【線性回歸:理解數據變數之間的關係,並應用於廣告商和出版商的數據合作】

閱讀時間約 4 分鐘

線性回歸是一種統計方法,用於分析自變數 (x) 和因變數 👍 之間的線性關係。在數據合作的背景下,廣告商(Advertiser)和出版商(Publisher)可以利用線性回歸來共同分析和預測業務成果。以下是關鍵概念及其應用範例。

raw-image


▋線性回歸的目標


線性回歸的主要目的是利用自變數(如廣告曝光次數)來預測因變數(如點擊率或轉換率)。在廣告商和出版商的合作中,這種模型可以幫助預測不同的曝光量對用戶行為的影響。


例如,廣告商提供他們的廣告支出和曝光數據(x),而出版商則提供用戶的點擊率和轉換數據(y)。通過線性回歸模型,雙方可以找到曝光次數與轉換率之間的最佳關係。


▋最佳擬合線 (Line of Best Fit)


在數據合作中,廣告商和出版商的數據可以用來生成最佳擬合線,用以找出廣告曝光量與用戶行為之間的平均關係。

• 這條最佳擬合線可以用來預測當增加或減少廣告曝光時,用戶點擊或轉換率的變化。

• 如果擬合效果良好,且異常點不多,這條線就能作為精準的預測工具,幫助廣告商優化廣告支出,提升 ROI。


▋解釋力(R² 值)


R² 值顯示了自變數 x(例如廣告曝光)能解釋因變數 y(例如轉換率)變異性的程度。

• 若 R² 值接近 1,表示廣告曝光對轉換率的預測效果較好,廣告商和出版商可以更自信地根據曝光數量調整廣告策略。

• 若 R² 值較低,可能意味著廣告效果受其他因素影響,雙方可以深入分析並針對內容或受眾進行優化。


▋95% 信賴區間(Confidence Band)


圖中的信賴區間可以幫助合作雙方確認數據的預測可靠性。若某些數據點(如某個廣告活動的轉換率)落在區間外,則這些「異常值」可能值得進一步研究。

• 例如,如果某一則廣告曝光次數相同,但轉換率明顯低於其他活動,這可能代表某一特定廣告創意無效或目標受眾不匹配。


▋應用於廣告商和出版商的數據合作

1. 廣告效果優化:廣告商和出版商可以利用線性回歸模型分析廣告曝光數和轉換率之間的關係。若模型顯示曝光次數能有效提升轉換率,則廣告商可以增加投放預算;出版商則可以提供更精準的受眾匹配服務。

2. 異常分析:當某些廣告活動的效果異常(即數據點落在信賴區間之外),雙方可以針對這些活動進行深入分析,找到可能的原因並做出調整。例如,分析創意內容是否有效、受眾是否合適。

3. 預算分配建議:廣告商可基於模型提供的最佳擬合線,決定如何分配廣告預算。在 R² 高的情況下,廣告商可更有把握地增加預算,而出版商可以利用這些數據提供更有針對性的廣告位置推薦。


總結:線性回歸模型能幫助廣告商和出版商透過數據合作,深入了解影響廣告效果的因素。通過分析曝光與轉換率之間的線性關係,雙方能夠更精準地調整廣告策略,提升廣告投資回報率(ROI)並加強合作效果。

