data modeling is one of the most critical phases in the database application development process, but also the phase most likely to fail. A master data modeler must come into any organization, understand its data requirements, and skillfully model the data for applications that most effectively serve organizational needs. Mastering Data Modeling is a complete guide to becoming a successful data modeler. Featuring a requirements-driven approach, this book clearly explains fundamental concepts, introduces a user-oriented data modeling notation, and describes a rigorous, step-by-step process for collecting, modeling, and documenting the kinds of data that users need. Assuming no prior knowledge, Mastering Data Modeling sets forth several fundamental problems of data modeling, such as reconciling the software developer's demand for rigor with the users' equally valid need to speak their own (sometimes vague) natural language. In addition, it describes the good habits that help you respond to these fundamental problems. With these good habits in mind, the book describes the Logical Data Structure (LDS) notation and the process of controlled evolution by which you can create low-cost, user-approved data models that resist premature obsolescence. Also included is an encyclopedic analysis of all data shapes that you will encounter. Most notably, the book describes The Flow, a loosely scripted process by which you and the users gradually but continuously improve an LDS until it faithfully represents the information needs. Essential implementation and technology issues are also covered. You will learn about such vital topics as: The fundamental problems of data modeling The good habits that help a data modeler be effective and economical LDS notation, which encourages these good habits How to read an LDS aloud--in declarative English sentences How to write a well-formed (syntactically correct) LDS How to get users to name the parts of an LDS with words from their own business vocabulary How to visualize data for an LDS A catalog of LDS shapes that recur throughout all data models The Flow--the template for your conversations with users How to document an LDS for users, data modelers, and technologists How to map an LDS to a relational schema How LDS differs from other notations and why "Story interludes" appear throughout the book, illustrating real-world successes of the LDS notation and controlled evolution process. Numerous exercises help you master critical skills. In addition, two detailed, annotated sample conversations with users show you the process of controlled evolution in action.

    Preis: 37.44 € | Versand*: 0 €
  • Mastering Data Modeling: A User Driven Approach
    Mastering Data Modeling: A User Driven Approach

    Data modeling is one of the most critical phases in the database application development process, but also the phase most likely to fail. A master data modeler must come into any organization, understand its data requirements, and skillfully model the data for applications that most effectively serve organizational needs. Mastering Data Modeling is a complete guide to becoming a successful data modeler. Featuring a requirements-driven approach, this book clearly explains fundamental concepts, introduces a user-oriented data modeling notation, and describes a rigorous, step-by-step process for collecting, modeling, and documenting the kinds of data that users need. Assuming no prior knowledge, Mastering Data Modeling sets forth several fundamental problems of data modeling, such as reconciling the software developer's demand for rigor with the users' equally valid need to speak their own (sometimes vague) natural language. In addition, it describes the good habits that help you respond to these fundamental problems. With these good habits in mind, the book describes the Logical Data Structure (LDS) notation and the process of controlled evolution by which you can create low-cost, user-approved data models that resist premature obsolescence. Also included is an encyclopedic analysis of all data shapes that you will encounter. Most notably, the book describes The Flow, a loosely scripted process by which you and the users gradually but continuously improve an LDS until it faithfully represents the information needs. Essential implementation and technology issues are also covered. You will learn about such vital topics as: The fundamental problems of data modelingThe good habits that help a data modeler be effective and economicalLDS notation, which encourages these good habitsHow to read an LDS aloud--in declarative English sentencesHow to write a well-formed (syntactically correct) LDSHow to get users to name the parts of an LDS with words from their own business vocabularyHow to visualize data for an LDSA catalog of LDS shapes that recur throughout all data modelsThe Flow--the template for your conversations with usersHow to document an LDS for users, data modelers, and technologistsHow to map an LDS to a relational schemaHow LDS differs from other notations and why "Story interludes" appear throughout the book, illustrating real-world successes of the LDS notation and controlled evolution process. Numerous exercises help you master critical skills. In addition, two detailed, annotated sample conversations with users show you the process of controlled evolution in action.

