5、数字营销数据分析全流程：从模型应用到隐私保护

数字营销数据分析全流程：从模型应用到隐私保护

1. 模型与数据连接

在数据分析项目中，关键问题是让新数据与模型连接，从而使模型输出预测或信息。训练模型的数据量可能很大，但触发结果的实际数据通常很小，可能只是一个用户 ID 或访问的页面。使用模型的一般趋势如下：
- 在数据所在处创建模型 ：随着数据库变得更加复杂，许多数据库现在允许在其内部创建模型，无需在训练和生产工作流程之间移动数据，例如 BigQuery ML。
- 将模型上传到数据所在处 ：模型的输出可以是可执行文件或二进制文件，可上传到数据库所在位置，但这需要数据库的特定支持，如 BigQuery ML 的 TensorFlow 导入功能。
- 将数据带到模型处 ：模型托管在某个地方，将数据上传到该模型以输出预测，例如 Google 的 AutoML 服务。
- 开发 API 访问模型 ：开发一个 API，当输入所需数据时返回模型结果，如语音转文本 API 等机器学习 API，其优点是任何能与 HTTP 通信的设备都可与之交互。

2. 数据激活

数据激活在数字营销中至关重要，尤其是对于 GA4 数据。以下是关于数据激活的一些要点：
- 避免仅依赖仪表盘 ：在数据项目中，数据激活常被忽视，很多时候只是创建一个仪表盘。但仪表盘的激活效果往往是假设的，期望仪表盘上的指标和趋势能让观众顿悟并采取行动以体现商业价值，这并不现实。若要仪表盘成功，应将其与业务结合，并提供培训和研讨会。仪表盘应仅作