阅停止视频看完整视频。屏幕比例 地理数据。我们将数据分成相等的两部分 我们将使用 部分数据创建预测 另 部分用于测试它。阶段 提出假设。接下来 我们根据广告商的要求将数据过滤到不同的类别中。例如 家在线体育用品商店转向了该平台 客户想了解在哪里投放健身手环销售广告。我们获取平台数据并根据广告主题 网站地址 设备类型和广告点击次数设置过滤器。
在某些服务中
结果 我们得到信息 关于健身手环的广告最常投放在操场上用户最常点击弹出窗口来自低成本 和 机型的广告点击次数最多接下来 我们为预测制定 个假设 家在线体育用品商店需要在操场上以弹出窗口的形式投放有关健身手环的广告。最有可能的目 波兰号码数据 标受众是 至 岁的中低收入年轻人 他们更喜欢在移动应用程序中在线购买。第 阶段。创建预测。为了获得用于预测和完善假设的数字 该模型。
隔离组件 允许您
创建了 个数学算法为此 该模块构建了 些数据对其他数据的依赖性函数并找到了交集。例如 我们假设廉价健身手环的广告很可能被学生点击。我们输入我们假设的数据 岁以下 移动设备 广告类型 横幅 广告投放 游乐场。该模型处理请求并发布数字 三个月内 名 岁以下的访 邮寄线索 问者在某个游乐场上点击了该公司主要竞争对手的健身手环横幅 次。多亏了算法 我们得到了预测的数字 如果 家在。
