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DSP广告代理大数据在互联网广告媒体中的应用

  大数据的出现不但引领数据技术的革新,同时也在应用领域建立一个新的生态体系——大数据生态体系。该体系包括数据设备,数据采集者,数据汇总者以及数据是使用者和消费者。数据设备主要包括产生与收集数据的相关设备;数据采集这主要包括从相关设备和客户端进行数据获取的实体;数据汇总者主要负责对数据进行分析与处理,提取大数据所蕴含的价值与规律;数据使用者和消费者主要对具有价值的数据分析结果进行使用和消费。

  在互联网广告媒体中运用大数据,将可以更好地实现哈量网络数据处理和分析,完成用户行为分析,舆情监测,为互联网媒体的健康有序发展提供指导性的建议。 大数据的数据类型结构主要分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

  结构化数据包括预定义的数据类型、格式和结构的数据。互联网媒体中的动态结构化数据具有更高的研究价值,能够更好地分析用户行为,总结数据中的潜在价值。对其采用查找平台动态数据源、解析数据源、正则表达式匹配数据进行抓取。

  非结构化数据没有固定结构的数据,通常保存为不同类型的文件。对于互联网媒体中的非结构化数据,可采用PHP5所提供的Simple HTML DOM解析类库对页面进行HTML解析,通过元素的id、class、tag等属性来进行信息定位,利用find函数来查找HTML文档中的元素,并返回一个包含对象的数组,完成数据获取。

  面对互联网媒体带来的快速增长的数据量,为了更好地分析和利用这些海量的数据资源,必须利用有效的数据分析平台和技术。运用大数据带来的理念与技术革新对数据资源进行深入的处理,挖掘数据内部所存在的潜在价值,对互联网媒体发展进行有效的指导。

  大数据带了更加复杂的数据结构和类型,以及更加庞大的数据资源,亿企联广告对于大数据分析平台提出了更高的要求。因此,其具有新的技术特点。分别是:规模达到Pbyte级别的高容量存储空间,拥有线性扩展能力;高效快速的运算能力,提供低延迟的访问、搜索和分析等处理;具有集成分析环境,进行更加高级的分析处理和建模。

  基于大数据挖掘的主要分析方法有:聚类分析,利用相似度对数据进行分组,找到数据中的共性;回归分析,确定输入变量与结果之间的关系,主要有线性回归与逻辑回归;关联规则分析,寻找行为之间的关系,主要有Apriori、FP-growth算法;对处理对象进行标签分类处理,主要有决策树、朴素贝叶斯等。

  伴随着互联网领域内的持续创新和传统广播电视机构新媒体技术应用能力的提升,兼具广播电视与互联网基因的互联网广告媒体正在经历快速发展的阶段,大数据营销的结构更加复杂化,数据规模更加庞大。大数据能很好地实现对互联网媒体数据的海量存储、高效处理、无延迟搜索以及分析建模,挖掘大数据背后的潜在价值和规律,为互联网媒体健康有序的发展提供指导。

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