2017-【智能数据峰会】以客为先，知机行变_33页-36mb

文档总结

核心内容

本文档主要介绍了TalkingData智能数据平台（SmartDP）在2017年的全面演进，强调了“以客为先，知机行变”的理念，旨在通过智能数据服务驱动更多场景应用落地。文档还展示了平台在数据服务、数据平台、数据应用、算法数据服务、数据服务商城及行业纵深应用等方面的具体进展和功能。

主要观点

• 以客为先：强调以客户需求为中心，通过咨询答疑、问题吐槽、需求建议等方式，深入挖掘客户需求并优化产品。
• 知机行变：倡导持续探索和变革，推动数据科学方法的平民化和普及化，提升效率。
• 智能数据平台SmartDP：是一个集数据管理、数据工程和数据科学于一体的平台，旨在通过智能化手段将数据转化为信息和价值。
• 数据服务与平台升级：2017年SmartDP新增6款数据连接器，升级了智能元数据治理模块和“算子”框架，提升了数据处理能力。
• 数据应用与算法支持：提供多种算法服务，如线性回归、逻辑回归、随机决策树和随机决策哈希，满足不同场景下的数据分析和预测需求。
• 营销自动化：通过用户分群、转化评分预测、营销配置和全触点通知系统，实现高效的营销活动管理。
• 数据服务商城：为合作伙伴和客户提供探索和定制服务，支持安全沙箱和丰富的实验数据。
• 行业纵深应用：结合人迹行为数据、社会舆论信息、基础地理数据、社会宏观数据、地产交易信息等，提供地产投策的智能决策方法。

关键信息

数据服务

• 数据服务总数：287
• 算法数据服务：4款
• 开放数据伙伴探索沙箱：提供足够的数据量级和安全环境

数据平台

• 新增6款数据连接器
• 升级智能元数据治理模块
• 发布热插拔“算子”框架
• 升级Smart Data Lab模块

数据应用

• 智能营销云一企业版4.0
• 战略合作应用：8款

算法数据服务

• TD Simple (Linear) Regression：

  • 一次迭代即可收敛
  • 适用于大规模线性回归
  • DMP实际应用：数据预测

• TD Batch LR算法：

  • 一次迭代可训练上千个LR模型
  • 适用于数据不变而正负样本会变的多个大规模分类任务
  • DMP实际应用：Lookalike、相似评分

• TD Logistic Regression：

  • 一次迭代即可收敛
  • 适用于大规模分类任务
  • DMP实际应用：Lookalike、CTR、CVR预估、转化率预估

• TD随机决策例：

  • 算法逻辑简单，计算复杂度低
  • 非参数估计算法，鲁棒性好
  • 适用于分类、多标签分类、回归、多目标回归
  • 适合作为基线算法

• TD随机决策哈希：

  • 更适合处理高维问题
  • 支持Bitmap引擎加速
  • DMP实际应用：Lookalike、应用和人群自动打标签

数据服务商城

• 2017年5月正式发布
• 提供丰富的实验数据和定制服务
• 包括iView UI组件库和TD Map组件库

行业纵深应用

• 联合研发，加速应用创新
• 提供地产投策的智能决策方法，如人房匹配模型、房价预测模型、地价潜力模型等

以客为先，知机行变

• 面向需求，追求落地
• 提升智能，提高效率
• 通过优化和创新满足场景化需求

智能数据服务商城2.0

• 提供全面的数据服务和算法支持
• 激活散落数据，提升数据价值
• 帮助企业进行全渠道老客经营和跨媒体投放导入新客

营销与用户分群

• 用户分群是精细运营的基础
• 通过聚类和相似放大技术，发现高潜转化人群
• 定义转化目标，建立预测评分体系
• 支持实时营销和定时策略，避免骚扰

量化结果与持续优化

• 自动化数据回收，生成效果报告
• 目标完成度评估，持续预测完成度

总结

TalkingData智能数据平台SmartDP在2017年实现了多方面的升级和拓展，涵盖数据服务、数据平台、数据应用、算法支持等多个领域。平台通过智能化手段提升数据处理效率和用户体验，结合用户分群、转化预测、营销配置等技术，帮助企业实现精准营销和战略决策。同时，文档还介绍了数据服务商城2.0，为合作伙伴和客户提供更便捷的探索和定制服务，推动行业纵深应用的发展。