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Grunwald, Guido: Workbook Marktforschung
Workbook Marktforschung , Sowohl für die eigene Durchführung von Marktforschungsstudien als auch für die Interpretation und Beurteilung von in Auftrag gegebenen Studien sind profunde Marktforschungskenntnisse unverzichtbar. Mit welcher Erhebungsmethode können Daten möglichst unverzerrt gewonnen werden? Wie ist das Erhebungsdesign festzulegen, um einen hohen Datenrücklauf zu erreichen? Wie können die Daten analysiert und interpretiert werden? Wie lässt sich die Qualität der Studie und der Ergebnisse einschätzen? Wie können die Ergebnisse zielgruppengerecht präsentiert werden? Das Workbook Marktforschung bietet Praktiker:innen und Studierenden einen schnellen Überblick über die Methoden und Werkzeuge zur Konzeption, Durchführung und Beurteilung von Marktforschungsstudien. Dabei werden die zentralen Methoden der qualitativen und quantitativen Forschung zur Erhebung und Analyse von Marktdaten abgedeckt. Die Tools werden in kompakt-strukturierter Form präsentiert und anhand von Beispielen erläutert. Zu jedem Tool gibt es hilfreiche Tipps für die praktische Umsetzung. Mit Zusatzmaterial auf myBook+. Die digitale und kostenfreie Ergänzung zu Ihrem Buch auf myBook+: Zugriff auf ergänzende Materialien und Inhalte E-Book direkt online lesen im Browser Persönliche Fachbibliothek mit Ihren Büchern Jetzt nutzen auf mybookplus.de. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Datenanalyse mit Python (McKinney, Wes)
Datenanalyse mit Python , Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4 Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführen Mit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem Kapitel Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy und Jupyter kennen. Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar. Aus dem Inhalt: Nutzen Sie Jupyter Notebook und die IPython-Shell für das explorative Computing Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas-Bibliothek ein Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätze zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihendaten Erproben Sie die konkrete Anwendung der im Buch vorgestellten Werkzeuge anhand verschiedener realer Datensätze , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230302, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Animals##, Autoren: McKinney, Wes, Übersetzung: Lichtenberg, Kathrin~Demmig, Thomas, Auflage: 23003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 556, Keyword: Big Data; Data Mining; Data Science; IPython; Jupyter; Jupyter notebook; NumPy; Python 3.10; matplotlib; pandas 1.4, Fachschema: Data Mining (EDV)~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Datenverarbeitung / Simulation~Informatik~Informationsverarbeitung (EDV)~Internet / Programmierung~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Data Mining, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: O'Reilly, Länge: 241, Breite: 168, Höhe: 35, Gewicht: 999, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger: 2660049, Vorgänger EAN: 9783960090809 9783960090007 9783864903038 9783958750739, andere Sprache: 9781491957660, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0120, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 44.90 € | Versand*: 0 € -
Umfragen erstellen und auswerten (Ortmanns, Wolfgang~Sonntag, Ralph)
Umfragen erstellen und auswerten , Idealer Ratgeber für Haus-, Bachelor- und Masterarbeiten Bei Haus-, Bachelor- und Masterarbeiten ist die Umfrage eine beliebte Forschungsmethode. Wolfgang Ortmanns und Ralph Sonntag vermitteln dazu alles Wissenswerte - angefangen von den Rahmenbedingungen, den Fragetypen bis hin zum Umfrageaufbau und der Stichprobenauswahl. Wichtiges statistisches Know-how vermitteln sie zudem, u.a. wichtige Testverfahren und die Korrelationsanalyse. Das Buch richtet sich an Studierende und junge Forschende aus den Bereichen der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften. Gefördert vom Konsortium der sächsischen Hochschulbibliotheken. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 20230619, Produktform: Kartoniert, Autoren: Ortmanns, Wolfgang~Sonntag, Ralph, Seitenzahl/Blattzahl: 140, Keyword: Anteilswerte; Bachelor; Bachelorarbeit; Befragung; Chi-Quadrat; Conjoin; Delphi-Befragung; Fragetypen; Hausarbeit; Häufigkeit; Häufigkeitsverteilung; Interview; Konfidenzintervall. Hypothesen; Marketing; Marktforschung; Master; Masterarbeit; Pretest; Primärdaten; Sekundärdaten; Seminararbeit; Signifikanztest; Statistik; Stichprobe; Testverfahren. Mittelwerte; Thesis; Umfrageaufbau; Vollerhebung, Fachschema: Politik / Politikwissenschaft~Politikwissenschaft~Politologie~Betriebswirtschaft - Betriebswirtschaftslehre, Fachkategorie: Betriebswirtschaftslehre, allgemein, Warengruppe: HC/Politikwissenschaft, Fachkategorie: Politikwissenschaft, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Uvk Verlag, Verlag: Uvk Verlag, Verlag: UVK, Länge: 218, Breite: 150, Höhe: 15, Gewicht: 225, Produktform: Klappenbroschur, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, eBook EAN: 9783739806334 9783739882413, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0012, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 34.90 € | Versand*: 0 € -
Datenanalyse mit R: Fortgeschrittene Verfahren (Burkhardt, Markus~Titz, Johannes~Sedlmeier, Peter)
Datenanalyse mit R: Fortgeschrittene Verfahren , Dieses Buch erklärt ausgewählte Techniken der fortgeschrittenen Datenanalyse. In 10 eigenständigen Kapiteln werden dazu einführende und komplexe Datenbeispiele in R analysiert und interpretiert. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20220701, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Pearson Studium - Psychologie##, Autoren: Burkhardt, Markus~Titz, Johannes~Sedlmeier, Peter, Seitenzahl/Blattzahl: 304, Themenüberschrift: COMPUTERS / Mathematical & Statistical Software, Keyword: Datenanalyse Fortgeschrittene; Diagnostik; Methodik; R Programm; Statistik, Fachschema: Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Psychologie / Forschung, Experimente, Methoden~Erforschung~Forschung~Datenverarbeitung / Anwendungen / Mathematik, Statistik, Fachkategorie: Psychologie~Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Mathematische und statistische Software, Warengruppe: HC/Psychologie/Psychologische Ratgeber, Fachkategorie: Forschungsmethoden, allgemein, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Pearson Studium, Verlag: Pearson Studium, Verlag: Pearson Studium, Länge: 241, Breite: 173, Höhe: 17, Gewicht: 525, Produktform: Kartoniert, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Herkunftsland: NIEDERLANDE (NL), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2781061
Preis: 34.95 € | Versand*: 0 €
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Was sind Kundendaten?
Was sind Kundendaten? Kundendaten sind Informationen, die ein Unternehmen über seine Kunden sammelt und speichert. Dazu gehören persönliche Daten wie Name, Adresse, Telefonnummer, E-Mail-Adresse sowie Informationen über das Kaufverhalten und die Präferenzen der Kunden. Diese Daten werden verwendet, um personalisierte Marketingaktionen durchzuführen, den Kundenservice zu verbessern und die Kundenbeziehung zu stärken. Der Schutz von Kundendaten ist dabei besonders wichtig, um die Privatsphäre der Kunden zu wahren und Vertrauen aufzubauen. Unternehmen müssen daher sicherstellen, dass Kundendaten sicher und vertraulich behandelt werden.
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Wie speichert man Kundendaten?
Kundendaten können auf verschiedene Arten gespeichert werden, je nach den individuellen Bedürfnissen und dem Umfang der Daten. Eine Möglichkeit ist die Verwendung einer Datenbank, in der die Informationen strukturiert und sicher gespeichert werden. Alternativ können Kundendaten auch in einer Cloud-Lösung oder auf physischen Speichermedien wie Festplatten oder Servern gespeichert werden. Wichtig ist dabei immer, dass die Daten gemäß den geltenden Datenschutzbestimmungen sicher und geschützt sind.
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Sind Kundendaten personenbezogene Daten?