    Preis: 22.46 € | Versand*: 0 €
  • Data-Driven Science and Engineering (Brunton, Steven L.~Kutz, J. Nathan)
    Data-Driven Science and Engineering (Brunton, Steven L.~Kutz, J. Nathan)

    Data-Driven Science and Engineering , Data-driven discovery is revolutionizing how we model, predict, and control complex systems. Now with Python and MATLAB®, this textbook trains mathematical scientists and engineers for the next generation of scientific discovery by offering a broad overview of the growing intersection of data-driven methods, machine learning, applied optimization, and classical fields of engineering mathematics and mathematical physics. With a focus on integrating dynamical systems modeling and control with modern methods in applied machine learning, this text includes methods that were chosen for their relevance, simplicity, and generality. Topics range from introductory to research-level material, making it accessible to advanced undergraduate and beginning graduate students from the engineering and physical sciences. The second edition features new chapters on reinforcement learning and physics-informed machine learning, significant new sections throughout, and chapter exercises. Online supplementary material - including lecture videos per section, homeworks, data, and code in MATLAB®, Python, Julia, and R - available on databookuw.com. , > , Auflage: 2nd Edition, Erscheinungsjahr: 20220505, Produktform: Leinen, Autoren: Brunton, Steven L.~Kutz, J. Nathan, Auflage: 22002, Auflage/Ausgabe: 2nd Edition, Abbildungen: Worked examples or Exercises, Themenüberschrift: COMPUTERS / General, Fachschema: Datenverarbeitung / Anwendungen / Technik~EDV / Theorie / Allgemeines~Elektronik - Elektroniker~Englische Bücher / Naturwissenschaften~Ingenieurwissenschaft - Ingenieurwissenschaftler~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Mathematik / Informatik, Computer~Modell~Optimierung~Physik / Mathematik~Regelungstechnik~Mathematik, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Optimierung~Mathematische Physik~Ingenieurswesen, Maschinenbau allgemein~Informationstechnik (IT), allgemeine Themen~Theoretische Informatik~Maschinelles Lernen~Digitale Signalverarbeitung (DSP), Warengruppe: HC/Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Fachkategorie: Regelungstechnik, Text Sprache: eng, Seitenanzahl: XXIV, Seitenanzahl: 590, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Cambridge University Pr., Verlag: Cambridge University Pr., Länge: 259, Breite: 182, Höhe: 32, Gewicht: 1408, Produktform: Gebunden, Genre: Importe, Genre: Importe, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0100, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,

    Preis: 59.81 € | Versand*: 0 €
  • Wie beeinflusst Data Mining die Geschäftsstrategie und das Marketing in verschiedenen Branchen?

    Data Mining ermöglicht es Unternehmen, große Mengen an Daten zu analysieren und Muster zu identifizieren, die ihnen helfen, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. In der Einzelhandelsbranche kann Data Mining beispielsweise dazu genutzt werden, das Kaufverhalten der Kunden zu verstehen und personalisierte Marketingstrategien zu entwickeln. In der Finanzbranche kann Data Mining eingesetzt werden, um Betrugsmuster zu erkennen und Risikomanagementstrategien zu verbessern. In der Gesundheitsbranche kann Data Mining genutzt werden, um Krankheitsmuster zu identifizieren und die Effektivität von Behandlungen zu verbessern. Insgesamt kann Data Mining in verschiedenen Branchen dazu beitragen, die Geschäftsstrategie zu optimieren und das Marketing effektiver zu gestalten.

  • Wie beeinflusst Big Data die Geschäftsstrategie von Unternehmen in Bezug auf Marketing, Produktentwicklung und Kundenbeziehungen?

    Big Data ermöglicht es Unternehmen, umfassende Datenanalysen durchzuführen, um das Verhalten und die Bedürfnisse ihrer Kunden besser zu verstehen. Auf dieser Grundlage können sie ihre Marketingstrategien gezielter ausrichten und personalisierte Angebote entwickeln. Zudem können Unternehmen mithilfe von Big Data Trends und Muster identifizieren, die bei der Produktentwicklung helfen und innovative Lösungen hervorbringen. Darüber hinaus ermöglicht Big Data eine verbesserte Kundenbeziehung, da Unternehmen in der Lage sind, individuelle Kundenpräferenzen und -bedürfnisse zu erkennen und entsprechend zu reagieren.

