Filtrage des robots à l’aide des statistiques et introduction au machine learning
Un filtrage efficace des robots aide les entreprises à améliorer la qualité des données en identifiant et en supprimant le trafic indésirable. Ce guide présente les concepts et techniques clés de la détection de l’activité des robots à l’aide de SQL et du machine learning.
DISPONIBILITÉCette fonctionnalité est disponible pour les clients qui ont acheté le module complémentaire Distiller de données. Pour en savoir plus, contactez votre représentant ou représentante Adobe.
Sujets clés abordés
Le document fournit des conseils sur :
- Compréhension et identification des modèles d’activité des robots
- Utilisation de SQL pour filtrer le trafic des robots en fonction de seuils définis
- Mise en œuvre de modèles de machine learning pour améliorer la détection
- Évaluation et optimisation des stratégies de filtrage des robots
Étapes suivantes
Pour découvrir des étapes détaillées et des exemples, consultez le guide complet.
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Experience Platform
- Présentation de Query Service
- Package Query Service
- Mécanismes de sécurisation de Query Service
- Commencer
- Data Distiller
- Statistiques de Distiller de données et machine learning
- Audiences de Distiller de données
- Exemples
- Principaux concepts
- Hypercubes de Distiller de données
- Connexion des clients à Query Service
- Interface utilisateur de Query Service
- API Query Service
- API Data Distiller Authorization
- Gouvernance des données
- Bonnes pratiques
- Référence SQL
- Questions fréquentes
- Liste autorisée d’adresses IP
- Référence d’API
- Notes de mise à jour d’Experience Platform