Big Data

Es ist einfach, FBA-Verkäufer-Tools zu finden, aber nicht alle sind auf Einsteiger ausgerichtet. In der folgenden Liste werden 11 Amazon Verkäufer-Tools vorgestellt, die für Einsteiger auch geeignet sind.

Auf den Webseiten werden viele Daten in einem Tabellenformat dargestellt. Es könnte jedoch recht schwierig sein, die Daten für einen späteren Zugriff auf einem lokalen Computer zu speichern. Das Problem ist, dass die Daten in HTML eingebettet sind und nicht in einem strukturierten Format wie CSV heruntergeladen werden können. Web Scraping ist der einfachste Weg, um die Daten zu erhalten.

Wie kann Big Data Analyse Ihr Unternehmen verbessern? Erfahren Sie, wie Big Data Einblicke in Ihren Kundenservice, in die Analyse von Wettbewerbern und vieles mehr bietet.

In diesem Artikel stelle ich die Alltagsarbeit von einer Amazon-Händlerin vor. Schauen wir uns zusammen an, wie sie mithilfe der Big Data Analyse lukrative Nischenprodukte und geeignete Lieferanten dafür findet, sowie wie sie Amazon Listings erstellt und die kontinuierlich optimiert. Los geht’s!

Möchten Sie Daten von E-Commerce-Websites extrahieren? Dieser Artikel zeigt Ihnen, wie Sie diese Aufgabe mühelos mit Web Scraping Tools erledigen können.

Die Technologie entwickelt sich ständig weiter und die IT-Branche ist keine Ausnahme. Im Jahr 2023 werden viele neue Trends erwartet, die die Art und Weise, wie wir arbeiten und leben, verändern werden. In diesem Artikel werden wir uns die wichtigsten IT-Trends im Jahr 2023 ansehen und die Top 45 Programmiersprachen auflisten, die du lernen solltest. IT-Trends: 1. Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) 2. Blockchain-Technologie 3. Internet of Things (IoT) 4. Cloud-Computing 5. Cybersecurity 6. Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR) 7. Progressive Web-Apps (PWA) 8. Container-Technologie 9. Microservices 10. Low-Code-Plattformen

KI (Künstliche Intelligenz) erregt Aufmerksamkeit als eine Technologie, die das geschäftliche und gesellschaftliche Umfeld durch neue Lernmethoden stark verändern wird. Die neue Lernmethode heißt „Machine Learning“ und „Deep Learning“. Was für eine Lernmethode ist Deep Learning? Dieses Mal erkläre ich Deep Learning, eine Lernmethode für KI. Wir werden auch Beispiele für die KI-Nutzung vorstellen, die Deep Learning anwendet. Wenn Sie darüber nachdenken, ein Unternehmen zu entwickeln, das in Zukunft KI nutzt, beziehen Sie sich bitte darauf.

Maschinelles Lernen ist eine Methode der künstlichen Intelligenz, bei der Computerprogramme lernen, auf Basis von Daten Entscheidungen zu treffen oder Vorhersagen zu treffen, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen. Im Maschinellen Lernen werden Algorithmen verwendet, um Muster in Daten zu erkennen und darauf aufbauend Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Dazu werden große Datenmengen verwendet, die als Trainingsdaten bezeichnet werden. Die Algorithmen werden anhand dieser Daten trainiert, indem sie Muster und Zusammenhänge erkennen und die Daten analysieren. Anschließend können sie auf neue Daten angewendet werden, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Es gibt verschiedene Arten von Maschinellem Lernen, wie zum Beispiel überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen. Im überwachten Lernen werden die Algorithmen mit beschrifteten Daten trainiert, während im unüberwachten Lernen die Algorithmen selbstständig Muster und Zusammenhänge in den Daten erkennen müssen. Beim bestärkenden Lernen lernen die Algorithmen durch Feedback auf Basis von Belohnungen oder Bestrafungen. Maschinelles Lernen findet in vielen Bereichen Anwendung, wie zum Beispiel in der Spracherkennung, Bilderkennung, medizinischen Diagnose, Betrugserkennung, Robotik und vielen anderen Bereichen. Es ist eine wichtige Technologie, die in Zukunft noch weiter an Bedeutung gewinnen wird.

In diesem Artikel zeige ich Ihnen, wie Sie mithilfe von Web Scraping in 15 Minuten Tausende von Leads erhalten können.

Datensammlung bezieht sich auf den Prozess der Erfassung von Daten aus verschiedenen Quellen, um Informationen zu sammeln und zu speichern. Dies kann manuell oder automatisch erfolgen und beinhaltet in der Regel das Sammeln von Informationen wie Namen, Adressen, Telefonnummern, E-Mail-Adressen, demografischen Informationen oder anderen relevanten Daten. Und Datensammlung kann für verschiedene Zwecke durchgeführt werden, wie zum Beispiel für Marktforschung, Kundenbeziehungsmanagement, Datenanalyse, wissenschaftliche Forschung oder zur Verbesserung der Dienstleistungen oder Produkte. Es gibt verschiedene Methoden, um Daten zu sammeln, wie z.B. Umfragen, Interviews, Beobachtungen, Webanalyse oder Datenbanken. Es ist wichtig zu beachten, dass bei der Datensammlung Datenschutz- und Ethikrichtlinien eingehalten werden müssen, um sicherzustellen, dass die Privatsphäre und die Rechte der betroffenen Personen geschützt werden.

Die Datenvisualisierung stellt die Informationen und Daten in visualisierten Mustern dar, die den Menschen helfen können, effektiv Erkenntnisse zu gewinnen. Datenvisualisierung Tools verwenden visuelle Elemente wie Diagramme und Tabellen, um Daten zum Sprechen zu bringen. Es gibt viele Tools zur Datenvisualisierung auf dem Markt. Welches ist das beste Datenvisualisierungstool? Hier ist eine Liste der 30 besten Tools zur Datenvisualisierung im Jahr 2022 mit ihren Vor- und Nachteilen. Mit der Liste können Sie dann entscheiden, welches für Ihre Bedürfnisse geeignet ist.

Als zwei typische Schlagworte im Zusammenhang mit Data Science verwirren Data Mining und Datenextraktion viele Menschen. Data Mining wird oft als Extraktion und Gewinnung von Daten missverstanden, aber es ist tatsächlich viel komplizierter als das. In diesem Beitrag wollen wir den Unterschied zwischen Data Mining und Datenextraktion herausfinden.