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Die vorliegende Bachelorarbeit beschreibt die Konzeption und anschließende medienpraktische Umsetzung des persönlichen Online-Blogs www.thegreenie.eu zum Thema Nachhaltigkeit und einem “Low Impact”-Leben. Dieser bietet aufbereitete Informationen und Handlungstipps für einen nachhaltigeren Lebensstil. Die Konzeption umfasst die Navigationsstruktur, den Aufbau der Site und das Design. Auch die Blog-Inhalte und deren Produktion wurden konzeptionell ausgearbeitet und dokumentiert.
Die Konzeption basiert dabei auf einer Analyse potentieller Nutzer, dem Suchverhalten dieser und einer Benchmark-Analyse themenverwandter Websites. Die Umsetzung des Blogs erfolgte mit dem Content-Management-System Wordpress. Die Dokumentation der vorliegenden Arbeit beschreibt die Auswahl eines Themes und technische Einbindung des Blogs. Außerdem geht daraus hervor, wie der Blog durch integrierte Anpassungsmöglichkeiten im Theme, Plugins und Änderungen im Quellcode personalisiert und dem Zweck angepasst wurde.
Um Traffic zu generieren, wurde die Sichtbarkeit der Website durch Suchmaschinenoptimierung und die Einbindung sozialer Netzwerke erhöht. Die entsprechenden Maßnahmen sind ebenfalls in der Arbeit dokumentiert.
Die vorliegende Bachelorarbeit beschäftigt sich mit der Konzeption und medienpraktischen Umsetzung einer Website für einen fiktiven Kunden mit einer fiktiven Dienstleistung. Unter www.marcel-greve-ba.de kann die Website eingesehen werden. Der Fokus des Projekts liegt auf einer Analyse der Eigenschaften der Zielgruppe des Kunden. Aus diesen Eigenschaften werden die inhaltlichen und optischen Anforderungen an die Website und die Social-Media-Profile abgeleitet. Anschließend werden Entwürfe zur Website-Struktur und des späteren Designs angefertigt. Die technische Umsetzung erfolgt mit dem Content Management System (CMS) Wordpress. Im Zuge dessen wird erläutert, welche Plugins verwendet und welche Änderungen an der Formatierung vorgenommen wurden. Zusätzlich wird eine Social-Media-Strategie ausgearbeitet.
Die vorliegende Bachelorarbeit beschäftigt sich mit der Konzeptionierung und Umsetzung des Relaunchs der Website Cucuron.de. Hierbei handelt es sich um einen privaten Webauftritt, auf dem der Betreiber sein Ferienhaus im Ort Cucuron in Südfrankreich vorstellt. Ziel der Website ist es, potentielle Gäste über das Angebot zu informieren. Der Relaunch umfasst die technische Durchführung eines selbsterstellten Layouts nach aktuellen Webstandards, wie HTML5 und CSS3, samt responsiver Gestaltung zur optimalen Darstellung der Website auf sämtlichen Endgeräten. Dazu zählen Smartphones, Tablets und Desktop-Computerbildschirme. Schließlich beschreibt die Bachelorarbeit die Implementierung des erstellten Layouts in das Content Management WordPress. Um Nutzen und Ziel von Cucuron.de entsprechend zu erfüllen, geht der praktischen Umsetzung zunächst eine Zielgruppen- sowie Konkurrenzanalyse voran, womit die Anforderungen des Relaunchs definiert werden. Zudem setzt sich diese Bachelorarbeit mit den Möglichkeiten der Integration von Social Media-Kanälen auseinander, womit eine Bindung zur Zielgruppe sowie eine Reichweitenvergrößerung erreicht werden kann.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Interpretation von Datenvisualisierungen. Der Interpretationsprozess wird aufgeschlüsselt und tiefergehend erklärt. Außerdem wird ein Interpretationsmodell vorgestellt, das auf Grundlage vorherrschender Theorien entwickelt wurde. Das Modell beinhaltet fünf zentrale Interpretationsschritte auf dem Weg hin zu Wissen aus Datenvisualisierungen. Zudem werden die Grundlagen der Gestaltung von Datenvisualisierungen erläutert. Es wird außerdem auf die Bedeutung von Datenvisualisierungen in der Gesellschaft eingegangen. Anhand einer Analyse, mittels einer Befragung von Studierenden, werden die Interpretationskompetenzen zu Datenvisualisierungen im Alltag untersucht, um den Einfluss der Darstellungsform und Komplexität einer Datenvisualisierung zu ermitteln. Außerdem wird die Einschätzung über die eigene Interpretationsfähigkeit von Studierenden erforscht. Zur Erreichung der Forschungsziele werden den Studierenden Wissensfragen zu vier ausgewählten Datenvisualisierung zum Thema COVID-19 gestellt. Abschließend werden die Ergebnisse mit den Hypothesen aus dem Theorieteil verglichen.
