选定 Audience Manager 报表中的数据取样率和错误率

对用于某些报告的采样方法、采样错误率和基于采样数据返回信息的报告列表的摘要。

数据采样率

某些Audience Manager报告根据可用数据总量的抽样集显示结果。 采样数据率为1:54。 对于使用采样数据的报表,这意味着您的结果基于每54条记录中的1条记录。

这些报告使用统计抽样数据,因为它们需要大量计算能力才能生成结果。 采样有助于在减少的计算需求、保持系统性能和提供准确结果之间取得平衡。

错误率

生成重叠数据的报表中可能出现错误。 错误定义为记录的百分比:

  • 本不应包含在报告中,但仍应添加。
  • 本应被列入报告,但被遗漏了。

请务必注意,我们的测试和模型显示错误率​以与数据集中记录数反比的比例减少。 具有大量记录的数据集生成的错误比具有少量记录的数据集少。 让我们用更定量的方式来看看这一论断。 如下表所示,对于一组记录,95%的报告结果将低于特定错误率。

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%。
1~5万 95%的错误率低于14%。
50,000 95%的错误率低于6%。
十万 95%的错误率低于4%。
500,000(或更多) 95%的错误率低于2%。

使用Minhash采样方法

基于Minhash采样方法,Audience Manager在一个置换散列数据草图上使用一种新的方法来计算特征和段估计。 该方法比标准Jaccard相似度估计器产生的方差要小。 有关使用此方法的报告,请参阅以下部分。

使用采样数据的报告

Audience Manager报告使用统计采样数据和Minhash采样方法包括:

统计抽样 Minhash采样方法
可寻 址受众数据(客户和细分级别数据)。 重叠报 告(特征到特征、区段到特征和区段到区段)
Profile Merge Rule设备总数度量。 特征推荐
数据 浏览器在选项卡和任 Search 何 Saved Searches Audience MarketplaceRecommendations

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