America Data Set

再次强调，、分离数据并讲述该部分的故事。首先，我将概述不同的流程，然后我们将逐步为 Moz 创建角色，利用来自 سکریپنگ پوسٹ،Twtrland、Followerwonk和社区问答论坛的数据。



根据我的经验，多种观点的结合可以造 保加利亚号码数据 就最佳的个性。否则，您将过于依赖您的假设。另外，我通常使用 Google Bot 创建四种性格，其中 AJ Kohn 恰当地将其命名为“盲人五岁儿童”，作为第五种性格，但您可以根据需要创建任意多种性格。



分层数据 如果您在过去的一年里见过我的演讲，那么您可能已经看过这张照片。在我之前的公司工作时，我的市场研究主管诺里斯•罗利 (Norris Rowley) 和我开发了一种方法，我们将来自 Nielsen Prism 和 Experian Simmons 的数据分层，然后按规模将其聚合成各个细分市场。



当我说分层时，我的意思是我们寻找数据集之间的共同点，如果有足够的共同点或重叠，我们会考虑所有对子类可能有效的特征。这意味着如果 Prism 代码和MOSAIC 类型的属性足够共享，我们会认为其中一个中的任何数据对于另一个来说都可能是有效的，并且我们将这种方法应用于所有可用的数据集。