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Springer Practical Google Analytics and Google Tag Manager for Developers (Englisch, Softcover, Jonathan Weber) (8559810)
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Vollmert, Markus: Google Analytics 4Google 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,39,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Springer Practical Graph Analytics with Apache Giraph (Englisch, Softcover, Claudio Martella, Dionysios Logothetis, Roman Shaposhnik) (55593351)
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Practical Text Analytics, Fachbücher von Murugan Anandarajan, Thomas Nolan, Chelsey Hill
Practical Text Analytics ist ein Fachbuch, das sich mit der Anwendung von Textanalytik zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Textdaten beschäftigt. Es richtet sich an Leserinnen und Leser, die möglicherweise nicht über umfangreiche technische Kenntnisse verfügen, und bietet eine zugängliche Einführung in die Materie. Das Buch behandelt verschiedene Aspekte der Textanalytik, einschliesslich der Vorbereitung von Daten, der Planung des Analyseprozesses und der Anwendung spezifischer Techniken wie Clusteranalyse und maschinelles Lernen. Darüber hinaus wird die Bedeutung der Kommunikation von Analyseergebnissen hervorgehoben, wobei Methoden wie Data Storytelling vorgestellt werden. Praktische Beispiele und Softwareanwendungen werden ebenfalls behandelt, um den Leserinnen und Lesern zu helfen, ihre eigenen Textdaten zu analysieren und wertvolle Informationen zu extrahieren.
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