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Was ist eine Dimension in Google Analytics?
In Google Analytics bezieht sich eine Dimension auf die Attribute oder Merkmale, anhand derer Daten analysiert werden können. Beispiele für Dimensionen sind beispielsweise Seitenaufrufe, Gerätetypen oder geografische Standorte. Durch die Verwendung von Dimensionen können Nutzer die Daten in Berichten segmentieren und analysieren, um Einblicke in das Nutzerverhalten zu gewinnen. Dimensionen sind wichtig, um die Leistung einer Website oder einer App besser zu verstehen und Optimierungsmöglichkeiten zu identifizieren. **
Was ist ein Messwert in Google Analytics?
Was ist ein Messwert in Google Analytics? Ein Messwert in Google Analytics ist eine quantitative Kennzahl, die Informationen über das Verhalten der Nutzer auf einer Website liefert. Beispiele für Messwerte sind die Anzahl der Seitenaufrufe, die Verweildauer auf der Website, die Absprungrate oder die Conversion-Rate. Diese Messwerte helfen dabei, den Erfolg einer Website zu analysieren und Optimierungspotenziale zu identifizieren. Sie dienen als Grundlage für datenbasierte Entscheidungen im Online-Marketing und der Website-Optimierung. **
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Controlling mit der SAP Analytics Cloud, Fachbücher von Karsten Oehler, Andreas KleinSAP Analytics Cloud ist das Self-Service Business Analytics Tool, das sich weltweit zur führenden Analyse- und Planungsplattform entwickelt hat. In diesem Herausgeberwerk wird die Software grundlegend vorgestellt. Es beschreibt, wie Sie eine cloudbasierte Lösung effektiv nutzen und darauf basierend fundierte Geschäftsentscheidungen treffen können. Zudem erfahren Sie alles Wissenswerte über Themen wie erweiterte Planung (xP&A), Nachhaltigkeitscontrolling, strategische Finanzsimulation und Predictive Analytics auf Basis künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Zahlreiche Praxisbeispiele und Erfahrungsberichte zeigen, wie das Thema in anderen Unternehmen erfolgreich umgesetzt wurde. Mit einem Interview mit Dr. Carsten Bange, einem der führenden Experten für die erfolgreiche Nutzung von IT für BI und Datenmanagement im Rahmen der Transformation zu datengetriebenen Unternehmen. Inhalte: Integrierte Analyse und Planung mit der SAP Analytics Cloud, treiberbasierte Simulation in der integrierten Planung, den neutralen Blick der Daten mit dem Wissen der Fachbereiche kombinieren, kontinuierliche strategische Finanzplanung mit der SAP Analytics Cloud, Predictive Analytics auf Basis von KI und maschinellem Lernen, besondere Anforderungen im Sustainability Controlling, Central Forecasting im Corporate Controlling bei der SAP. Praxisbeispiele von Viega, DB Schenker, Freudenberg und Lonza.89,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Microsoft Intune Advanced Analytics (NCE)Microsoft Intune Advanced Analytics: Neue Funktionen 2024 Vorgestellt Microsoft Intune Advanced Analytics (NCE) bietet umfassende Einblicke in die Leistung und Gesundheit von Geräten innerhalb einer Organisation. Dieses leistungsstarke Tool ermöglicht IT-Administratoren, Probleme proaktiv zu erkennen und zu lösen, was letztendlich die Benutzererfahrung erheblich verbessert. Durch die Umwandlung von Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse trägt Advanced Analytics dazu bei, Supportkosten zu senken und die Problemlösung zu beschleunigen. Microsoft stellt neue Funktionen für Intune Advanced Analytics 2024 vor Im Jahr 2024 hat Microsoft mehrere bedeutende Erweiterungen für Intune Advanced Analytics eingeführt. Die neuen Funktionen umfassen fünf wesentliche Bereiche, die die Endpunktverwaltung erheblich verbessern. Zunächst ermöglichen Custom Device Scopes Administratoren, Analysen und Emp...62,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Self-Service BI & Analytics, Fachbücher von Artur König, Michael Kalke, Lars Schreiber, Thomas Zachrau, Philipp Freytag von LoringhovenKnow-how für erfolgreiche Self-Service-Initiativen. Praktischer Leitfaden zur unternehmensweiten Einführung von Self-Service mit Fokus auf fachliche, technische und organisatorische Aspekte. Mit Impulsen, was bei einer laufenden Self-Service-Organisation zu beachten ist. Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in die grundlegenden Konzepte von Self-Service BI und Analytics. Es beschreibt die derzeit gängigen Ansätze und gibt einen Überblick über die aktuell eingesetzten Technologien. Darüber hinaus werden Lösungen für konkrete Anwendungsfälle vorgestellt. Im Einzelnen werden behandelt: Planung von Self-Service: Was ist vor der Einführung von Self-Service im Kontext einer gesamtheitlichen Datenstrategie, der Organisation und der Unternehmensarchitektur zu beachten? Welche Governance-Anforderungen müssen berücksichtigt werden? Implementierung von Self-Service: Die Entwicklung und der Betrieb von Self-Service-Lösungen werden ebenso aufgezeigt wie die Positionierung gegenüber einer Schatten-IT und die Vermeidung von technischen Schulden. Organisation von Self-Service: BI-Communitys, die Mitarbeiterausbildung und die Etablierung einer Self-Service-Kultur im Unternehmen spielen hier eine wichtige Rolle. Das Buch liefert wertvolle Einblicke und hilfreiche Anregungen für die erfolgreiche Einführung und Realisierung von Self-Service-Initiativen in der Unternehmenspraxis.59,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Business Analytics, Fachbücher von Mischa SeiterVorteile Daten zur Lösung betriebswirtschaftlicher Problemstellungen effektiv und effizient nutzen. Ermöglicht die Entwicklung eines unternehmensindividuellen Analytics-Ansatzes. Zum Werk Die Bedeutung von Business Analytics leitet sich aus der zunehmenden Verfügbarkeit von Daten ab, die aus der Digitalisierung aller Lebensbereiche resultiert. Wie übersetzen Unternehmen diese Daten so, dass daraus bessere Produkte, neue Services, innovative Geschäftsmodelle oder bessere unternehmerische Entscheidungen werden? Auf diese Fragen finden Führungskräfte des mittleren und des Top-Managements aller Branchen in diesem Buch Antworten. Es unterstützt dabei, drängende Problemstellungen der Unternehmenssteuerung zu identifizieren und mithilfe von Daten zu lösen. Dabei steht nicht nur die Vermittlung zentraler Algorithmen im Fokus. Vielmehr werden alle wesentlichen Herausforderungen behandelt, denen sich eine Führungskraft im Zusammenhang mit Business Analytics gegenübersieht: 1. Für welche betriebswirtschaftliche Problemstellung sollen die knappen Business Analytics-Ressourcen eingesetzt werden? 2. Welche Ressourcen, also Daten, IT und Personal, sind zur Lösung der konkreten Problemstellung notwendig? 3. Mit welchen Algorithmen können die betriebswirtschaftlichen Problemstellungen gelöst werden? 4. Wie müssen die Ergebnisse der Algorithmen aufbereitet werden, damit diese ideal eingesetzt werden können? Um den Herausforderungen strukturiert zu begegnen, wird ein Business Analytics-Prozess vorgestellt, der sich in vier Teilprozesse Framing, Allocation, Analytics und Preparation untergliedert. Er ist die Basis, einen unternehmensindividuellen Business Analytics-Ansatz zu entwickeln und zu implementieren. Zahlreiche Unternehmensbeispiele bieten Inspiration für konkrete Ansätze im eigenen Unternehmen: von der Beschaffung der Daten über die Wahl des optimalen Algorithmus bis hin zur empfängerorientierten Visualisierung der Ergebnisse. Für Führungskräfte, die ihr Verständnis von Datenanalyse vertiefen möchten.49,80 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Welche Quellen sind in Google Analytics verfügbar?
