Web Mining — Die Fallstudie Swarovski

Web Mining — Die Fallstudie Swarovski von Linder,  Alexander, Wehrli,  Prof. Dr. Hans Peter
Alexander Linder zeigt, dass erfolgreiches, aussagekräftiges Web Mining nicht immer auf multivariaten Analysemethoden beruht. Durch die Erkenntnisse deskriptiver Statistiken, angereichert mit Zusatzinformationen, lassen sich die zentralen Fragen beantworten: Wer ist der Kunde und was will er? Er entwickelt Lösungsansätze zum Umgang mit Datenschutzaspekten und technischen Restriktionen des Internets und zeigt, welches Potenzial multivariate Verfahren für das Web Mining bieten und dass sich die klassische lineare Regressionsanalyse hierfür nicht eignet.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Web Mining — Die Fallstudie Swarovski

Web Mining — Die Fallstudie Swarovski von Linder,  Alexander, Wehrli,  Prof. Dr. Hans Peter
Alexander Linder zeigt, dass erfolgreiches, aussagekräftiges Web Mining nicht immer auf multivariaten Analysemethoden beruht. Durch die Erkenntnisse deskriptiver Statistiken, angereichert mit Zusatzinformationen, lassen sich die zentralen Fragen beantworten: Wer ist der Kunde und was will er? Er entwickelt Lösungsansätze zum Umgang mit Datenschutzaspekten und technischen Restriktionen des Internets und zeigt, welches Potenzial multivariate Verfahren für das Web Mining bieten und dass sich die klassische lineare Regressionsanalyse hierfür nicht eignet.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Web Mining — Die Fallstudie Swarovski

Web Mining — Die Fallstudie Swarovski von Linder,  Alexander, Wehrli,  Prof. Dr. Hans Peter
Alexander Linder zeigt, dass erfolgreiches, aussagekräftiges Web Mining nicht immer auf multivariaten Analysemethoden beruht. Durch die Erkenntnisse deskriptiver Statistiken, angereichert mit Zusatzinformationen, lassen sich die zentralen Fragen beantworten: Wer ist der Kunde und was will er? Er entwickelt Lösungsansätze zum Umgang mit Datenschutzaspekten und technischen Restriktionen des Internets und zeigt, welches Potenzial multivariate Verfahren für das Web Mining bieten und dass sich die klassische lineare Regressionsanalyse hierfür nicht eignet.
Aktualisiert: 2023-06-05
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Gemeinsame Verantwortlichkeit unter der DSGVO

Gemeinsame Verantwortlichkeit unter der DSGVO von Radtke,  Tristan
Die Zusammenarbeit bei der Verarbeitung personenbezogener Daten steht auch und gerade im Internet auf der Tagesordnung, z.B. bei der Einbindung von Drittinhalten. Die Datenschutzgrundverordnung sieht die Rechtsfigur der gemeinsamen Verantwortlichkeit vor (Art. 4 Nr. 7, Art. 26 DSGVO), die auch derartige Formen der Zusammenarbeit einer (technologieneutralen) Regelung zuführen kann. Der Autor systematisiert die einschlägige EuGH-Rechtsprechung (Wirtschaftsakademie, Zeugen Jehovas und Fashion ID), arbeitet die Tatbestandsvoraussetzungen heraus und ordnet die gemeinsame Verantwortlichkeit in das Datenschutzrecht insgesamt mit Rechtsfolgen wie Schadensersatzansprüchen, Aufsichtsmaßnahmen und dem Innenverhältnis gemeinsam Verantwortlicher ein.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Handbuch Multimedia-Recht 54. Ergänzungslieferung

Handbuch Multimedia-Recht 54. Ergänzungslieferung
Zur Ergänzungslieferung Die 54. Ergänzungslieferung enthält neu wieder das KapitelDatenschutz im Internet sowie die Aktualisierungen der KapitelVerwertungsgesellschaften im digitalen UmfeldSchutz und Identifizierung durch technische SchutzmaßnahmenBeweisqualität elektronischer Dokumente Zielgruppe Für Access- und Content-Provider und deren Rechtsabteilungen, Verantwortliche aus dem Online-Bereich, Unternehmen z.B. mit Schwerpunkt Online-Marketing, Electronic Publishing, E- Commerce, Verbände, Rechtsanwälte, Richter, Verwaltungen.
Aktualisiert: 2022-01-10
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Aktualisiert: 2023-04-04
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