Data Science
für Dummies
Data Science
für Dummies
Data Science
für Social
Media
Manager
Social Media Manager/in:
Sexiest Job of the 21th century?
Marketing:
Sprachrohr?
Zuhören.
Zuhören.
Aktiv.
Mehr Daten …
… weniger
Information?
Big Data?
Erkenntnisse.
Nutzen Sie
Ihren Kopf!
Stellen Sie die
richtigen Fragen.
Formulieren Sie
Hypothesen.
Testen Sie Ihre
Hypothesen.
Interpretieren Sie
die Ergebnisse.
Teilen Sie Ihre
Erkenntnisse.
Alles ist relativ.
KW1 KW2 KW3 KW4 KW5 KW6 KW7 KW8 KW9
Fans 15.030 15.301 15.622 15.919 16.555 17.383 18.165 18.620 19.048
KW1 KW2 KW3 KW4 KW5 KW6 KW7 KW8 KW9
Fans 15.030 15.301 15.622 15.919 16.555 17.383 18.165 18.620 19.048
Wachstum # 271 271...
KW1 KW2 KW3 KW4 KW5 KW6 KW7 KW8 KW9
Fans 15.030 15.301 15.622 15.919 16.555 17.383 18.165 18.620 19.048
Wachstum # 271 271...
KW1 KW2 KW3 KW4 KW5 KW6 KW7 KW8 KW9
Fans 15.030 15.301 15.622 15.919 16.555 17.383 18.165 18.620 19.048
Wachstum # 271 271...
KW1 KW2 KW3 KW4 KW5 KW6 KW7 KW8 KW9
Fans 15.030 15.301 15.622 15.919 16.555 17.383 18.165 18.620 19.048
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Fans 15.030 15.301 15.622 15.919 16.555 17.383 18.165 18.620 19.048
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Katzen vs.
Oachkatzl.
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Katzen Oachkatzl
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Klickraten
Katzen (1.105 Clicks) Oachkatzl (4 Clicks)
http://abtester.com
Der Durchschnitt
vom Durchschnitt.
Post Thema Impressions Clicks Clickrate
#1 Katzen 1.000.000 10.000 1,00%
#2 Katzen 10.000 1.000 10,00%
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Post Thema Impressions Clicks Clickrate
#1 Katzen 1.000.000 10.000 1,00%
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#3 Oachkatzl 150.00...
Post Thema Impressions Clicks Clickrate
#1 Katzen 1.000.000 10.000 1,00%
#2 Katzen 10.000 1.000 10,00%
#3 Oachkatzl 150.00...
Vorsicht bei:
Interaktionsraten,
Klickraten, relativen
Reichweiten,
Verweildauern etc.
A B
Korrelation
A B
Koinzidenz
A B
Kausalität
Ursache? Wirkung?
A B
Umgekehrte Kausalität
A B
Wechselseitige Kausalität
Reich-
weite
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aktion
Facebook EdgeRank
A B
Indirekte Ursache
?
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Wie
repräsentativ
sind Fans?
Fans
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P(Kunde)?
P(Nicht-Kampagne)P(Kampagne)
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Kampagne)
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Facebook-Nutzer
Facebook-Nutzer
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Facebook-Nutzer
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Facebook-Nutzer
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Nicht-Fan)
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Satz von Bayes.
Was haben Babies und
Bier gemeinsam?
Martin Szugat
Geschäftsführer
Telefon 0176 1019 0176
Email martin.szugat@datentreiber.de
Web datentreiber.de
Spannende Fal...
• Folie 5: http://www.willappsug.com/2014/01/social-media-addiction-common-
signs-that-indicate-you-are-social-media-buff/...
Data Science für Dummies – AKA Social Media Manager #AFBMC
Data Science für Dummies – AKA Social Media Manager #AFBMC
Data Science für Dummies – AKA Social Media Manager #AFBMC
Data Science für Dummies – AKA Social Media Manager #AFBMC
Data Science für Dummies – AKA Social Media Manager #AFBMC
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Vortrag von Martin Szugat auf der AllFacebook Marketing Conference 2015 in München.

