Digital Analytics

Dies ist die Seite zum Kurs (Digital) Analytics an der HAW und der bmk. Die Data Science-Themen werden an der bmk nur teilweise behandelt. Die Lernfelder der bmk sind in grün ergänzt)

  1. Über diesen Kurs
  2. Einführung
    1. Eine kleine Daten-Geschichte
    2. Datenschutz
    3. Keine Angst vor Daten!
    4. Analyse, Analytics, Statistik, Data Science – Was denn jetzt?
  3. Das Business-Problem verstehen (Lernfeld 2)
    1. Von Zielen zu KPIs
    2. Von Daten zur Handlungsrelevanz
    3. Der Daten-Analyse-Prozess
  4. Die Datenakquise
    1. Generelle Methoden
      1. Umfragen
      2. Experimente
      3. Offene Datenquellen (z.B. Google Trends)
    2. Tracking (Lernfeld 6)
      1. Server Log Files
      2. Pixels/Tagging
      3. Cookies
      4. Tag Management
      5. Mehr als nur Pageviews: Events
      6. Implementierung testen
      7. Eine kleine Checkliste
      8. Erweiterte Tracking-Ansätze
  5. Die Analyse
    1. Grundlagen der Analyse in der GUI von Google Analytics (Lernfeld 5)
      1. Echtzeit
      2. Zielgruppe
      3. Akquisition
      4. Verhalten
      5. Conversions
      6. Attribution
    2. Statistik (Lernfeld 12d)
      1. Arithmetisches Mittel, Median und Modus
      2. Verteilungen
      3. Standardabweichung
      4. Stichprobenverteilung des Mittelwerts
      5. Standardfehler und Konfidenzintervall
      6. Wie groß muss ein Sample sein?
    3. Daten-Analyse mit R (Lernfeld 8)
      1. Erste Schritte mit R und RStudio
      2. Grundlegendes R-Wissen
      3. Das Tidyverse
      4. Abfrage der Google Analytics Reporting API
      5. Attribution mit R berechnen
      6. Regressionsanalyse
      7. Machine Learning: Persona-Erstellung mit Association Rules
  6. Das Modellieren und Testen (Lernfeld 12d)
      1. Erstellen einer Hypothese
      2. Umsetzung in Google Optimize
      3. Analyse der Test-Ergebnisse (Lernfeld 9)
      4. Personalisierung
  7. Das Kommunizieren von Ergebnissen (bisher in keinem Lernfeld vorhanden, aber sollte im Lehrplan ergänzt werden)
    1. Visualisierung von Daten
    2. Actionable Insights
  8. Literatur
  9. Glossar