E-Commerce & Omnichannel Analytics (CAS Digital Analytics in Marketing 2021)

Hier finden Sie alle Unterlagen zu den 7 Lektionen des Moduls E-Commerce & Omnichannel Analytics vom Lehrgang CAS Digital Analytics in Marketing 2021 an der Hochschule Luzern. Fragen und Feedback gerne an Oliver Staubli.

Präsentation

• Online-Version

Lerninhalt

Slides

Zusatzinfos

Zur Vertiefung der behandelten Themen:

• Übersicht zu Python als Allzweckstool für Data Science
• Python-Intro:
  • learnpython.org: Interaktive Übungen im Browser (Gratis)
  • Automate the Boring Stuff with Python: Buch mit coolen Beispielen (Gratis)
  • codecademy.com: Umfangreicher Online-Kurs
• Clustering in Python: Jupyter Notebook, Video
• Artikel zur Evaluation von Analytics Platformen: Picking an Analytic Platform
• Data Preparation-Tools:
  • Tablau Prep (Datenaufbereitung), Tablau Desktop (Datenvisualisierung)
  • KNIME (Opensource, All-In-One)
  • Alteryx (Point&Click)
  • MicroStrategy (All-In-One)
  • Talend / Open Studio (All-In-One)
• Eigenes Analytics Framework Polaris von Revoyltics AG - Verwendete Technologien:
  • HTML5/Javascript (Visualisierungen)
  • Python (ETL)
  • Tornado (Python Webserver)
  • PostgreSQL (Dataenbank)
• Open Source Datenbanken:
  • MySQL (Relationale Datenbank) unter anderen von Facebook benutzt.
  • PostgreSQL (Relationale Dataenbank)
  unter anderen von Cloudera benutzt.
  • MongoDB (Datenbank für unstrukturierte Daten)
  • CouchDB (Datenbank für unstrukturierte Daten)
• Daten Visualisierungs-Tools und -Inspiration:
  • D3.js (Javascript Visualisierungs Library)
  • Tableau (Enterprise Visualisierungs Tool)
  • Visual Complexity (Visualiserungs-Beispiele)
  • Xenographics (Visualiserungs-Beispiele)