In Google Analytics stehen verschiedene Arten von Datenquellen zur Verfügung, um Informationen über den Website- oder App-Traffic zu sammeln. Dazu gehören unter anderem direkter Traffic, organische Suche, bezahlte Suche, Verweise von anderen Websites, soziale Medien, E-Mail-Marketing und Werbekampagnen. Diese Quellen ermöglichen es, den Ursprung und die Wege der Nutzer auf der Website oder in der App nachzuverfolgen und zu analysieren. Durch die Auswertung dieser verschiedenen Quellen können Unternehmen wichtige Erkenntnisse über das Nutzerverhalten gewinnen und ihre Marketingstrategien entsprechend anpassen. Welche Quellen letztendlich in Google Analytics verfügbar sind, hängt auch davon ab, welche Tracking-Codes und Integrationen auf der Website oder in der App implementiert wurden. **
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Was ist die Absprungrate in Google Analytics?
Was ist die Absprungrate in Google Analytics? Die Absprungrate ist eine Kennzahl, die angibt, wie viele Besucher eine Website besuchen und die Seite ohne Interaktion mit anderen Seiten verlassen. Sie wird in Prozent ausgedrückt und kann Aufschluss darüber geben, wie relevant und ansprechend der Inhalt einer Seite für die Besucher ist. Eine hohe Absprungrate kann darauf hindeuten, dass die Seite nicht den Erwartungen der Besucher entspricht oder dass es Probleme mit der Benutzererfahrung gibt. In Google Analytics kann die Absprungrate für einzelne Seiten oder die gesamte Website analysiert werden, um Optimierungspotenzial zu identifizieren. **
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Was versteht man unter Analytics?
Was versteht man unter Analytics? Analytics bezieht sich auf die systematische Analyse von Daten, um Erkenntnisse und Muster zu gewinnen. Es umfasst die Verwendung von statistischen Methoden, Algorithmen und Software, um Daten zu interpretieren und Schlussfolgerungen zu ziehen. Unternehmen nutzen Analytics, um Geschäftsentscheidungen zu treffen, Trends zu identifizieren und die Leistung zu optimieren. Es kann in verschiedenen Bereichen wie Marketing, Finanzen, Gesundheitswesen und Sport eingesetzt werden, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Wettbewerbsvorteile zu erlangen. **
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Wie deaktiviere ich Google Analytics?
Um Google Analytics zu deaktivieren, musst du dich in dein Google Analytics-Konto einloggen. Gehe dann zu den Einstellungen deiner Website-Property und deaktiviere die Tracking-Codes. Alternativ kannst du auch ein Browser-Add-On wie "Google Analytics Opt-out Browser Add-on" installieren, um das Tracking auf deinem Browser zu blockieren. Wenn du Google Analytics komplett deaktivieren möchtest, kannst du auch die IP-Adressen deiner Besucher anonymisieren oder die Datenlöschungsoption aktivieren. Stelle sicher, dass du die Datenschutzbestimmungen deiner Website entsprechend aktualisierst, wenn du Google Analytics deaktivierst. **
Wie funktioniert Big Data Analytics?
Wie funktioniert Big Data Analytics? Big Data Analytics beinhaltet die Verarbeitung und Analyse großer Mengen von Daten, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu identifizieren. Zunächst werden die Daten gesammelt und gespeichert, dann werden sie mithilfe von speziellen Tools und Algorithmen analysiert. Durch den Einsatz von Data Mining, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz können Unternehmen wertvolle Einblicke gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen. Die Ergebnisse der Analyse können für verschiedene Anwendungen genutzt werden, wie z.B. zur Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen, zur Optimierung von Geschäftsprozessen oder zur Vorhersage von zukünftigen Entwicklungen. **
Welche Daten sammelt Google Analytics?
