Social-Media-Analyse – mehr als nur eine Wordcloud HMD Best Paper Award 2016

Die Autoren legen beispielhafte Analysemethoden von Social-Media-Daten dar: deskriptive und Data-Mining-Methoden. Mit deren Hilfe werden kundenorientierte Geschäftsmaßnahmen eingeleitet und ein stetiges Abwägen zwischen vollautomatisierten und manuellen, kostenintensiven Reports gesteuert. Das Werk...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Böck, Matthias, Köbler, Felix (Author), Anderl, Eva (Author), Le, Linda (Author)
Format: eBook
Language:German
Published: Wiesbaden Springer Fachmedien Wiesbaden 2017, 2017
Edition:1st ed. 2017
Series:essentials
Subjects:
Online Access:
Collection: Springer eBooks 2005- - Collection details see MPG.ReNa
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520 |a Die Autoren legen beispielhafte Analysemethoden von Social-Media-Daten dar: deskriptive und Data-Mining-Methoden. Mit deren Hilfe werden kundenorientierte Geschäftsmaßnahmen eingeleitet und ein stetiges Abwägen zwischen vollautomatisierten und manuellen, kostenintensiven Reports gesteuert. Das Werk liefert eine Übersicht zu aktuell diskutierten Themen wie begleitende Emotionen, Vernetzung der interagierenden User oder Verbindung von Themen. Als Gewinn für ein Unternehmen müssen die Analysen durch eine strategische Prozedur geleitet werden, um Erkenntnisse in konkrete Handlungsempfehlungen zu überführen. Neben den Potenzialen durch die Anwendung komplexerer Analysemethoden gibt es auch konzeptionelle, technische und ethische Herausforderungen, wie die Autoren veranschaulichen. Der Inhalt Methoden – Metriken, Wordclouds, Trends, Sentiment, Assoziationsregeln, Netzwerkstrukturen Mehrwert durch strategische Prozedur  Social-Media-Analysen der Zukunft Die Zielgruppen Social-Media-Verantwortliche und -Analysten, Budgetverantwortliche der Online-Marketing-Kanäle Die Autoren  Dr. Matthias Böck promovierte im Bereich Data Mining an der Technischen Universität München. Dr. Felix Köbler promovierte in der Wirtschaftsinformatik an der Technischen Universität München. Dr. Eva Anderl promovierte an der Universität Passau im Themengebiet Online-Kundenverhalten. Linda Le studierte Statistik an der Ludwig-Maximilians-Universität München