  • Was sind die wichtigsten Anwendungen von Data Science in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzen und Marketing?

    Data Science wird im Gesundheitswesen eingesetzt, um Krankheitsmuster zu identifizieren, personalisierte Medizin zu ermöglichen und die Effizienz von Behandlungen zu verbessern. Im Finanzwesen wird Data Science genutzt, um Risikomanagement zu betreiben, Betrug zu erkennen und Finanzmärkte zu analysieren. Im Marketing werden Datenwissenschaften eingesetzt, um Kundenverhalten zu analysieren, personalisierte Werbung zu schalten und Marketingkampagnen zu optimieren. In allen drei Bereichen spielt Data Science eine entscheidende Rolle bei der Datenauswertung, Prognosemodellierung und Entscheidungsfindung.

  • Was bedeutet Data Luv?

    Was bedeutet Data Luv? Data Luv ist ein Begriff, der sich auf die Liebe und Leidenschaft für Daten und deren Analyse bezieht. Es beschreibt die tiefe Verbundenheit und das Interesse an der Verarbeitung und Interpretation von Daten, sei es in der Wissenschaft, Wirtschaft oder Technologie. Data Luv steht für die Wertschätzung und den Respekt gegenüber der Bedeutung von Daten für Entscheidungsprozesse und Innovationen. Es symbolisiert auch die Faszination für die Möglichkeiten, die sich durch die Nutzung von Daten ergeben, um Erkenntnisse zu gewinnen und Probleme zu lösen. Letztendlich steht Data Luv für die Begeisterung und Hingabe, die Menschen für die Welt der Daten und deren Potenzial empfinden.

Ähnliche Suchbegriffe für Data-Driven Marketing:


  • Digital Marketing Analytics: Making Sense of Consumer Data in a Digital World
    Digital Marketing Analytics: Making Sense of Consumer Data in a Digital World

    Distill Maximum Value from Your Digital Data! Do It Now!Why hasn’t all that data delivered a whopping competitive advantage? Because you’ve barely begun to use it, that’s why! Good news: neither have your competitors. It’s hard! But digital marketing analytics is 100% doable, it offers colossal opportunities, and all of the data is accessible to you. Chuck Hemann and Ken Burbary will help you chop the problem down to size, solve every piece of the puzzle, and integrate a virtually frictionless system for moving from data to decision, action to results! Scope it out, pick your tools, learn to listen, get the metrics right, and then distill your digital data for maximum value for everything from R&D to customer service to social media marketing!Prioritize—because you can’t measure and analyze everything Use analysis to craft experiences that profoundly reflect each customer’s needs, expectations, and behaviors Measure real digital media ROI: sales, leads, and customer satisfaction Track the performance of all paid, earned, and owned digital channels Leverage digital data way beyond PR and marketing: for strategic planning, product development, and HR Start optimizing digital content in real time Implement advanced tools, processes, and algorithms for accurately measuring influence Make the most of surveys, focus groups, and offline research synergies Focus new marketing investments where they’ll deliver the most value • Identify and understand your most important audiences across the digital ecosystem“Chuck and Ken lead marketers clearly and efficiently through the minefield of digital marketing measurement. And they do so with a lightness of touch and absence of jargon so rare in this overhyped, much-misunderstood ecosystem.” —Sam Knowles, Founder & MD of Insight Agents; author of Narrative by Numbers: How to Tell Powerful & Purposeful Stories with Data

    Preis: 29.95 € | Versand*: 0 €
  • Marketing Data Science: Modeling Techniques in Predictive Analytics with R and Python
    Marketing Data Science: Modeling Techniques in Predictive Analytics with R and Python