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  1. 1. Data Science für Dummies
  2. 2. Data Science für Dummies
  3. 3. Data Science für Social Media Manager
  4. 4. Social Media Manager/in: Sexiest Job of the 21th century?
  5. 5. Marketing: Sprachrohr?
  6. 6. Zuhören.
  7. 7. Zuhören. Aktiv.
  8. 8. Mehr Daten …
  9. 9. … weniger Information?
  10. 10. Big Data?
  11. 11. Erkenntnisse.
  12. 12. Nutzen Sie Ihren Kopf!
  13. 13. Stellen Sie die richtigen Fragen.
  14. 14. Formulieren Sie Hypothesen.
  15. 15. Testen Sie Ihre Hypothesen.
  16. 16. Interpretieren Sie die Ergebnisse.
  17. 17. Teilen Sie Ihre Erkenntnisse.
  18. 18. Alles ist relativ.
  19. 19. KW1 KW2 KW3 KW4 KW5 KW6 KW7 KW8 KW9 Fans 15.030 15.301 15.622 15.919 16.555 17.383 18.165 18.620 19.048
  20. 20. KW1 KW2 KW3 KW4 KW5 KW6 KW7 KW8 KW9 Fans 15.030 15.301 15.622 15.919 16.555 17.383 18.165 18.620 19.048 Wachstum # 271 271 321 297 637 828 782 454 428 Wachstum % 1,8% 2,1% 1,9% 4,0% 5,0% 4,5% 2,5% 2,3% 2,1%
  21. 21. KW1 KW2 KW3 KW4 KW5 KW6 KW7 KW8 KW9 Fans 15.030 15.301 15.622 15.919 16.555 17.383 18.165 18.620 19.048 Wachstum # 271 271 321 297 637 828 782 454 428 Wachstum % 1,8% 2,1% 1,9% 4,0% 5,0% 4,5% 2,5% 2,3% 2,1% Effekt 0,1% 0,3% -0,2% 2,1% 1,0% -0,5% -2,0% -0,2% -0,2%
  22. 22. KW1 KW2 KW3 KW4 KW5 KW6 KW7 KW8 KW9 Fans 15.030 15.301 15.622 15.919 16.555 17.383 18.165 18.620 19.048 Wachstum # 271 271 321 297 637 828 782 454 428 Wachstum % 1,8% 2,1% 1,9% 4,0% 5,0% 4,5% 2,5% 2,3% 2,1% Effekt 0,1% 0,3% -0,2% 2,1% 1,0% -0,5% -2,0% -0,2% -0,2% 14.000 15.000 16.000 17.000 18.000 19.000 20.000 KW1 KW2 KW3 KW4 KW5 KW6 KW7 KW8 KW9 Fans
  23. 23. KW1 KW2 KW3 KW4 KW5 KW6 KW7 KW8 KW9 Fans 15.030 15.301 15.622 15.919 16.555 17.383 18.165 18.620 19.048 Wachstum # 271 271 321 297 637 828 782 454 428 Wachstum % 1,8% 2,1% 1,9% 4,0% 5,0% 4,5% 2,5% 2,3% 2,1% Effekt 0,1% 0,3% -0,2% 2,1% 1,0% -0,5% -2,0% -0,2% -0,2% -3,0% -2,0% -1,0% 0,0% 1,0% 2,0% 3,0% 14.000 15.000 16.000 17.000 18.000 19.000 20.000 KW1 KW2 KW3 KW4 KW5 KW6 KW7 KW8 KW9 Effekt Fans
  24. 24. KW1 KW2 KW3 KW4 KW5 KW6 KW7 KW8 KW9 Fans 15.030 15.301 15.622 15.919 16.555 17.383 18.165 18.620 19.048 Wachstum # 271 271 321 297 637 828 782 454 428 Wachstum % 1,8% 2,1% 1,9% 4,0% 5,0% 4,5% 2,5% 2,3% 2,1% Effekt 0,1% 0,3% -0,2% 2,1% 1,0% -0,5% -2,0% -0,2% -0,2% -3,0% -2,0% -1,0% 0,0% 1,0% 2,0% 3,0% 14.000 15.000 16.000 17.000 18.000 19.000 20.000 KW1 KW2 KW3 KW4 KW5 KW6 KW7 KW8 KW9 Effekt Fans Kampagne
  25. 25. Katzen vs. Oachkatzl.