422會員
1.5K內容數
Outline as Content
留言0
查看全部
發表第一個留言支持創作者!
王啟樺的沙龍 的其他內容
在現代 DevOps 和雲端部署中,Docker 和 Kubernetes 常用於簡化應用程式的部署與管理,尤其在 數據合作(Data Collaboration) 的場景中。以下是兩者的基本比較以及在廣告商和出版商數據合作中的應用範例。 ▋Docker:容器化平台 Docker 是一個
碩博士生的日常生活中,經常會因時間、資源或成果的「稀缺」而產生焦慮,這種情況下,大腦便會自動進入「稀缺模式」,影響專注力與行為決策。以下是稀缺大腦的形成原因與機制,以及在碩博士生生活中的具體例子。 ▋稀缺大腦的形成:碩博士生的壓力來源 碩博士生經常面臨的「稀缺」問題,包括時間不夠、研究經
很多時候,我們都在尋找「最完美的工具」,覺得一旦擁有它,就能大大提升效率。然而,這種「完美工具迷思」其實是一種拖延的表現。 有些人花了幾年時間在優化流程和調整系統,期待找到一個萬全方案。與此同時,真正成功的人早已在行動。他們創造、發表、並持續成長。 真正的卓越,不是來自準備,而是來自行動。
當我們離世後,家人可能會面臨許多需要處理的繁瑣事務。透過「綠盒子」計畫,我們可以幫助他們更有條理地面對這些挑戰。步驟很簡單: 1. 收集家人需要的重要資訊和文件。 2. 將這些資料放入一個盒子(建議選用綠色)。 3. 告訴家人這個盒子的位置。 以下是我會放入「綠盒子」的內容清單:
這些小習慣,可以帶來長久的正面影響,幫助你活得更充實與快樂。 ▋1. 選擇正面思考 (Choose Positivity) 正面思考不僅增強你的目標感,還能吸引合適的人進入你的生活,並讓你從錯誤中學習。 ▋2. 每日寫作 (Write Every Day) 寫作能成為你的情緒出口,幫
在網路行銷中,標題的設計影響著點擊率。以下 12 種策略,能有效提升讀者的點擊意願。 ▋好奇心 (Curiosity) 「成功的祕密是什麼…」 利用好奇心讓讀者產生興趣,勾起對未知的渴望,讓他們忍不住點開一探究竟。 ▋權威感 (Authority) 「專家建議的 X 秘訣」 引用
在現代 DevOps 和雲端部署中,Docker 和 Kubernetes 常用於簡化應用程式的部署與管理,尤其在 數據合作(Data Collaboration) 的場景中。以下是兩者的基本比較以及在廣告商和出版商數據合作中的應用範例。 ▋Docker:容器化平台 Docker 是一個
碩博士生的日常生活中,經常會因時間、資源或成果的「稀缺」而產生焦慮,這種情況下,大腦便會自動進入「稀缺模式」,影響專注力與行為決策。以下是稀缺大腦的形成原因與機制,以及在碩博士生生活中的具體例子。 ▋稀缺大腦的形成:碩博士生的壓力來源 碩博士生經常面臨的「稀缺」問題,包括時間不夠、研究經
很多時候,我們都在尋找「最完美的工具」,覺得一旦擁有它,就能大大提升效率。然而,這種「完美工具迷思」其實是一種拖延的表現。 有些人花了幾年時間在優化流程和調整系統,期待找到一個萬全方案。與此同時,真正成功的人早已在行動。他們創造、發表、並持續成長。 真正的卓越,不是來自準備,而是來自行動。
當我們離世後,家人可能會面臨許多需要處理的繁瑣事務。透過「綠盒子」計畫,我們可以幫助他們更有條理地面對這些挑戰。步驟很簡單: 1. 收集家人需要的重要資訊和文件。 2. 將這些資料放入一個盒子(建議選用綠色)。 3. 告訴家人這個盒子的位置。 以下是我會放入「綠盒子」的內容清單:
這些小習慣,可以帶來長久的正面影響,幫助你活得更充實與快樂。 ▋1. 選擇正面思考 (Choose Positivity) 正面思考不僅增強你的目標感,還能吸引合適的人進入你的生活,並讓你從錯誤中學習。 ▋2. 每日寫作 (Write Every Day) 寫作能成為你的情緒出口,幫
在網路行銷中,標題的設計影響著點擊率。以下 12 種策略,能有效提升讀者的點擊意願。 ▋好奇心 (Curiosity) 「成功的祕密是什麼…」 利用好奇心讓讀者產生興趣,勾起對未知的渴望,讓他們忍不住點開一探究竟。 ▋權威感 (Authority) 「專家建議的 X 秘訣」 引用
你可能也想看
Google News 追蹤
Thumbnail
這個秋,Chill 嗨嗨!穿搭美美去賞楓,裝備款款去露營⋯⋯你的秋天怎麼過?秋日 To Do List 等你分享! 秋季全站徵文,我們準備了五個創作主題,參賽還有機會獲得「火烤兩用鍋」,一起來看看如何參加吧~
Thumbnail
▋訂單匹配 - Order Pairing K 棒的影線告訴你範圍,柱體告訴你故事。 Wick shows you the range, Body tells you the story. 可這句話聽起來很哲學、摸不著邊際吧! 這次主題分上下兩集來聊, 上集是以市場運作機制的角度來理解
Thumbnail
本文深入解析成交量與均線的結合應用,包括量價配合原則、均線突破與成交量的關係、成交量萎縮的意義、均線糾結時的成交量變化、高低點的成交量表現,以及均線支撐與成交量的關係。透過這些技巧,投資者可以更全面地掌握市場脈動,提高投資決策的準確性。
Thumbnail
