来自 DDOS 2021-11-09 07:11 的文章

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作者:安德鲁·詹宁斯上周在银行业分析博客上,阿里云高防ip不用cdn,我们讨论了下一代学习的一个重要要求,即从客户行为中学习。在我们的系列中,腾讯cdn能防御多大ddos,最后一个必要条件是实验,使因果预测成为可能。虽然在大数据中最容易找到的关系是相关的(当A发生时,udpddos攻击防御CC防御,B也发生),但对以客户为中心最有价值的是因果关系(A影响B)。通过发现和测试因果关系(A以这种特定的方式影响B),均衡负载防御ddos,公司可以更好地了解客户对提供诸如价格、品牌地位或灵活条款等特性的敏感性,并预测个别客户对特定的报价或待遇的可能反应。我们在行动效果模型中捕捉因果关系,这是通过决策建模和优化改进决策的核心。举个例子:一家大型零售商希望了解如何将折扣优惠券瞄准更高的利润。问题的核心是:哪些顾客只会用优惠券购买,哪些顾客会在没有折扣的情况下购买?为了回答这个问题,我们需要找到优惠券处理特征和购买行为之间的因果关系。虽然现有的历史数据量很大,但缺乏因果关系的洞察力。这家零售商没有对优惠券效应做过刻意的实验。从历史上看,它的优惠券分配是由特定的客户特征决定的(例如过去的购买、频率、人口统计)。因此,相似的顾客几乎总是收到同样的优惠券。因此,这些数据几乎没有分析科学家所说的"共同支持",但我们可以简单地认为是重叠的。在相似客户之间重叠不同的治疗方法,使我们能够比较结果,并了解治疗对他们的影响,这对于寻找因果关系至关重要。如果这家公司随机分发优惠券,结果在成本方面会更差,但对学习更好。随机分配会在数据中产生大量重叠。(事实上,有时你通常认为有问题的数据,由于指导性不强的随机治疗任务,结果可能是一个"自然实验",你可以利用它来进行分析学习)。这种情况凸显了以客户为中心和大数据学习之间的关键动态。随着我们的业务越来越以客户为中心,我们能够以更细的粒度针对性地治疗,一直到单个客户级别。但是,我们的目标越多,我们的数据重叠就越少,因此,它为学习因果关系提供的机会就越少。为了了解更多,我们需要在治疗分配中引入一定数量的随机性,同时控制测试成本。在这个零售商的例子中,我们使用它拥有的数据找到了零售商需要的答案。我们采用的一种技术是倾向评分,以定位现有数据中的可用重叠。与我们更熟悉的应用这些评分来预测顾客购买的可能性不同,在本例中,我们预测的是顾客被分配到特定治疗的可能性。我们发现在接受不同治疗的倾向评分相似的客户中存在重叠,并且在重叠区域内能够创建匹配的样本来识别因果关系。案例研究的一个收获是,你现有的数据中可能隐藏着价值,换句话说,比你意识到的更多的机会来了解你的客户。另一个原因是,ddos防御云,希望通过更好地了解客户来竞争的公司需要有意识地丰富数据以供学习。这意味着要超越传统的冠军挑战者,进行智能实验,增加因果分析的重叠。有关此主题的更多信息,请参阅我最近的Insights白皮书:"大数据何时是实现以客户为中心的方式?"(需要注册)。