Funktionsweise und Anwendung von Neuromarketing zur Kaufmotivation und Konsumententbindung im Web
(2019)
Der digitale Wandel verändert nicht nur den Markt, sondern auch das Marketing nachhaltig. Ein großer Anteil des Kaufprozesses findet inzwischen im digitalen Netz statt. Interessenten und potenzielle Kunden suchen im Web nach Informationen über Produkte und deren Preise oder kaufen direkt im Online-Shop. Unternehmen stehen vor der Aufgabe, mit der schnellen Entwicklung von Webtechnologien und digitalen Kommunikationsformen nicht nur Schritt zu halten, sondern den Wandel zu antizipieren und aktiv zu nutzen, um mit digitalen Konzepten und Strategien auch im Web präsent und erfolgreich zu sein. Dies betrifft sowohl die Darstellung des Unternehmens selbst als auch die seiner Marken und Produkte. Im Neuromarketing werden aktuelle Erkenntnisse der Hirnforschung zum Verhalten von Konsumenten interpretiert und in Marketingkonzepte umgesetzt. Durch den Zusammenschluss von Hirnforschung und Marktforschung erlaubt das Neuromarketing viele Rückschlüsse über Kaufmotivation und Markenbindung, die gerade im E-Commerce, der durch Informationsflut und vielfältige Kaufreize gekennzeichnet ist, wertvolle Strategien liefern können, um Kunden erfolgreich auf die eigenen Produkte aufmerksam zu machen. In dieser Arbeit werden daher die Erkenntnisse der Hirnforschung vorgestellt, die für das Neuromarketing relevant sind und die daraus abgeleiteten Konzepte auf ihre erfolgreiche Anwendung im digitalen Netz hin untersucht. Danach werden die Anwendungsmöglichkeiten des Neuromarketings in einer kritischen Analyse zusammengefasst und ein Ausblick auf zukünftige Entwicklungen gegeben.
Bestimmte Trader legen bei ihren Transaktionen sehr viel Wert auf Risikominimierung. Um zu bestimmen, was für ein Risiko bei einem Kauf eingegangen wird, greifen sie insbesondere auf Daten zur Volatilität der Aktien zurück. Besonders informativ ist dabei die prognostizierte zukünftige Volatilität der Aktien.
Die vorliegende Arbeit behandelt die Volatilitätsprediktion mit Hilfe von rekurrenten neuronalen Netzen. Mithilfe von Modellen sollen Volatilitäten in Finanzmarktdaten prognostiziert werden. Dazu wurde folgende Forschungsfrage entwickelt: Wie und mit welcher Genauigkeit sind rekurrente neuronale Netze in der Lage, die Volatilität von Finanzmarktdaten voraus zu sagen? Außerdem wurde der Ansatz verfolgt, unterschiedliche rekurrente neuronale Netze im Bezug auf das Prognosepotential der jeweiligen Arten zu vergleichen.
Zu diesem Zweck wurden vier verschiedene Modelle erstellt und mit Daten des deutschen Aktienindex DAX trainiert. Auf Basis des Trainings prognostizierten die Modelle eine gewisse Anzahl an Volatilitätswerten. Mithilfe dieser Vorhersagewerte wurden die Modelle dann auf unterschiedliche Aspekte analysiert und interpretiert.
Die Ergebnisse zeigen, dass komplexere Modelle wie ein Long-Short-Term-Memory (LSTM), ein Gated Recurrent Unit (GRU) oder Kombinationen aus LSTM und GRU bessere Ergebnisse liefern als simplere rekurrente neuronale Netze, da erstere mehr Informationen aus den vorangegangenen Daten nutzen können und so eine Art Langzeitgedächtnis entwickeln. Weitere Forschung könnte Bezug auf andere Daten nehmen und so ein General-Purpose-Modell für unterschiedliche Indizes erstellen.
