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Digital Analytics

Dies ist die Seite zum Kurs Digital Analytics. In diesem Kurs geht es vor allem um Web Analytics, die Themen aus dem Bereich Data Science werden nur beiläufig behandelt.

  • Die Strategie
    • Von Zielen zu KPIs
    • Von Daten zur Handlungsrelevanz
    • Möglichkeiten der Datenakquise
      • Umfragen
      • Offene Datenquellen (z.B. Google Trends)
      • Panels
      • Tracking
  • Die Umsetzung
    • Wie funktioniert Tracking?
      • Server Log Files
      • Pixels/Tagging
    • Web Analytics am Beispiel von Google Analytics
      • Einrichtung
      • Echtzeit
    • Tag Management
  • Das Reporting
      • Interpretation von Daten
      • Statistik I
      • Visualisierung von Daten
  • Das Testen
    • Hypothesenbildung
    • Umsetzung in Google Optimize
    • Statistik II
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What is Data Science?

There is no official definition of Data Science (similar to “Big Data”); we will regard data science as the combination of different disciplines: data mining, statistics and machine learning in order to derive information from data automatically. Whilst many of the approaches used in these fields have existed for a long time already, more and more free programming libraries, cheap computing time and storage space (e.g. from AWS) as well as more available data due to the new online world have been enabling more people to use the power of coping with huge amounts or complex data.

Data Analytics or Data Analysis can be regarded as a subset of Data Science, setting the focus on the analysis of data. Being very similar to statistics, the term “data analysis” is sometimes regarded as old wine in new bottles. The existence of huge and complex data, often termed as “big data”, is not required for data analysis. Most often, quality is more restricting than quantity. In fact, there is no official definition of “big data”, and just because it is “a lot of data”, it should still not be called “Big” data. Some people even say, there is no thing such as big data.

Web Analytics is a subset of data analysis, however, using also other data that do not come from a website alone. Often enough, other marketing data is connected, requiring additional knowledge about the increasing complexity of marketing technology. Without such expertise, the analysis and interpretation of such data is difficult if not impossible. And while the focus here has been on data mining and some basic statistics, we see more and more machine learning entering this space.

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Warum die durchschnittliche Sitzungsdauer in Analytics kompletter Quatsch ist

Ich beschäftige mich seit über 20 Jahren mit Webanalyse, angefangen mit Serverlogfiles und heute mit zum Teil abgefahrenen Implementierungen von Tracking-Systemen. Die Möglichkeiten werden immer besser, aber nicht alles ist besser geworden. Denn ein Aberglaube ist einfach nicht totzukriegen, nämlich dass Time on Site oder die “durchschnittliche Sitzungsdauer” eine gute Metrik ist, beziehungsweise dass die angegebenen Werte überhaupt stimmen, Darum hier einmal schwarz auf weiß: In einer Standardimplementierung wird die Time on Site nicht richtig gemessen, egal ob in Adobe Analytics oder Google Analytics oder Piwik oder sonstwas. Continue reading

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