选定Audience Manager报表中的数据取样率和错误率
最近更新： 2024年7月22日
用于某些报表的取样方法摘要、取样错误率以及返回基于取样数据的信息的报表列表。
数据采样比率
某些Audience Manager报告根据可用数据总量的采样集显示结果。 采样数据比率为1:54。 对于使用采样数据的报表，这意味着您的结果基于每组54条记录中的1条记录。
这些报告使用统计采样数据，因为它们需要大量计算能力才能生成结果。 取样有助于在减少的计算需求、保持系统性能以及提供准确的结果之间取得平衡。
错误率
生成重叠数据的报表中可能会发生错误。 错误被定义为满足以下条件的记录的百分比：
- 报表中不应包含该变量，但无论如何仍将其添加。
- 应该列入报告，但被排除在外。
请注意，我们的测试和模型显示错误率 降低 与数据集中的记录数成反比。 与记录数较少的集相比，记录数较多的数据集生成的错误较少。 让我们以更具体的方式来看一下这一断言。 如下表所示，对于一组记录而言，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%。 |
| 10,000 - 50,000 | 95%的错误率低于14%。 |
| 50,000 | 95%的错误率低于6%。 |
| 100,000 | 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One Permentation Hashing数据草图的基础上使用一种新的方法计算特征和区段估计值。 与标准估计方法相比，该方法对Jaccard相似性的估计方差更小。 请参阅以下部分，了解使用这种方法的报告。
使用采样数据的报表
使用统计采样数据和Minhash采样方法的Audience Manager报表包括：
| 统计取样 | Minhash采样方法 |
|---|---|
| 可寻址受众数据（客户和区段级别的数据）。 | 重叠报表（特征到特征、区段到特征和区段到区段） |
| Profile Merge Rule的总设备指标。 | 特征推荐 |
| Data Explorer在Search选项卡和任何Saved Searches中使用采样数据 | Audience MarketplaceRecommendations |
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