Google Analytics sammelt verschiedene Arten von Daten, darunter Informationen über die Nutzung einer Website, wie beispielsweise die Anzahl der Besucher, deren Verweildauer auf der Seite und die Seiten, die sie besucht haben. Zudem werden auch demografische Daten wie Alter, Geschlecht und Standort der Besucher erfasst. Weitere gesammelte Daten umfassen technische Informationen wie den verwendeten Browser, das Betriebssystem und die Bildschirmauflösung der Nutzer. Außerdem werden auch Daten zu den Quellen des Website-Traffics erfasst, wie beispielsweise Suchmaschinen, Verweise von anderen Websites oder Werbekampagnen. **
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BI & Analytics in der Cloud, Fachbücher von Ralf FingerErstes Buch, das die Entwicklung einer Cloud-BI-Strategie umfassend und praxisnah erläutert - mit zahlreichen Fallbeispielen und aktuellem Marktüberblick. Das Thema Cloud BI ist gerade hochaktuell bei der Zielgruppe. Die Autoren sind sehr bekannt in der TDWI Community. Business Intelligence und Analytics (BIA) in der Cloud bietet zahlreiche Möglichkeiten, existierende Infrastrukturen sinnvoll zu ergänzen. Doch viele Anwenderunternehmen sind im Hinblick auf die praktische Umsetzung noch zurückhaltend. Was genau ist Cloud Business Intelligence und Analytics, welche Besonderheiten sind zu beachten und welche Einsatzfelder bieten sich an? Die Autoren dieses Buches beantworten all diese Fragen, geben einen fundierten Überblick und behandeln im Detail Themen wie die Cloud als Agilitätshebel für BIA, Big Data in der Cloud, Cloud Services, Data Warehouse as a Service und Cloud-Nutzungsstrategien.59,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Architekturen für BI & Analytics, Fachbücher von Peter Gluchowski, Gero Presser, Frank LeistenErfolgsfaktoren für BI-Architekturen Umfassendes und anwendungsbezogenes Handbuch. Einsatz von neuen Technologien wie EAI, Virtualisierung sowie Cloud- und Data-Lake-Architekturen. Mit vielen Praxisbeispielen aus der BI- und Analytics-Welt. Sowohl regulatorische Vorgaben als auch gesteigerte Anforderungen seitens der Fachanwender haben in den letzten Jahren zu immer komplexeren Business-Intelligence- und Analytics-Landschaften geführt, die es zu entwickeln und betreiben gilt. So setzt sich eine heute übliche Architektur aus zahlreichen Einzelkomponenten zusammen, deren Zusammenspiel und funktionale Abdeckung als wesentlicher Erfolgsfaktor für zugehörige BIA-Initiativen zu werten ist. „Architekturen für Business Intelligence & Analytics“ setzt sich das Ziel, die derzeit gebräuchlichen Architekturmuster zu beschreiben und dabei einen Überblick über die aktuell verwendeten Technologien zu liefern. Dabei werden nicht nur die architektonischen Frameworks der grossen Produktanbieter aufgegriffen, sondern darüber hinaus Lösungen für konkrete Anwendungsfälle präsentiert.59,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Controlling mit der SAP Analytics Cloud, Fachbücher von Karsten Oehler, Andreas KleinSAP Analytics Cloud ist das Self-Service Business Analytics Tool, das sich weltweit zur führenden Analyse- und Planungsplattform entwickelt hat. In diesem Herausgeberwerk wird die Software grundlegend vorgestellt. Es beschreibt, wie Sie eine cloudbasierte Lösung effektiv nutzen und darauf basierend fundierte Geschäftsentscheidungen treffen können. Zudem erfahren Sie alles Wissenswerte über Themen wie erweiterte Planung (xP&A), Nachhaltigkeitscontrolling, strategische Finanzsimulation und Predictive Analytics auf Basis künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Zahlreiche Praxisbeispiele und Erfahrungsberichte zeigen, wie das Thema in anderen Unternehmen erfolgreich umgesetzt wurde. Mit einem Interview mit Dr. Carsten Bange, einem der führenden Experten für die erfolgreiche Nutzung von IT für BI und Datenmanagement