Intelligenz
Data Science-Metriken: Zweck und Verwendung
Wenn man im Kontext von Data Science an „Metriken“ denkt, könnte der Begriff rohe Zahlen wie in beschreibenden Metriken, qualitative Labels wie in der Marketinganalyse oder vergleichende Labels wie in der Website-Analyse bezeichnen. Metriken gibt es in vielen verschiedenen Formen und Strukturen, aber das Hauptziel von Data Science-Metriken besteht darin, zu Bewertungszwecken zu messen und zu berichten. Metriken an sich mögen nicht sehr nützlich sein, aber wenn sie im richtigen Kontext verwendet werden, verleihen sie jeder Art von Datenanalyseaktivität Bedeutung und helfen bei der Entscheidungsfindung. ERHALTEN SIE UNBEGRENZTEN ZUGRIFF AUF ÜBER 140 ONLINE-KURSE Erhalten Sie mit unserem professionellen Abonnement Zugang zu Kursen in Data Governance, Datenarchitektur, Datenstrategie, Datenmodellierung und mehr. Hier sind einige Beispiele für Metriken im Zusammenhang mit Marketingdaten verwendet: Benutzer Seitenaufrufe Absprünge/Absprungrate Durchschnittlicher PageRank Klickrate Ein
