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Magdalena Groth

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Marketing Data Science & Analytics

Unternehmen haben es verstanden, Daten zu erheben. Big Data wird aber nur dann zum Erfolgskonzept und Wettbewerbsvorteil, wenn die Daten regelkonfrom ausgewertet und interpretiert werden. In diesem Modul werden wir Ihnen das nötige Handwerkszeug zur Datenanalyse vermitteln.

Grundlagen / Einführung

  • Datengetriebenes Denken
  • Datenbanken
  • Data Warehouse
  • Data Mining
  • Datenvorverarbeitung
  • Datenmodellierung
  • Verständnis für verschiedene Data Science Methoden (Machine Learning, Deep Learning, etc.)
  • Natural Language Processing
  • Datenqualität
  • Datenquellen im Kontext Marketing & Sales (z.B. Webseiten, APIs sozialer Medien, etc.)

Auswertungsverfahren

  • Verschiedene Varianten der Regression (multiple Regresion, logistische Regression, etc.)
  • Klassifikationsverfahren
  • Verschiedene Clusterungsverfahren (z.B. Kmeans-Clustering)
  • Verschiedene Text Mining Verfahren (z.B. Support Vector Machines, Naive Bayes, etc.)
  • Stemming & Lemming
  • Ergebnisinterpretation
  • Datenvisualisierung