im Rahmen der Transformation zu datengetriebenen Unternehmen. Inhalte: Integrierte Analyse und Planung mit der SAP Analytics Cloud, treiberbasierte Simulation in der integrierten Planung, den neutralen Blick der Daten mit dem Wissen der Fachbereiche kombinieren, kontinuierliche strategische Finanzplanung mit der SAP Analytics Cloud, Predictive Analytics auf Basis von KI und maschinellem Lernen, besondere Anforderungen im Sustainability Controlling, Central Forecasting im Corporate Controlling bei der SAP. Praxisbeispiele von Viega, DB Schenker, Freudenberg und Lonza.89,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Microsoft Intune Advanced Analytics (NCE)Microsoft Intune Advanced Analytics: Neue Funktionen 2024 Vorgestellt Microsoft Intune Advanced Analytics (NCE) bietet umfassende Einblicke in die Leistung und Gesundheit von Geräten innerhalb einer Organisation. Dieses leistungsstarke Tool ermöglicht IT-Administratoren, Probleme proaktiv zu erkennen und zu lösen, was letztendlich die Benutzererfahrung erheblich verbessert. Durch die Umwandlung von Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse trägt Advanced Analytics dazu bei, Supportkosten zu senken und die Problemlösung zu beschleunigen. Microsoft stellt neue Funktionen für Intune Advanced Analytics 2024 vor Im Jahr 2024 hat Microsoft mehrere bedeutende Erweiterungen für Intune Advanced Analytics eingeführt. Die neuen Funktionen umfassen fünf wesentliche Bereiche, die die Endpunktverwaltung erheblich verbessern. Zunächst ermöglichen Custom Device Scopes Administratoren, Analysen und Emp...62,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Was ist eine Dimension in Google Analytics?
In Google Analytics bezieht sich eine Dimension auf die Attribute oder Merkmale, anhand derer Daten analysiert werden können. Beispiele für Dimensionen sind beispielsweise Seitenaufrufe, Gerätetypen oder geografische Standorte. Durch die Verwendung von Dimensionen können Nutzer die Daten in Berichten segmentieren und analysieren, um Einblicke in das Nutzerverhalten zu gewinnen. Dimensionen sind wichtig, um die Leistung einer Website oder einer App besser zu verstehen und Optimierungsmöglichkeiten zu identifizieren. **
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Was ist ein Messwert in Google Analytics?
Was ist ein Messwert in Google Analytics? Ein Messwert in Google Analytics ist eine quantitative Kennzahl, die Informationen über das Verhalten der Nutzer auf einer Website liefert. Beispiele für Messwerte sind die Anzahl der Seitenaufrufe, die Verweildauer auf der Website, die Absprungrate oder die Conversion-Rate. Diese Messwerte helfen dabei, den Erfolg einer Website zu analysieren und Optimierungspotenziale zu identifizieren. Sie dienen als Grundlage für datenbasierte Entscheidungen im Online-Marketing und der Website-Optimierung. **
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Welche Quellen sind in Google Analytics verfügbar?
In Google Analytics stehen verschiedene Arten von Datenquellen zur Verfügung, um Informationen über den Website- oder App-Traffic zu sammeln. Dazu gehören unter anderem direkter Traffic, organische Suche, bezahlte Suche, Verweise von anderen Websites, soziale Medien, E-Mail-Marketing und Werbekampagnen. Diese Quellen ermöglichen es, den Ursprung und die Wege der Nutzer auf der Website oder in der App nachzuverfolgen und zu analysieren. Durch die Auswertung dieser verschiedenen Quellen können Unternehmen wichtige Erkenntnisse über das Nutzerverhalten gewinnen und ihre Marketingstrategien entsprechend anpassen. Welche Quellen letztendlich in Google Analytics verfügbar sind, hängt auch davon ab, welche Tracking-Codes und Integrationen auf der Website oder in der App implementiert wurden. **
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Was ist die Absprungrate in Google Analytics?