    Now, a leader of Northwestern University's prestigious analytics program presents a fully-integrated treatment of both the business and academic elements of marketing applications in predictive analytics. Writing for both managers and students, Thomas W. Miller explains essential concepts, principles, and theory in the context of real-world applications.   Building on Miller's pioneering program, Marketing Data Science thoroughly addresses segmentation, target marketing, brand and product positioning, new product development, choice modeling, recommender systems, pricing research, retail site selection, demand estimation, sales forecasting, customer retention, and lifetime value analysis.   Starting where Miller's widely-praised Modeling Techniques in Predictive Analytics left off, he integrates crucial information and insights that were previously segregated in texts on web analytics, network science, information technology, and programming. Coverage includes: The role of analytics in delivering effective messages on the web Understanding the web by understanding its hidden structures Being recognized on the web – and watching your own competitors Visualizing networks and understanding communities within them Measuring sentiment and making recommendations Leveraging key data science methods: databases/data preparation, classical/Bayesian statistics, regression/classification, machine learning, and text analytics Six complete case studies address exceptionally relevant issues such as: separating legitimate email from spam; identifying legally-relevant information for lawsuit discovery; gleaning insights from anonymous web surfing data, and more. This text's extensive set of web and network problems draw on rich public-domain data sources; many are accompanied by solutions in Python and/or R. Marketing Data Science will be an invaluable resource for all students, faculty, and professional marketers who want to use business analytics to improve marketing performance.

    Preis: 36.37 € | Versand*: 0 €
  • Recht im Online-Marketing (Solmecke, Christian)
    Recht im Online-Marketing (Solmecke, Christian)

    Recht im Online-Marketing , Online-Marketing ist ein wichtiger Kommunikationskanal der PR- und Marketingarbeit. Bei der Umsetzung müssen Sie eine Vielzahl rechtlicher Aspekte beachten. Mit diesem Buch sind Sie auf der sicheren Seite. Die beiden erfahrenen Juristen Christian Solmecke und Sibel Kocatepe begleiten Sie von Anfang an bei der rechtssicheren Planung Ihrer Marketingmaßnahmen und bei der Lösung der wichtigsten Rechtsfragen. Die Autoren verzichten dabei auf Juristendeutsch und erklären alles in verständlicher Sprache. Inklusive neuer EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und Rechtshinweisen zum Influencer-Marketing. Aus dem Inhalt: Urheber- und Vertragsrecht Persönlichkeits- und Wettbewerbsrecht Datenschutzrecht E-Mail-Marketing Mobile- und App-Marketing Video-Marketing Social Media Marketing Content Marketing Webanalyse, SEA, SEO Onlineshop und Website aus rechtlicher Sicht Abwehr und Durchsetzung von Ansprüchen Beispiele und Mustertexte Die Fachpresse zur Vorauflage: ESTUGO: »Dieses Buch zeigt sehr übersichtlich, wie Marketing in Zeiten der DSGVO aussehen muss.« NetzNews.org: »Empfehlung für den Bücherschrank jedes Online Marketers.« , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 4. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230405, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: Rheinwerk Computing##, Autoren: Solmecke, Christian, Edition: REV, Auflage: 23004, Auflage/Ausgabe: 4. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 1019, Themenüberschrift: BUSINESS & ECONOMICS / Business Law, Keyword: Bücher Grundlagen Tipps Tutorials Wissen; Google Analytics; E-Commerce; Abmahnung; Nutzungsrechte; Lizenzrechte; Soziale Medien; Recht Online-Marketing; Influencer-Marketing; Datenschutz; Urheberrecht; Internet-Recht; Social Web; Online-Handel; Facebook EuGH, Fachschema: Datenschutz-Grundverordnung - EU-DSGVO~E-Business~Electronic Commerce - E-Commerce~E-Venture~Internet / Electronic Commerce~Net Economy~Handelsrecht~Internet / Wirtschaft, Recht~Medienrecht, Fachkategorie: Recht der Werbung, Marketing und Sponsoring, Sprache: Deutsch, Warengruppe: HC/Datenkommunikation/Netze/Mailboxen, Fachkategorie: Handelsrecht, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Länge: 245, Breite: 175, Höhe: 61, Gewicht: 2006, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Relevanz: 0002, Tendenz: -1, WolkenId: 1703106