Die vorliegende Bachelorthesis befasst sich mit der Entwicklung und Umsetzung eines Qualitätsmanagementsystems zur Analyse und Gewährleistung der redaktionellen Qualität von digitalen Stellenanzeigen des Online-Stellenmarktes jobvector. Der theoretische Teil beschreibt die Qualitätsfaktoren in digitalen Informationssystemen sowie die Grundlagen von Software-Qualitätsmanagement und Qualitätssicherungsmaßnahmen und dient als Basis für die Entwicklung und Umsetzung eines Systemtools für das redaktionelle Qualitätsmanagement. Der praktische Teil umfasst die Entwicklung einer kriteriengeleiteten Qualitätsanalyse auf Grundlage redaktioneller Qualitätsfaktoren. Das entwickelte Systemtool zur Erfassung der redaktionellen Qualität sowie die Weiterentwicklung des Content-Management-Systems führen zu einer Effizienzsteigerung der redaktionellen Arbeit und ermöglichen eine Reduzierung der Werbeausgaben für nicht optimierte Stellenanzeigen.
Das Ziel in dieser Arbeit soll es sein ein Recommender System für den Fußball zu entwickeln, welches Vereine bei der Suche nach potenziellen neuen Spielern unterstützen soll. Um dieses System zu entwickeln bedarf es zunächst einer Sichtung von möglichen Datenquellen. Hierzu wird letztlich ein Webscraper verwendet um benötigte Daten von Spielern von der Seite fbref.com zu sammeln. Für die Analyse der Daten wird das k-means Clustering verwendet, welches die Spieler innerhalb ihrer unterschiedlichen Spielstile einteilen soll. Zur Verbesserung der Clustering Ergebnisse werden die Spieler bereits zuvor in die Kategorien Verteidigung, Mittelfeld und Sturm unterteilt. Die gewonnenen Spielercluster werden in einem abschließenden Schritt mittels Faktorenanalyse miteinander verglichen und die Spieler erhalten innerhalb ihres Clusters eine Platzierung. Mit Hilfe dieser Platzierung soll es Vereinen ermöglicht werden, bereits erste Vorauswahlen treffen zu können.
Die schnelle Verbreitung digitaler Musik im Internet stellt Benutzer in der
heutigen Zeit vor eine große Auswahl. Um bei diesem Übermaß an
Musikangeboten nicht den Überblick zu verlieren, haben Musikgenres eine
Klassifizierung ermöglicht. Das Hauptziel der Arbeit ist die Erfassung der
Entwicklung eines Klassifikationsschemas für moderne Musikgenres und die
Analyse potentieller Anwendungen in Hinblick auf die Bereiche Musik in der TVWerbung,
Musikfestivals und Musik-Streaming-Dienste. Zunächst wird darauf
eingegangen, wie sich die Musik in allen drei Bereichen entwickelt hat,
anschließend wird ein Klassifikationsschema erfasst, wobei
Persönlichkeitsmerkmale von Rezipienten und musikalische Daten erfasst
werden.
Im Anschluss wird in Kapitel 4 auf potentielle Anwendungen der erfassten
Daten eingegangen, woraufhin auch über die Problematik bei der
Musiksortierung und das veränderte Konsumverhalten der Rezipienten
gesprochen wird.
Durch den rasanten Anstieg der Digitalisierung gewinnt die Datenanalyse in Unternehmen und Forschungsprojekten immer mehr an Bedeutung. Dabei ist eine Datenanalyse für nicht ausgebildetes Personal schwierig umzusetzen. Dementsprechend wird im Rahmen der Bachelorarbeit ein Tutorial für die Durchführung einer Datenanalyse in Microsoft Power BI entwickelt. Die Entwicklung wird sich mit der Frage auseinandersetzen, wie sich die Grundlagen zielgerichtet erklären lassen, wenn die Nutzer des Tutorials keine Kenntnisse in Programmiersprachen besitzen. Denn der theoretische Teil behandelt die Grundlagen von Microsoft Power BI und der Formelsprache DAX. Darauf aufbauend werden im praktischen Teil des Tutorials die DAX-Funktionen für die Datenanalyse auf einen zur Verfügung gestellten Datensatz angewendet. Zum Schluss wird aus dem entwickelten Tutorial ein abgeleitetes Visualisierungsbeispiel vorgelegt.