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共享流量包_如何选_云计算开发技术

时间:2021-02-23 15:04编辑:实用云来源:实用云当前位置:主页 > 大数据 >

共享流量包_如何选_云计算开发技术

Asaf Shamir 2016年4月7日在字典中查找"差异"时,会产生以下结果:两个或多个事实之间缺乏兼容性或相似性。两个或两个以上的事实怎么可能不相容?它们是事实。他们都是真的。这就是数据不符的确切问题。如果你在数字营销领域工作了一段时间,你可能是秃顶了。这是因为你已经绞尽脑汁想弄清楚为什么不同的平台显示不同的数字,特别是不同的转换。为什么不同的分析平台是否显示不同的数字?为了帮助你避免类似的命运,在下面的博文中,我会尽我所能帮助你了解差异背后的原因以及需要做些什么来解决和解决他们。不同时区这可能是最容易掌握的。不同的平台使用不同的时区,如果您所查看的数据是按小时或天切片的,则可能会出现差异。这是因为一个平台收集的数据会"泄漏"到另一个平台的前一天/第二天/小时。例如,假设您正在查看一个系统上的转换,淘客模板,该系统配置为根据特定日期的GMT时区记录时间戳,而另一个系统设置为PST时区。在这种情况下,在格林尼治标准时间12:00-6:59之间收集的结果将在PST(前一天)中标记为17:00 pm-11:59 pm!如果您无法将不同的平台对齐以使用相同的时区,那么将差异最小化的一个好做法是使用更宽的时间框架(但不要太宽),这样时区之间的每小时差异可以忽略不计–我建议使用两个周。术语不同平台使用不同的术语。例如,参与通常被称为广告点击或浏览/印象。然而,一个平台可以计算订婚人数,另一个平台可以计算参与广告的人数(又名reach)。转换是另一个很好的例子。转换的确切定义是什么?在应用程序生态系统中,我们谈论的是应用程序安装。有些应用程序可能只在下载后才开始安装,而其他应用程序可能只会在第一次安装时注册时间。另一个例如应用内事件,例如应用内购买、教程/级别完成或您正在测量的任何其他KPI。了解如何以及何时使用不同的工具来衡量这些kpi是非常重要的。例如,对于一个平台,一旦用户提交了应用内购买,你就可以将其归属于该应用内购买。然而,另一个平台只计算应用内购买,当购买收据为验证。因此,开源建站系统,调整您的KPI定义或至少准确理解每个定义的含义非常重要。一旦你这样做了,你的数字就可以和一个篮子里的红苹果和绿苹果对齐另一个。不同在归因方法作为一个新时代的营销者,什么是物联网工程,你很可能忙于将数字行动归因于其他之前的行动,这样你就可以适当地优化你的营销活动。不幸的是,不同的服务/平台不仅定义了不同的操作,而且可能对操作的属性也不同。例如,一个平台可以基于最后一次参与,云服务器促销,而另一个平台基于第一次参与;或者当一个提供商根据用户在被收购前第一次参与广告而在应用程序中属性化,而另一个提供商则根据应用程序安装事件.BiasIt记住这点很重要在移动营销领域,有些公司提供端到端或多种解决方案。他们购买媒体,衡量活动并优化它们。因此,物联网工程师,他们的主要收入来源是购买和销售媒体,而测量充其量只是次要的。在这种情况下,利益冲突可能会产生,因为它们基本上衡量的是自己的成功。courts/ApplesCohorts的定义是将用户捆绑在一起并作为一个组来对待。作为一个营销人员,你的工作就是根据你选择的标准来观察他们的表现。问题是,平台可能有不同的过滤器和分组机制,因此在两个不同的平台上创建完全相同的队列,然后应用相同的精确度量标准的概率或多或少与你撞上被闪电击中的独角兽(一个真实的独角兽)的几率差不多。两次。还有这正是问题所在——当你创建你的队列并对它们进行比较时,你的数据已经被消化掉了,以至于你实际上是在比较苹果酒和过期苹果酒苹果酱。保存冷静下来,你能做些什么来处理矛盾?最好的办法是自己做苹果。如果要进行适当的比较,必须将聚合/摘要化的数据分解为原始数据点。理想情况下,您应该创建一个带有唯一密钥标识符的时间戳事件列表,该标识符对于您怀疑存在差异的两个(或多个)平台是通用的。如果存在差异,比较列表将使您能够确定哪些事件是在一个平台上记录的,但在另一个平台(delta)中丢失的。有了这些数据,您现在可以通过对数据点进行采样和分析来解决问题。如果您的delta数据点由于移动应用属性或其他度量方法的差异而从一个系统中丢失,那么您已经找到了解决问题的方法。如果不同的测量方法不能解释delta数据点的缺失,那么可以安全地假设这个问题本质上是技术性的,这将引导您朝着这个方向进行研究。您将能够使用这些原始数据作为衡量/未衡量事件的证据,并将其提供给受尊重方的技术团队以供进一步研究调查。这里一些建议的规则拇指:比较不同摘要数据表不是有效的差异证明;您的技术资源将无法执行任何操作关于它。只是原始数据是可比较的-但要确保你有足够的数据,并且它可以重复,以排除任何随机/边缘情况异常。推荐差异容忍度为10%。分析数据差异的建议容忍度为10%,点击推特始终关注亮点差异是自然的,实际上是好东西。当你调查一个差异时,你要么会发现一个技术问题,要么你会获得更多关于你的测量工具的知识——它是如何测量数据的,它的准确度是多少可靠性。更多重要的是,你将有一个完美的配方,以防止任何进一步的脱发…关于阿萨夫沙米尔阿萨夫是一个专业具有丰富经验的电子营销人员,为数字领域的组织提供咨询服务。Asaf拥有通信和商业管理学士学位,也是一个素食主义者!

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