结果 我们得到信息 关于健身手环的广告最常投放在操场上用户最常点击弹出窗口来自低成本 和 机型的广告点击次数最多接下来 我们为预测制定 个假设 家在线体育用品商店需要在操场上以弹出窗口的形式投放有关健身手环的广告。最有可能的目标受众是 至 岁的中低收入年轻人 他们更喜欢在移动应用程序中在线购买。第 阶段。创建预测。为了获得用于预测和完善假设的数字 该模型。

生成必要的配置文

创建了 个数学算法为此 该模块构建了 些数据对其他数据的依赖性函数并找到了交集。例如 我们假设廉价健身手环的广告很可能被学生点击。我们输入我们假设的数据 岁以下 移动设备 广告类型 横幅 广告投放 游乐场。该模型处理请 台湾号码资料 求并发布数字 三个月内 名 岁以下的访问者在某个游乐场上点击了该公司主要竞争对手的健身手环横幅 次。多亏了算法 我们得到了预测的数字 如果 家在。

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线商店在操场上投放了健身手环的广告 并设定了与竞争对手相似的价格 则 的访问者会点击该广告。执行模型的终端。从图中可以看出 正确的肯定比误报多得多。模型准确率 以上阶段。测试真实查询的预测。接下来 我们测试模型 我们比较假 购买电子邮件列表 设的预测和我们在开始时准备的数据的第二部分的真实结果。例如 预测承诺 的游乐场用户会点击横幅广告健身手环。我们会查看竞争对手过去三个月。

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