选定 Audience Manager 报表中的数据取样率和错误率

用於某些報表的取樣方法摘要、取樣錯誤率，以及根據取樣資料傳回資訊的報表清單。

数据采样比率

某些 Audience Manager 报表会根据可用数据总量的样本集来显示结果。 采样的数据比率为1:54。 对于使用抽样数据的报表，这意味着您的结果基于每组54记录中的1个记录。

这些报表使用的是统计样本数据，因为它们需要大量的计算能力才能生成结果。 采样有助于在减少计算请求、维护系统性能和提供准确结果之间达到平衡。

错误率

错误可能发生在生成重叠数据的报表中。 錯誤定義為記錄中符合以下條件的百分比：

  • 不應納入報表中，但無論如何仍會新增。
  • 應該包含在報表中，但被省略。

請注意，我們的測試和模型會顯示錯誤率，這點很重要 減少 與資料集中的記錄數成反比。 含有大量記錄的資料集所產生的錯誤會比含有少量記錄的資料集少。 讓我們以更定量的方式審視此判斷提示。 如下表所示，对于一组记录数而言，95% 的报表结果将低于特定的错误率。

记录数 错误率
500 - 1,000 95% 的错误率低于42%。
1,000 - 1,500 95% 的错误率低于34%。
10,000 - 50,000 95%的錯誤率低於14%。
50,000 95%的錯誤率低於6%。
100,000 95% 的错误率低于4%。
500000（或更多） 95% 的错误率低于2%。

使用 Minhash 采样方法

根据 Minhash 取样方法，Audience Manager 使用 novel 方法计算特征，并在一个排列哈希数据草图上区段 estimators。此新方法产生的变量低于 Jaccard 相似性的标准估算器。 请参阅下面的部分以了解使用此方法的报表。

使用取樣資料的報表

此 Audience Manager 使用統計抽樣資料和Minhash抽樣方法的報表包括：

統計抽樣 Minhash取樣方法
可寻址受众 数据（客户和区段级别的数据）。 重叠报表 （特征与特征、区段到特征和区段到区段）
量度 Profile Merge Rule 的设备 总数。 特征推荐
数据浏览器 使用选项卡中的 Search 样本数据和任何 Saved Searches Audience Marketplace Recommendations

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