Kyligence Zen广告投放核心指标

用户反馈数据集（UserFeedback.csv）通过新建 CSV 数据源创建 用户反馈指标模板（3 个 YAML 文件）通过新建 YAML 指标创建

在IT行业中，特别是数据分析领域，云成本管控是企业必须面对的重要课题。Kyligence Zen是一款为企业级客户提供高效、智能的数据分析平台，它帮助企业优化云上的资源利用，降低运营成本，同时提升数据分析效率。本压缩包文件包含了与Kyligence Zen相关的企业云成本管控的关键指标及数据文件，这些都是理解和实施云成本管理的关键要素。北极星指标在业务运营中被视为一个核心的、具有指导意义的指标，能够直观地反映出公司业务的健康状况和发展趋势。指标yaml文件则包含了企业定义的各类成本指标、计算逻辑和阈值设定，通过这样的文件，团队可以标准化和自动化指标的跟踪与报告，确保数据的一致性和准确性。数据csv文件包含详尽的历史成本数据，如资源的使用量、费用、时间戳等，可用于深入分析和预测性成本建模。企业可利用这些资源进行成本分析、预算规划、性能优化、报警机制设定和策略制定，实现精细化的云成本管理，提升经济效益，推动可持续的业务增长。

Kyligence Zen基于其核心OLAP能力打造，专注于智能指标驱动的管理和决策平台。即刻访问https://cn.kyligence.io/zen/开启试用，或了解更多有关智能指标管理的内容。供应链场景数据集包含一个CSV文件supply_chain_management.csv，通过Kyligence Zen导航菜单的“数据”中的新建-上传CSV文件可完成数据源创建。供应链行业指标模板包含一个YAML文件supply_chain_metrics.yml，通过Kyligence Zen导航菜单的“指标”中的新建-导入YAML文件可完成指标创建。关于Kyligence，由Apache Kylin创始团队于2016年创办，致力于为企业简化数据湖上的多维数据分析（OLAP）。通过AI增强的高性能分析引擎、统一SQL服务接口和业务语义层等功能，Kyligence提供成本最优的多维数据分析能力，支持企业的智能决策。

项目概述 本项目利用Spark框架，以Scala语言实现了一套广告精准投放系统。项目包含完整的源代码、详细的注释以及操作日志，方便开发者理解和学习。 核心功能 数据处理与分析: 利用Spark强大的数据处理能力，对海量广告数据和用户行为数据进行清洗、转换和分析。 目标用户识别: 基于用户画像和行为特征，精准识别目标用户群体。 广告投放优化: 根据实时数据反馈，动态调整广告投放策略，提升投放效果。 项目价值 该项目可为广告行业的开发者提供参考，帮助其快速构建高效、精准的广告投放系统。同时，项目也为Spark技术爱好者提供了一个学习和实践的平台。

ADCount 系统助力您精准评估广告投放效果，不再靠猜测做决策。

内文广告投放系统是一种通过智能匹配技术，在网站内容中嵌入相关广告，以提高用户点击率和广告效果的机制。Access版的内文广告投放系统专为小型网站和个人站长设计，简化了广告部署过程，使其能够在本地运行，无需复杂的服务器配置。系统结合了Access数据库管理系统，提供广告位和广告内容的管理功能，包括智能算法进行广告选择，数据分析和安全性保护。GUI设计使非技术人员也能轻松操作。

IJCAI-18阿里妈妈搜索广告转化预测总结 比赛概述- 比赛目标是通过人工智能技术构建模型，预测阿里平台用户的购买意向。给定广告点击相关信息（用户、广告商品、检索词、上下文内容、商店），预测广告的转化概率（pCVR），即： $$pCVR = P(\text{conversion} = 1 | \text{query, user, ad, context, shop})$$ 赛题挑战1. 日常转化率预测2. 特殊日期的转化率预测 评估指标- 使用转化率的预测准确度（0.13966），最终获得了第53名（共5204名）。 数据挖掘流程 数据探索与特征设计：从业务逻辑和特征覆盖率角度出发，采样构造以下几类特征： 基础特征：包括用户和广告的基本属性。 平稳特征：考察稳定的历史数据指标。 动态特征：针对实时数据的变化特征。 高阶特征：综合多个基础特征计算出的衍生特征。 文本特征：从用户检索词和广告内容中提取的词向量特征。 偏好特征：用户的历史偏好，基于其过往行为。 数据采样和过滤： 样本采样及过滤，通过特征方案筛选出相关样本，剔除异常数据。 模型构建与验证：构建预测模型并不断调整特征组合，提升准确率。 结论- 本次比赛通过多层次特征设计和有效的数据处理，构建了精准的转化预测模型，有效适应了阿里妈妈广告业务的需求。

Apache Kylin是一款开源且高性能的大数据OLAP引擎，为企业提供超大规模数据集的交互式查询能力。Kyligence ODBC Driver专为将Kylin集成到Excel、Tableau、Power BI等ODBC标准的数据分析工具中而设计，实现用户对Kylin中大数据的无缝查询和分析。此驱动程序兼容最新的Kylin 3.0.2版本，确保用户可以享受到最新功能和性能优化。安装此驱动后，用户能够通过简单的配置步骤即可在各种数据分析工具中连接并使用Kylin，实现亚秒级的查询响应速度。

头部横幅滚动广告是网页设计中常见的元素，用于在页面顶部展示一系列交替出现的广告或重要信息，以吸引用户注意并提升用户体验。这种技术通常应用于电商网站、新闻门户和其他需要展示多个广告或特色内容的平台。实现头部横幅滚动广告的核心在于JavaScript和CSS，它们共同作用于HTML结构，创建出动态的滑动效果。JavaScript负责处理滚动的逻辑，如自动切换、导航按钮的响应以及动画的执行。CSS则用于设置样式，包括滚动容器、单个广告的布局、过渡效果等。HTML结构需要包含一个容器元素（通常为div），以及每个广告对应的子元素。子元素可以是img标签用于显示图片，或者更复杂的结构如a标签配合div用于承载文字和图片。导航点（小圆点）也可以通过HTML添加，以便用户手动切换。CSS主要负责设置横幅容器的宽高、位置，以及广告图片的大小、对齐方式。为了实现平滑过渡，可以使用transition属性设置动画时长和效果，如opacity和transform来控制图片的淡入淡出和滑动效果。此外，还需要处理非活动广告的隐藏方式，通常采用绝对定位和透明度调整。JavaScript的作用是控制横幅的运行，包括初始化时的默认显示广告，设置定时器进行自动切换，以及监听鼠标事件（如点击导航点或左右箭头）来手动切换。事件处理方面，为导航点和切换按钮绑定点击事件，点击事件触发后，JavaScript将停止当前的切换动画，根据点击的导航点或按钮更新广告位置，并启动新的动画。为了确保在各种浏览器中正常工作，需要考虑CSS3特性的兼容性，尤其是对于老版本的IE浏览器。同时，也要关注触摸设备的交互，确保在手机和平板上也能流畅使用。性能优化方面，可以使用懒加载技术，只加载当前显示的广告图片，其他图片在进入视口时再加载，同时合理控制动画的执行频率，避免过于频繁的切换导致性能下降。响应式设计方面，头部横幅滚动广告应具备响应式设计能力，根据屏幕尺寸自动调整布局和展示效果，保持在不同设备上的视觉效果一致。