Muestreo de datos y tasas de error en los informes de Audience Manager seleccionado data-sampling-and-error-rates-in-selected-audience-manager-reports
Resumen de la metodología de muestreo utilizada para algunos informes, tasas de error de muestreo y lista de informes que devuelven información basada en datos muestreados.
Proporción de muestreo de datos data-sampling-ratio
Algunos Audience Manager los informes muestran los resultados en función de un conjunto muestreado de la cantidad total de datos disponibles. La proporción de datos muestreados es de 1:54. En el caso de los informes que utilizan datos de ejemplo, los resultados se basan en 1 registro de cada conjunto de 54 registros.
Estos informes utilizan datos estadísticos muestreados porque necesitan una enorme cantidad de potencia de cálculo para generar resultados. El muestreo ayuda a lograr un equilibrio entre la reducción de las demandas informáticas, el mantenimiento del rendimiento del sistema y la obtención de resultados precisos.
Tasas de error error-rates
Pueden producirse errores en los informes que generan datos de superposición. Un error se define como el porcentaje de registros que:
- No deberían haberse incluido en un informe, pero se agregaron de todos modos.
- Debería haberse incluido en un informe, pero no se ha incluido.
Es importante tener en cuenta que nuestras pruebas y modelos muestran que la tasa de error disminuye en una proporción inversa al número de registros del conjunto de datos. Los conjuntos de datos que tienen muchos registros generan menos errores que los conjuntos con un pequeño número de registros. Veamos esta afirmación de una manera más cuantitativa. Como se muestra en la tabla siguiente, para un número determinado de registros, el 95 % de los resultados del informe se encontrarán por debajo de una tasa de error específica.
Uso de la metodología de muestreo Minhash minhash
Basado en el Minhash metodología de muestreo, Audience Manager utiliza un nuevo método para calcular los estimadores de rasgos y segmentos sobre un boceto de datos hash de una permutación. Este nuevo método produce una variación menor que el estimador estándar para la similitud de Jaccard. Consulte la sección siguiente para ver los informes que utilizan esta metodología.
Informes que utilizan datos de ejemplo reports-using-sampled-data
El Audience Manager Los informes que utilizan datos estadísticos muestreados y la metodología de muestreo Minhash incluyen: