徐国洪:好耶向移动广告技术产品转型

好耶公司产品副总裁徐国洪博士介绍了公司的移动广告战略。包括针对开发者提供的免费数据分析平台PlayData,以及针对广告主推出的一站式移动广告需求方平台移动DSP。希望通过技术创新提升移动广告效果。

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网易科技讯,好耶公司产品副总裁徐国洪博士在eoe移动开发者论坛上接受了媒体的专访。最近几年,随着移动互联网的蓬勃发展,PC互联网广告营销平台也面临着向移动互联网业务倾斜、转型的需求。好耶公司产品副总裁徐国洪博士对媒体表示,好耶也制定了从广告代理业务向广告技术产品转型的战略。

2013eoe移动开发者大会 主会场

好耶广告核心资源在于拥有国内1000家品牌广告主客户,其中包括苹果公司等世界一流的企业,目前年营业额20亿元人民币,是目前中国最大的互联网广告代理公司。总部在上海,包括上海、北京、深圳分公司,总共1000余人,此外在美国硅谷还有20人的研发团队。

好耶移动部门成立于2013年初,虽然相对于竞争对手,好耶进入移动广告领域要晚一些,但徐国洪博士认为,移动广告市场还是一个比较初级的市场,在2011年,刚开始有公司在移动广告市场获得收入;到了2013年才出现了在移动广告市场收入规模过亿的公司,从市场规模看,还有足够大的发展空间。

对于好耶在移动该广告市场的策略,徐国洪博士介绍,具体来说,好耶采取产品的差异性策略。

好耶针对移动开发者,在今年6月上线了一款免费服务性产品——PlayData移动应用数据统计分析平台,这个平台为开发者提供app基本流量分析,用户行为&属性分析,移动广告效果分析,和推广渠道效果分析。可以用多种形式的报表给开发者做展示,方便开发者及时了解产品的用户、使用行为、推广渠道效果等,并依据这个及时的调整产品和运营、推广策略。简而言之,就是帮助开发者解决app数据统计分析挖掘需求的。

此外,针对品牌广告主对移动广告缺乏认识,效果很难评估,不敢投入大的预算的情况,好耶即将上线针对广告主的一站式、便捷的移动广告需求方平台——移动DSP,这款产品服务于广告主客户,连接开发者和广告主。通过RTB协议实现广告位的实时竞价。

PlayData与移动DSP是相辅相成的关系,徐国洪博士表示,好耶有很好的品牌广告主资源积累,数据平台类产品PlayData能在移动端研究移动媒体的用户属性,广告效果监测分析等,通过移动DSP来帮助广告主精准进行移动广告投放,同时通过好的效果评估,让广告主能把更多预算投入移动互联网,对行业发展也有促进。

对于facebook在移动广告上获得很好收益的原因,徐国洪博士认为,这主要是由于Facebook的广告技术的独到之处。

徐国洪博士认为,移动广告形式的创新非常难的,他举例,新浪微博巨大的流量才带来4、5亿人民币的广告收入,说明移动产品的广告形式创新非常难。需要有强大的技术支撑。

作为好耶的移动产品部门领导者,徐国洪博士制定的规划是,期望在未来2年内,将PlayData和移动DSP两款产品在市场上做到领先位置,争取做到第一。徐国洪博士还认为,好耶在移动互联网广告领域有两个大方面的创新,一是在基于大数据收集和分析,做精准定向,还有就是好耶不断探索移动广告形式本身的创新。

徐国洪博士对刚刚进入移动互联网领域的开发者提出建议,要将技术排在第一位,掌握好移动相关的技术,而对于成熟的,已经拥有产品和一定用户量的移动开发者,除了用户体验外,更要重视数据化,要学会用第三方的专业的工具做数据分析,进而支撑产品变现以及对用户的理解。

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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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