    Preis: 79.90 € | Versand*: 0 €
  • Digital Exhaust: What Everyone Should Know About Big Data, Digitization and Digitally Driven Innovation
    Digital Exhaust: What Everyone Should Know About Big Data, Digitization and Digitally Driven Innovation

    Will "Big Data" supercharge the economy, tyrannize us, or both? Data Exhaust is the definitive primer for everyone who wants to understand all the implications of Big Data, digitally driven innovation, and the accelerating Internet Economy. Renowned digital expert Dale Neef clearly explains: What Big Data really is, and what's new and different about it How Big Data works, and what you need to know about Big Data technologies Where the data is coming from: how Big Data integrates sources ranging from social media to machine sensors, smartphones to financial transactions How companies use Big Data analytics to gain a more nuanced, accurate picture of their customers, their own performance, and the newest trends How governments and individual citizens can also benefit from Big Data How to overcome obstacles to success with Big Data – including poor data that can magnify human error A realistic assessment of Big Data threats to employment and personal privacy, now and in the future Neef places the Big Data phenomenon where it belongs: in the context of the broader global shift to the Internet economy, with all that implies. By doing so, he helps businesses plan Big Data strategy more effectively – and helps citizens and policymakers identify sensible policies for preventing its misuse.   By conservative estimate, the global Big Data market will soar past $50 billion by 2018. But those direct expenses represent just the "tip of the iceberg" when it comes to Big Data's impact. Big Data is now of acute strategic interest for every organization that aims to succeed – and it is equally important to everyone else. Whoever you are, Data Exhaust tells you exactly what you need to know about Big Data – and what to do about it, too.

    Preis: 29.95 € | Versand*: 0 €
  • Was bedeutet Data Snack?

    Was bedeutet Data Snack? Data Snack ist ein Begriff, der sich auf kleine, leicht verdauliche Datenmengen bezieht, die schnell konsumiert werden können. Ähnlich wie ein Snack in der Nahrungswelt sind Data Snacks dazu gedacht, schnell verfügbar und einfach zu konsumieren zu sein. Sie können beispielsweise in Form von kurzen Grafiken, Diagrammen oder Zusammenfassungen präsentiert werden, um wichtige Informationen auf einen Blick zu vermitteln. Data Snacks sind besonders nützlich, um komplexe Daten verständlich und ansprechend darzustellen und so die Entscheidungsfindung zu erleichtern.

  • Was heißt wipe data?

    "Wipe data" bedeutet, dass alle gespeicherten Daten auf einem Gerät gelöscht werden. Dieser Vorgang setzt das Gerät auf die Werkseinstellungen zurück und entfernt alle persönlichen Informationen, Apps und Einstellungen. Es wird oft verwendet, um Probleme mit einem Gerät zu beheben oder um es vor dem Verkauf oder der Weitergabe an jemand anderen zu bereinigen. Es ist wichtig zu beachten, dass das Löschen aller Daten durch das Wipe Data-Verfahren nicht rückgängig gemacht werden kann, daher sollte dies nur durchgeführt werden, wenn alle Daten gesichert wurden und nicht mehr benötigt werden.

  • Hat Data Science Zukunft?

    Ja, Data Science hat definitiv Zukunft. Mit der zunehmenden Digitalisierung und dem wachsenden Bedarf an datenbasierten Entscheidungen in Unternehmen wird die Nachfrage nach Data Science-Fachleuten weiter steigen. Zudem ermöglicht Data Science die Entwicklung neuer Technologien und Lösungen in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Marketing und vielen anderen. Daher wird Data Science auch in Zukunft eine wichtige Rolle spielen.

  • Wie werde ich Data Analyst?

    Um Data Analyst zu werden, solltest du zunächst eine solide Grundlage in Mathematik, Statistik und Informatik haben. Es ist auch hilfreich, Programmiersprachen wie Python oder R zu beherrschen. Praktische Erfahrung durch Praktika oder Projekte kann ebenfalls von Vorteil sein. Darüber hinaus ist es wichtig, kontinuierlich über neue Entwicklungen in der Datenanalyse auf dem Laufenden zu bleiben und sich gegebenenfalls weiterzubilden.

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