Die Digital Analytics Association ist Geschichte – und keinen interessiert es

Ein bisschen überraschend war das schon. Ich hatte mit Jim Sterne vor kurzem noch gemailt, als es um den deutschen Ableger ging. Die DAA hatte meinem Webanalyse-Buch auch ein Geleitwort gespendet. Ein bisschen schade ist es schon.

Wer es nicht weiß: Die DAA war früher die WAA, die Web Analytics Association, und sie hat die meistgenutzte Definition von Web Analytics geschaffen. Zwar war diese Definition schon lange nicht mehr auf der Webseite zu finden, aber das hat die meisten Wissenschaftler, die die Zitate aus anderen Papern kopieren, nicht interessiert.

Wie aber kann es sein, dass trotz der Wichtigkeit von Daten eine solche Organisation aufgibt? Es könnte zum Beispiel daran liegen, dass viele zwar Google Analytics & Co installiert haben, aber die Daten gar nicht genutzt werden. In meinem letzten Paper, das leider noch nicht öffentlich ist, kam heraus, dass den meisten Anwendern auch gar nicht klar ist, dass das Einbinden des GA-Codes nicht ausreicht, um datengetrieben zu arbeiten. Und vielleicht liegt es auch ein bisschen an der DAA selbst, dass sie es nicht geschafft hat, die eigene Relevanz deutlich zu machen.

Ich war zuletzt nur noch aus Nostalgiegründen Mitglied. Dabei hatte ich meinen Studierendenstatus ausgenutzt, um die Mitgliedsbeiträge etwas zu senken.

Die Website ist bereits nicht mehr erreichbar.

Wie man die Sprache in R ändert


R kommt häufig in einem wunderbaren Sprachmischmasch daher, siehe Bildschirmfoto:

Der einfachste Weg, das zu ändern:

Sys.setenv(LANG = “de”)

Dann ist die R-Session auf Deutsch. Aber nur für dieses eine Mal! Soll die Sprache allgemein geändert werden, so kann in der Datei .Renviron eine Präferenz angegeben werden (die Datei muss erstellt werden, wenn sie noch nicht existiert). Hierzu im Terminal

vi .Renviron

schreiben, einmal “i” drücken für Insert und dann

LANG=“de”

eingeben. Nun einmal ESC drücken und “:wq!” eingeben, ohne Anführungszeichen. R neu starten und schon bleibt es auf Deutsch.

Apple MacBook Pro M1 Max – Lohnt es sich für Machine Learning?

Schon wieder ein neues MacBook? War das Air nicht gerade erst neu gekauft? Ja, es hat sogar noch Garantie, und dann lohnt es sich umso mehr, das Ding zu verkaufen. Ich bin ein großer Fan des Air-Formfaktors, und mit den Pro-Modellen habe ich mich nie anfreunden können. Aber die Limitierung auf 16GB Arbeitsspeicher des MacBook Air war damals schon schwer zu akzeptieren, nur Alternativen gab es nicht. Und so habe ich an dem Abend, an dem die neuen MacBook Pros mit M1 Pro und M1 Max vorgestellt wurden, auch gleich ein Gerät bestellt, ein MacBook Pro 14“ M1 Max mit 10 Kernen, 24 GPU-Kernen, 16-Kern Neutral Engine, 64 GB Arbeitsspeicher (!!!) und einer 2 TB Platte. Mein MacBook Air hat 16 GB RAM und halt den ersten M1-Prozessor mit 8 Kernen.

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Erste Erfahrungen mit den Apple Silicon Rechnern mit dem M1

Ich habe bereits einen Prozessorwechsel bei Apple mitgemacht. Meine Apple-Karriere begann 1996 mit einem PowerBook 5300, das ich – trotz 640×480 Pixel-Graustufendisplay – extrem geliebt hatte. Zum einen war ein Mac-Laptop zu der Zeit noch etwas ganz Besonderes und Seltenes (zugegebenermaßen zu einem exorbitanten Preis, aber ich hatte es von meinem damaligen Arbeitgeber zur Verfügung gestellt bekommen) und mit einer sich unglaublich gut anfühlenden und vor allem wunderbar klingenden Tastatur. Zum andern war es im Vergleich zu den Windows-Rechnern, die ich zuvor hatte, auch noch extrem zuverlässig. Mit 8 MB RAM und einer 500 MB-Platte war es auch noch gut bestückt. Dieses PowerBook war das erste, dass einen Motorola PowerPC-Prozessor in sich trug, kurz vorher gab es also schon einmal eine Art Wechsel.

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Material zum Web Analytics Wednesday 8. April 2020


Schön, dass Du beim ersten virtuellen Web Analytics Wednesday dabei warst. Hier sind die versprochenen Links:

Alle mit + markierten Link sind Affiliate-Links