對一些報告使用的抽樣方法、抽樣誤差率以及根據抽樣資料返回資訊的報告清單進行總結。
部分 Audience Manager 報告根據可用資料總量的抽樣集顯示結果。 採樣資料比為1:54。 對於使用採樣資料的報告,這意味著您的結果基於每54條記錄中的1條記錄。
這些報告使用統計抽樣資料,因為它們需要巨大的計算能力來生成結果。 採樣有助於在減少的計算需求、維護系統效能和提供準確結果之間達到平衡。
在生成重疊資料的報告中可能出錯。 錯誤定義為以下記錄的百分比:
必須注意的是,我們的test和模型顯示了錯誤率 減少 與資料集中記錄數成反比。 具有大量記錄的資料集生成的錯誤少於具有少量記錄的資料集。 讓我們從更為定量的角度來看待這個論斷。 如下表所示,對於一組記錄,95%的報告結果將低於特定錯誤率。
記錄數 | 錯誤率 |
---|---|
500 - 1,000 | 95%的錯誤率低於42%。 |
1,000 - 1,500 | 95%的錯誤率低於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%的錯誤率低於4%。 |
50萬(或更多) | 95%的錯誤率低於2%。 |
基於 明哈什 採樣方法,Audience Manager採用一種新的方法在單置換散列資料草圖上計算特徵和分段估計。 該方法比Jaccard相似度標準估計器的方差小。 有關使用此方法的報告,請參見下節。
的 Audience Manager 使用統計採樣資料和Minhash採樣方法的報告包括:
統計抽樣 | Minhash採樣方法 |
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可定址的受眾 資料(客戶和段級資料)。 | 重疊報告 (特性到特性、段到特性、段到片段) |
的 設備總數 度量 Profile Merge Rule。 | 特徵建議 |
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