Sind Kundendaten personenbezogene Daten? Ja, Kundendaten sind in der Regel personenbezogene Daten, da sie Informationen über eine bestimmte Person enthalten, wie z.B. Name, Adresse, Telefonnummer, E-Mail-Adresse oder Kaufhistorie. Diese Daten können dazu verwendet werden, eine Person zu identifizieren oder Rückschlüsse auf ihre Identität zu ziehen. Daher müssen Unternehmen beim Umgang mit Kundendaten die Datenschutzbestimmungen einhalten und sicherstellen, dass die Daten sicher und vertraulich behandelt werden. Kunden haben auch das Recht zu wissen, welche Daten über sie gesammelt werden und wie sie verwendet werden.
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Warum sind Kundendaten so wichtig?
Kundendaten sind wichtig, da sie wertvolle Informationen über die Kunden und ihre Bedürfnisse liefern. Mit diesen Daten können Unternehmen ihre Marketingstrategien verbessern, personalisierte Angebote erstellen und die Kundenzufriedenheit erhöhen. Zudem ermöglichen Kundendaten auch eine effektive Kundenbetreuung und eine langfristige Kundenbindung.
Ähnliche Suchbegriffe für Kundendaten:
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Wann muss ich Kundendaten löschen?
Die Löschung von Kundendaten muss gemäß den Datenschutzgesetzen erfolgen, insbesondere der DSGVO. Grundsätzlich sollten Kundendaten gelöscht werden, wenn sie nicht mehr für den ursprünglichen Zweck benötigt werden, für den sie erhoben wurden. Dies kann nach Vertragsende, Ablauf der gesetzlichen Aufbewahrungsfrist oder nach Widerruf der Einwilligung des Kunden erfolgen. Es ist wichtig, regelmäßig zu überprüfen, ob die gespeicherten Daten noch aktuell und relevant sind, um die Privatsphäre und Datenschutzrechte der Kunden zu wahren. Unternehmen sollten auch interne Richtlinien und Prozesse für die sichere und ordnungsgemäße Löschung von Kundendaten implementieren.
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Warum sind Kundendaten so wichtig?
Kundendaten sind so wichtig, weil sie es Unternehmen ermöglichen, ihre Kunden besser zu verstehen und ihre Bedürfnisse und Vorlieben zu analysieren. Durch die Analyse von Kundendaten können Unternehmen personalisierte Marketingstrategien entwickeln und ihre Produkte und Dienstleistungen gezielt an die Bedürfnisse ihrer Kunden anpassen. Zudem helfen Kundendaten Unternehmen dabei, ihre Kundenbeziehungen zu stärken und langfristige Kundenbindungen aufzubauen. Darüber hinaus können Kundendaten auch dazu beitragen, Betrug und Missbrauch zu verhindern, da sie es Unternehmen ermöglichen, verdächtige Aktivitäten zu erkennen und zu überwachen. Insgesamt sind Kundendaten also ein wertvolles Kapital für Unternehmen, um erfolgreich am Markt zu bestehen.
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Wie lange müssen Kundendaten gespeichert werden?
Wie lange müssen Kundendaten gespeichert werden? Die Dauer, für die Kundendaten gespeichert werden müssen, hängt von den jeweiligen gesetzlichen Vorschriften ab. In der Regel gibt es jedoch keine einheitliche Regelung, sondern es variiert je nach Art der Daten und dem jeweiligen Land. Unternehmen sollten sicherstellen, dass sie die gesetzlichen Anforderungen einhalten und Kundendaten nicht länger speichern, als es erforderlich ist. Es ist wichtig, Datenschutzrichtlinien zu beachten und sicherzustellen, dass Kundendaten sicher und geschützt sind, unabhängig von der Dauer, für die sie gespeichert werden müssen.
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Wie können falsch erfasste Kundendaten behoben werden?
Falsch erfasste Kundendaten können behoben werden, indem man den Kunden kontaktiert und um die Korrektur der Daten bittet. Dies kann per Telefon, E-Mail oder postalisch erfolgen. Alternativ kann der Kunde auch die Möglichkeit haben, seine Daten selbstständig online zu aktualisieren. Es ist wichtig, die Datenbank regelmäßig zu überprüfen und sicherzustellen, dass alle Informationen korrekt und aktuell sind.
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