- 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
Kyligence Zen 使用数据集及指标
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Kyligence Zen广告投放核心指标
核心指标:
曝光量(Impressions):广告被展示的次数
点击量(Clicks):用户点击广告的次数
转化率(Conversions):点击后完成特定操作的用户数量
每次点击费用(CPC):每次广告点击所需支付的费用
每次展示费用(CPM):每次广告展示所需支付的费用
YAML文件:
用于定义数据提取规则
CSV文件:
包含实际广告投放数据
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SOC与EOC释义:
SOC:Scene Of Crime(犯罪现场)
EOC:Evidence Of Crime(犯罪证据)
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使用LSTM进行天气预测的数据集
标题\"使用LSTM进行天气预测的数据集\"表明我们关注一种专门用于使用长短期记忆网络(LSTM)进行天气预报的数据集。LSTM是递归神经网络(RNN)的一种变体,特别适合处理序列数据,例如时间序列的气象数据。这种数据集通常包含历史气象观测数据,用于训练模型以预测未来的天气条件。描述中提到的\"使用LSTM进行天气预测的数据集\"没有提供具体细节,但我们可以假设它包括一段时间内的关键气象变量记录,如温度、湿度、风速、气压等。这些数据可能按小时、每日或每周进行采样,并可能涵盖多个地点,以提高模型的泛化能力。文件名\"数据集\"提示这个数据集可能包含多个子文件或子目录,每个子文件可能代表不同地理位
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