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选定 Audience Manager 报表中的数据取样率和错误率

对用于某些报告的采样方法、采样错误率和基于采样数据返回信息的报告列表的摘要。

数据采样率和最低要求

某 Audience Manager 些报告根据可用数据总量的抽样集显示结果。 采样数据率为1:54。 对于使用采样数据的报表,这意味着您的结果基于每54条记录中的1条记录。
这些报表使用采样数据,因为它们需要大量计算能力才能生成结果。 采样有助于在减少的计算需求、保持系统性能和提供准确结果之间取得平衡。
使用采样的报表在不满足最低唯一访客要求时排除特征和区段。 这些最低要求如下:
  • 特征: 在14天 内实现 28,000个独特特性。
  • 细分: 在14天内有70,000个实时用户。

错误率

生成重叠数据的报表中可能出现错误。 错误定义为记录的百分比:
  • 本不应包含在报告中,但仍应添加。
  • 本应被列入报告,但被遗漏了。
必须注意的是,我们的测试和模型显示错误率 数据集中记录数成反比减少。 具有大量记录的数据集生成的错误比具有少量记录的数据集少。 让我们用更定量的方式来看看这一论断。 如下表所示,对于一组记录,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%。

使用采样数据的报告

使用 Audience Manager 采样数据的报告包括:
  • 重叠报告 (特征到特征、区段到特征和区段到区段)。
  • 可寻址受众 (客户级和细分级数据)。
  • 设备总 数指标 Profile Merge Rule。
  • 数据浏览器 (Data Explorer)使用选项卡中 Search 的采样数据以及任何 Saved Searches。