Was ist die Absprungrate in Google Analytics? Die Absprungrate ist eine Kennzahl, die angibt, wie viele Besucher eine Website besuchen und die Seite ohne Interaktion mit anderen Seiten verlassen. Sie wird in Prozent ausgedrückt und kann Aufschluss darüber geben, wie relevant und ansprechend der Inhalt einer Seite für die Besucher ist. Eine hohe Absprungrate kann darauf hindeuten, dass die Seite nicht den Erwartungen der Besucher entspricht oder dass es Probleme mit der Benutzererfahrung gibt. In Google Analytics kann die Absprungrate für einzelne Seiten oder die gesamte Website analysiert werden, um Optimierungspotenzial zu identifizieren. **
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Self-Service BI & Analytics, Fachbücher von Artur König, Michael Kalke, Lars Schreiber, Thomas Zachrau, Philipp Freytag von LoringhovenKnow-how für erfolgreiche Self-Service-Initiativen. Praktischer Leitfaden zur unternehmensweiten Einführung von Self-Service mit Fokus auf fachliche, technische und organisatorische Aspekte. Mit Impulsen, was bei einer laufenden Self-Service-Organisation zu beachten ist. Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in die grundlegenden Konzepte von Self-Service BI und Analytics. Es beschreibt die derzeit gängigen Ansätze und gibt einen Überblick über die aktuell eingesetzten Technologien. Darüber hinaus werden Lösungen für konkrete Anwendungsfälle vorgestellt. Im Einzelnen werden behandelt: Planung von Self-Service: Was ist vor der Einführung von Self-Service im Kontext einer gesamtheitlichen Datenstrategie, der Organisation und der Unternehmensarchitektur zu beachten? Welche Governance-Anforderungen müssen berücksichtigt werden? Implementierung von Self-Service: Die Entwicklung und der Betrieb von Self-Service-Lösungen werden ebenso aufgezeigt wie die Positionierung gegenüber einer Schatten-IT und die Vermeidung von technischen Schulden. Organisation von Self-Service: BI-Communitys, die Mitarbeiterausbildung und die Etablierung einer Self-Service-Kultur im Unternehmen spielen hier eine wichtige Rolle. Das Buch liefert wertvolle Einblicke und hilfreiche Anregungen für die erfolgreiche Einführung und Realisierung von Self-Service-Initiativen in der Unternehmenspraxis.59,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Business Analytics, Fachbücher von Mischa SeiterVorteile Daten zur Lösung betriebswirtschaftlicher Problemstellungen effektiv und effizient nutzen. Ermöglicht die Entwicklung eines unternehmensindividuellen Analytics-Ansatzes. Zum Werk Die Bedeutung von Business Analytics leitet sich aus der zunehmenden Verfügbarkeit von Daten ab, die aus der Digitalisierung aller Lebensbereiche resultiert. Wie übersetzen Unternehmen diese Daten so, dass daraus bessere Produkte, neue Services, innovative Geschäftsmodelle oder bessere unternehmerische Entscheidungen werden? Auf diese Fragen finden Führungskräfte des mittleren und des Top-Managements aller Branchen in diesem Buch Antworten. Es unterstützt dabei, drängende Problemstellungen der Unternehmenssteuerung zu identifizieren und mithilfe von Daten zu lösen. Dabei steht nicht nur die Vermittlung zentraler Algorithmen im Fokus. Vielmehr werden alle wesentlichen Herausforderungen behandelt, denen sich eine Führungskraft im Zusammenhang mit Business Analytics gegenübersieht: 1. Für welche betriebswirtschaftliche Problemstellung sollen die knappen Business Analytics-Ressourcen eingesetzt werden? 2. Welche Ressourcen, also Daten, IT und Personal, sind zur Lösung der konkreten Problemstellung notwendig? 3. Mit welchen Algorithmen können die betriebswirtschaftlichen Problemstellungen gelöst werden? 4. Wie müssen die Ergebnisse der Algorithmen aufbereitet werden, damit diese ideal eingesetzt werden können? Um den Herausforderungen strukturiert zu begegnen, wird ein Business Analytics-Prozess vorgestellt, der sich in vier Teilprozesse Framing, Allocation, Analytics und Preparation untergliedert. Er ist die Basis, einen unternehmensindividuellen Business Analytics-Ansatz zu entwickeln und zu implementieren. Zahlreiche Unternehmensbeispiele bieten Inspiration für konkrete Ansätze im eigenen Unternehmen: von der Beschaffung der Daten über die Wahl des optimalen Algorithmus bis hin zur empfängerorientierten Visualisierung der Ergebnisse. Für Führungskräfte, die ihr Verständnis von Datenanalyse vertiefen möchten.49,80 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Microsoft Intune Advanced Analytics - NPO (NCE)Microsoft Intune Advanced Analytics - NPO (NCE) jetzt für gemeinnützige Organisationen verfügbar Microsoft Intune Advanced Analytics - NPO (NCE) ermöglicht gemeinnützigen Organisationen den Zugang zu professionellen Analysetools für ihre IT-Infrastruktur. Diese Add-On-Lösung liefert umfassende Einblicke in die Endbenutzer-Erfahrung und optimiert diese durch datengestützte Erkenntnisse. Gemeinnützige Einrichtungen profitieren dabei von Microsofts bewährter Cloud-Architektur, die Sicherheit, Effizienz und Transparenz in einer einzigen Lösung vereint. Darüber hinaus bietet microsoft advanced endpoint analytics kontextbezogene Einblicke ins Endpoint-Management und hilft Organisationen, proaktiver bei der Lösung von Vorfällen zu agieren. Dieser Artikel beleuchtet die spezifischen Funktionen von advanced analytics intune und zeigt auf, wie intune advanced endpoint analytics gemeinnützige Or...27,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Data Analytics, Fachbücher von Johannes KröckelEiner 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.49,80 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Was versteht man unter Analytics?
Was versteht man unter Analytics? Analytics bezieht sich auf die systematische Analyse von Daten, um Erkenntnisse und Muster zu gewinnen. Es umfasst die Verwendung von statistischen Methoden, Algorithmen und Software, um Daten zu interpretieren und Schlussfolgerungen zu ziehen. Unternehmen nutzen Analytics, um Geschäftsentscheidungen zu treffen, Trends zu identifizieren und die Leistung zu optimieren. Es kann in verschiedenen Bereichen wie Marketing, Finanzen, Gesundheitswesen und Sport eingesetzt werden, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Wettbewerbsvorteile zu erlangen. **
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Wie deaktiviere ich Google Analytics?
Um Google Analytics zu deaktivieren, musst du dich in dein Google Analytics-Konto einloggen. Gehe dann zu den Einstellungen deiner Website-Property und deaktiviere die Tracking-Codes. Alternativ kannst du auch ein Browser-Add-On wie "Google Analytics Opt-out Browser Add-on" installieren, um das Tracking auf deinem Browser zu blockieren. Wenn du Google Analytics komplett deaktivieren möchtest, kannst du auch die IP-Adressen deiner Besucher anonymisieren oder die Datenlöschungsoption aktivieren. Stelle sicher, dass du die Datenschutzbestimmungen deiner Website entsprechend aktualisierst, wenn du Google Analytics deaktivierst. **
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Wie funktioniert Big Data Analytics?
Wie funktioniert Big Data Analytics? Big Data Analytics beinhaltet die Verarbeitung und Analyse großer Mengen von Daten, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu identifizieren. Zunächst werden die Daten gesammelt und gespeichert, dann werden sie mithilfe von speziellen Tools und Algorithmen analysiert. Durch den Einsatz von Data Mining, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz können Unternehmen wertvolle Einblicke gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen. Die Ergebnisse der Analyse können für verschiedene Anwendungen genutzt werden, wie z.B. zur Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen, zur Optimierung von Geschäftsprozessen oder zur Vorhersage von zukünftigen Entwicklungen. **
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Welche Daten sammelt Google Analytics?
Google Analytics sammelt verschiedene Arten von Daten, darunter Informationen über die Nutzung einer Website, wie beispielsweise die Anzahl der Besucher, deren Verweildauer auf der Seite und die Seiten, die sie besucht haben. Zudem werden auch demografische Daten wie Alter, Geschlecht und Standort der Besucher erfasst. Weitere gesammelte Daten umfassen technische Informationen wie den verwendeten Browser, das Betriebssystem und die Bildschirmauflösung der Nutzer. Außerdem werden auch Daten zu den Quellen des Website-Traffics erfasst, wie beispielsweise Suchmaschinen, Verweise von anderen Websites oder Werbekampagnen. **
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