本文深入探討均線的應用技巧,包括均線排列、斜率變化和交叉信號的解讀,強調了均線在判斷市場趨勢中的重要性,並提醒投資者需要結合其他因素做出全面的投資決策。
本文深入淺出地解析均線使用技巧,包括均線排列、股價與均線關係、均線斜率及交叉等重點,幫助投資者掌握趨勢判斷的關鍵,提升投資決策能力。
Thumbnail
這篇是給初學技術分析者的建議,覺得去蕪存菁,最簡潔有效的東西。 1.認識什麼是K線,開高低收,成交量。 2.知道均線與均量的數學意義。 3.學習簡單的走勢型態,比如W底M頭,切線,跳空缺口。 以上3點就足夠了,不管基於什麼說法想法理由,都不要花時間去學任何其他指標。
Thumbnail
上兩篇文章我們實證了各國的長期槓桿報酬、滾動報酬,有一位讀者留言回覆以下。 感謝,這兩篇關於槓桿回測的文章非常發人深省,我不是數學或財工專業,以下發言如果太過外行還請海涵,想請教兩個問題: 1) 請問您回測的再平衡頻率是?在狂徒的文章曾提到,“如果(平衡)周期太短,指數型成長還未成形,單期波
Thumbnail
本文討論如何利用數據來判斷金融盤勢。重點關注非農就業指數(NFP)、採購經理人指數(PMI)、失業率、消費者物價指數(CPI)等相關重要數據,並提供相關數據公佈時間,以及例子操作模式。文章還著重於數據對交易者決策和交易策略的影響。
Thumbnail
用多空趨勢線串聯股市金脈簡單來說內建一套投資邏輯,這套系統基於經濟學中的「適應性預期理論」發展而來,主要依賴過去的觀察和經驗來進行投資。這本書橫跨了產業面、基本面、技術面與籌碼面,我覺得下面的重點,你可以思考一下對你的投資有沒有幫助。
Thumbnail
技術指標源自統計學原理,反映市場變化的概率分佈,而非預測工具。本文了解指標背後邏輯有利活學活用,甚至自行改良創新。
均線我想是很多人在學技術分析的過程必學的,但每個人設定的均線也都不一樣,到底要如何應用? 我身邊不乏有人,站上五日線轉強,跌破月線轉弱,其實坊間上看到的很多都是如此的說法! 這種方法也許有人可以賺到錢,但我是賺不到啦! 以下言語是否熟悉: A: XXXX跌破月線,我該停損嗎? B:XXXX跌
Thumbnail
這個秋,Chill 嗨嗨!穿搭美美去賞楓,裝備款款去露營⋯⋯你的秋天怎麼過?秋日 To Do List 等你分享! 秋季全站徵文,我們準備了五個創作主題,參賽還有機會獲得「火烤兩用鍋」,一起來看看如何參加吧~
Thumbnail
▋訂單匹配 - Order Pairing K 棒的影線告訴你範圍,柱體告訴你故事。 Wick shows you the range, Body tells you the story. 可這句話聽起來很哲學、摸不著邊際吧! 這次主題分上下兩集來聊, 上集是以市場運作機制的角度來理解
Thumbnail
本文深入解析成交量與均線的結合應用,包括量價配合原則、均線突破與成交量的關係、成交量萎縮的意義、均線糾結時的成交量變化、高低點的成交量表現,以及均線支撐與成交量的關係。透過這些技巧,投資者可以更全面地掌握市場脈動,提高投資決策的準確性。
Thumbnail
本文深入探討均線的應用技巧,包括均線排列、斜率變化和交叉信號的解讀,強調了均線在判斷市場趨勢中的重要性,並提醒投資者需要結合其他因素做出全面的投資決策。
本文深入淺出地解析均線使用技巧,包括均線排列、股價與均線關係、均線斜率及交叉等重點,幫助投資者掌握趨勢判斷的關鍵,提升投資決策能力。
Thumbnail
這篇是給初學技術分析者的建議,覺得去蕪存菁,最簡潔有效的東西。 1.認識什麼是K線,開高低收,成交量。 2.知道均線與均量的數學意義。 3.學習簡單的走勢型態,比如W底M頭,切線,跳空缺口。 以上3點就足夠了,不管基於什麼說法想法理由,都不要花時間去學任何其他指標。
Thumbnail
上兩篇文章我們實證了各國的長期槓桿報酬、滾動報酬,有一位讀者留言回覆以下。 感謝,這兩篇關於槓桿回測的文章非常發人深省,我不是數學或財工專業,以下發言如果太過外行還請海涵,想請教兩個問題: 1) 請問您回測的再平衡頻率是?在狂徒的文章曾提到,“如果(平衡)周期太短,指數型成長還未成形,單期波
Thumbnail
本文討論如何利用數據來判斷金融盤勢。重點關注非農就業指數(NFP)、採購經理人指數(PMI)、失業率、消費者物價指數(CPI)等相關重要數據,並提供相關數據公佈時間,以及例子操作模式。文章還著重於數據對交易者決策和交易策略的影響。
Thumbnail
用多空趨勢線串聯股市金脈簡單來說內建一套投資邏輯,這套系統基於經濟學中的「適應性預期理論」發展而來,主要依賴過去的觀察和經驗來進行投資。這本書橫跨了產業面、基本面、技術面與籌碼面,我覺得下面的重點,你可以思考一下對你的投資有沒有幫助。
Thumbnail
技術指標源自統計學原理,反映市場變化的概率分佈,而非預測工具。本文了解指標背後邏輯有利活學活用,甚至自行改良創新。
均線我想是很多人在學技術分析的過程必學的,但每個人設定的均線也都不一樣,到底要如何應用? 我身邊不乏有人,站上五日線轉強,跌破月線轉弱,其實坊間上看到的很多都是如此的說法! 這種方法也許有人可以賺到錢,但我是賺不到啦! 以下言語是否熟悉: A: XXXX跌破月線,我該停損嗎? B:XXXX跌