  26. 26. 1,12% 1,73% 0,00% 0,50% 1,00% 1,50% 2,00% Klickraten Katzen Oachkatzl
  27. 27. 1,12% 1,73% 0,00% 0,50% 1,00% 1,50% 2,00% Klickraten Katzen (1.105 Clicks) Oachkatzl (4 Clicks)
  28. 28. http://abtester.com
  29. 29. Der Durchschnitt vom Durchschnitt.
  30. 30. Post Thema Impressions Clicks Clickrate #1 Katzen 1.000.000 10.000 1,00% #2 Katzen 10.000 1.000 10,00% #3 Oachkatzl 150.000 7.200 4,80% #4 Oachkatzl 125.000 5.300 4,24%
  31. 31. Post Thema Impressions Clicks Clickrate #1 Katzen 1.000.000 10.000 1,00% #2 Katzen 10.000 1.000 10,00% #3 Oachkatzl 150.000 7.200 4,80% #4 Oachkatzl 125.000 5.300 4,24% ( Summe der durchschnittlichen Klickraten ) / Anzahl der Posts = Einfacher Durchschnitt Katzen ( 1,00% + 10,00% ) / 2 = 5,50% Oachkatzl ( 4,80% + 4,24% ) / 2 = 4,52% Durchschnittliche Klickrate - einfach gerechnet:
  32. 32. Post Thema Impressions Clicks Clickrate #1 Katzen 1.000.000 10.000 1,00% #2 Katzen 10.000 1.000 10,00% #3 Oachkatzl 150.000 7.200 4,80% #4 Oachkatzl 125.000 5.300 4,24% ( Summe der durchschnittlichen Klickraten ) / Anzahl der Posts = Einfacher Durchschnitt Katzen ( 1,00% + 10,00% ) / 2 = 5,50% Oachkatzl ( 4,80% + 4,24% ) / 2 = 4,52% Durchschnittliche Klickrate - einfach gerechnet: ( Summe der Klicks aller Posts ) / ( Summe der Impressions aller Posts ) = Gewichteter Durchschnitt Katzen ( 10.000 + 1.000 ) / ( 1.000.000 + 10.000 ) = 1,09% Oachkatzl ( 7.200 + 5.300 ) / ( 150.000 + 125.000 ) = 4,55% Durchschnittliche Klickrate - gewichtet:
  33. 33. Vorsicht bei: Interaktionsraten, Klickraten, relativen Reichweiten, Verweildauern etc.
  34. 34. A B Korrelation
  35. 35. A B Koinzidenz
  36. 36. A B Kausalität
  37. 37. Ursache? Wirkung?
  38. 38. A B Umgekehrte Kausalität
  39. 39. A B Wechselseitige Kausalität
  40. 40. Reich- weite Inter- aktion Facebook EdgeRank
  41. 41. A B Indirekte Ursache ?
  42. 42. A B Gemeinsame Ursache ?
  43. 43. Wie repräsentativ sind Fans?
  44. 44. Fans
  45. 45. Fans P(Kunde)?
  46. 46. P(Nicht-Kampagne)P(Kampagne)
  47. 47. P(Nicht-Kampagne)P(Kampagne) P(Kunde | Kampagne)
  48. 48. P(Nicht-Kampagne)P(Kampagne) P(Kunde | Kampagne) = P(Kunde)
  49. 49. P(Nicht-Kampagne)P(Kampagne) P(Kunde | Kampagne) ≠ P(Kunde | Nicht- Kampagne)
  50. 50. Facebook-Nutzer
  51. 51. Facebook-Nutzer P(Nicht-Fan)P(Fan)
  52. 52. Facebook-Nutzer P(Nicht-Fan)P(Fan) P(Interesse | Fan)
  53. 53. Facebook-Nutzer P(Nicht-Fan)P(Fan) = P(Interesse) P(Interesse | Fan)
  54. 54. Facebook-Nutzer P(Nicht-Fan)P(Fan) P(Interesse | Nicht-Fan) P(Interesse | Fan) >
  55. 55. Satz von Bayes.
