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Digital Analytics Blog

von Marcus Stade

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Kategorie: Machine Learning

Workflow für Forecast in Google Analytics

Forecasting Daten in Google Analytics abgleichen

Posted on 20. April 202023. April 2020 by mstade

Forecasting-Algorithmen finden heute in zahlreichen Feldern Anwendung. Auch Google Analytics Daten sind dabei ein geeigneter Ausgangspunkt. Allerdings ist die Validierung des Forecasts, also der Abgleich, ob die Zahlen im Forecast mit wirklich realisierten Zahlen übereinstimmen, nicht im Interface out-of-the-box möglich. Also bauen wir uns hierfür ein Tool. Die Daten für Forecast Als einfaches Startbeispiel erstellen…

report sentimentanalyse googleanalytics

Stimmungen in Texten analysieren mit der Google Cloud Platform

Posted on 4. August 20194. August 2019 by mstade

Für die maschinelle Analyse und Bewertungen von Texten gibt es viele Anwendungsfälle, zum Beispiel das Einordnen von Produktreviews in Online-Shops oder auch Kommentaren in Blogs. Mit Sentimentanalysen können in Texten eine positive oder negative Haltung erkannt werden. Maschinell kann damit eine Quantifizierung der Texte erfolgen, ohne dass deren Bedeutung von Menschen erfasst werden muss. Die…

h2o Machine Learning: Stellenwert der Microconversion in der User Journey – Teil 2

Posted on 14. Juli 201921. Juli 2019 by mstade

Bevor das User-Journey Modell (h2o Machine Learning: Individuelle Vorhersage für die „next best activity“ – Teil 1) weiter verfeinert wird, ist ein Modell für die User Interaktion auf der Webseite sinnvoll. Dabei geht es um die Bewertung des Einflusses von Micro-Conversions auf die eigentliche Conversion. Ist beispielsweise die Eigenschaft des Users den Newsletter abonniert zu…

h2o Machine Learning: Individuelle Vorhersage für die „next best activity“ – Teil 1

Posted on 8. Juli 201921. Juli 2019 by mstade

Die Erfassung der User-Journey kann nicht nur zur Attribution von Conversions und Budgetallokation genutzt werden. Insbesondere die Vorhersage des nächsten Kontaktpunktes in der individuellen User-Journey ist wertvoll, um die Wahrscheinlichkeit einer Conversion zu erhöhen. Neuronale Netzwerke eignen sich hierfür. h2o liefert die passende Werkzeuge. Vorhersage-Modell trainieren Als Erstes benötigen wir ein Datenset für das Training…

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