Marketingdatenforschung auf Basis einer Deep Neural Network RegressionWir alle surfen täglich im Internet. Fast jede Website, die wir auf unserer Reise treffen, versucht, einige relevante Daten zu zeigen, die auf unseren Präferenzen basieren. Es könnten verwandte Artikel auf Medium oder verwandte Beiträge auf Facebook und so weiter sein. Am wenigsten denken wir darüber nach, wie dieser relevante Artikel oder Beitrag tatsächlich zu einem relevanten wird? Versuchen wir es heute herauszufinden.
Zuerst sollte die Website Ihre Präferenzen kennen und dazu einige statistische Daten über Ihre vorherige Reise sammeln und versuchen, Ihren Wunsch vorherzusagen. Es kann mit einigen Vermutungsfehlern durch gerade mathematische Berechnungen gemacht werden. Oder, als Alternative, es kann durch einen neuronalen Netzwerk-Regressionsprozess gemacht werden. Beide Wege können gut sein, es hängt von der Form der statistischen Daten ab, die das Modell erhalten kann. Wir werden den zweiten Ansatz mit künstlicher Intelligenz auf der Basis neuronaler Netze in Betracht ziehen.
Das Format und die Form der statistischen Marketingdaten wurden in unserem vorherigen Artikel besprochen. Grundsätzlich handelt es sich um eine Reihe von kategorischen Daten, die die vorherige Aktivität eines Website-Besuchers zeigen. Zum Beispiel der Altersbereich eines Besuchers, sein Standort, sein Familienstand, seine Berufsbezeichnung und so weiter. Wenn wir versuchen, das Interesse eines Besuchers an einer bestimmten Ware oder Marke oder Kategorie vorherzusagen, ist es besser, einige statistische Daten zu dieser Ware oder Kategorie zu haben. Wenn wir zum Beispiel verstehen möchten, ob es für einen Besucher interessant ist, mit einem guten Beispiel "iPhone X plus" zu interagieren, könnte es nützlich sein, Statistiken wie "Hat ein Besucher in der Vergangenheit mit irgendeinem Gut einer Marke Apple interagiert", "Wenn ja, wie oft? Ich hoffe, dass jeder die Idee hatte, um das Interesse eines bestimmten Besuchers vorherzusagen, benötigen wir einige statistische Daten, die sich auf dieses besondere Interesse beziehen.
Nun, um ein neuronales Netzmodell zu erstellen, benötigen wir erstens diese statistischen Daten, und zweitens lehren wir unser Modell, die Ergebnisse auf der Grundlage der Daten vorherzusagen. Die Aufbereitung der Daten, die als Lerndatensatz verwendet werden können, ist eine weitere Herausforderung, auf die wir in unserem nächsten Artikel eingehen werden. Heute werden wir ein Modell aufbauen, das in der Lage ist, das Ergebnis auf der Grundlage von Marketingstatistiken vorherzusagen.
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https://medium.com/ubex/marketing-data-research-based-on-a-deep-neural-network-regression-bfb0a2b645d0Alle Infos zum Projekt finden Sie auf unserer Website:
https://www.ubex.com/