  56. 56. Was haben Babies und Bier gemeinsam?
  57. 57. Martin Szugat Geschäftsführer Telefon 0176 1019 0176 Email martin.szugat@datentreiber.de Web datentreiber.de Spannende Fallstudien & hilfreiche Informationen zu Data-Driven Business finden Sie unter: Blog datentreiber.de/blog Twitter twitter.com/datentreiber LinkedIn linkedin.com/company/datentreiber SlideShare slideshare.com/datentreiber Facebook facebook.com/datentreiber DATENTREIBERWir treiben Ihr Unternehmen voran.
  58. 58. • Folie 5: http://www.willappsug.com/2014/01/social-media-addiction-common- signs-that-indicate-you-are-social-media-buff/ • Folie 6: https://ccistudentcenterblog.wordpress.com/2013/09/04/todays- sexiest-new-career-data-scientist/ • Folie 7: http://chiefmartec.com/2014/08/inaugural-martech-begins-wish/ • Folie 11 und 12: http://commons.wikimedia.org • Folie 28: http://www.cartoonstock.com/cartoonview.asp?catref=dden125 • Folie 29 ff: http://forum.maxfishing.net/index.php?/topic/554- %D0%BF%D1%80%D0%BE-%D0%BA%D0%B0%D1%82%D0%BE%D1%84- %D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D1%8C-2/page-43 • Folie 37: https://twitter.com/ResearchMark • Folie 43 ff: http://www.planetminecraft.com/blog/inspirationalmc/ • Folie 44: http://www.bloomberg.com/bw/magazine/correlation-or-causation- 12012011-gfx.html • Folie 48: http://www.cio.com/article/2386484/consumer-technology/facebook- likes-are-worth--174-to-your-brand.html • Folie 54: http://xkcd.com/552/ • Folie 64: https://classes.lt.unt.edu/Fall_2011/CECS_5030_020/bdh0089/webquest1.html • Folie 65: http://romankmenta.com/ • Folie 71: http://en.wikipedia.org/wiki/Bayes'_theorem • Sonstige Bilder: http://www.shutterstock.de – Diverse Fotografen: donvictorio, ArtmannWitte, bikeriderlondon, Sascha Burkard, E.G.Pors, razlomov, xtock, Jirsak, Ollyy, Karramba Production, Simon Bratt, Oleksiy Mark, patpitchaya, underworld, hxdbzxy, Thaiview, Nightman1965, terekhov igor, Olga Danylenko, bikeriderlondon, Pot of Grass Productions, phipatbig, Oleksii Sagitov, maximmmmum, philia, Vinko93,Petr Jilek, Alexander Tihonov, Kondor83, Darryl Sleath, Stokkete, dvoevnore, mina, mharzl, ChrisVanLennepPhoto, Stock Creative, PhotonCatcher, Alexey Boldin, Digital Storm, Refat, vinnstock, donatas1205, Syda Productions, Pressmaster, Adriano Castelli, Banana Republic images, 24Novembers, tomertu, Grasko, Hasloo Group Production Studio, momente, Kaspars Grinvalds, Tyler Olson, bluecrayola, AlexKol Photography, Digital Storm, Peter Bernik, Lunov Mykola, Ollyy. Eugene Partyzan, maxim ibragimov, Creativa Images, Liudmila P. Sundikova, Anton Watman, Brian A Jackson, Galina Kovalenko, Ollyy, Deskoul, JonesHon. Die Liste erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Quellenangaben für die verwendeten Bilder und Grafiken

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