five

Seasonal Audiences|广告定位数据集|受众细分数据集

收藏
Databricks2024-05-09 收录
广告定位
受众细分
下载链接:
https://marketplace.databricks.com/details/94c731db-a66d-4146-9a34-c5a0678df203/InMarket_Seasonal-Audiences
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
In order to reach new customers, you need to identify the key characteristics of your best customers. InMarket’s Seasonal Audiences target your ideal customers based on where they go throughout the year. You can also match your data against these audiences. **Why InMarket Audiences?** Access 1,000+ turnkey, multidimensional audience segments applicable for any campaign strategy. The InMarket data universe is composed of nearly 200M, SDK-based monthly active users – or 77% of the adult US population – Unrivaled performance–up to 3.7x higher than industry benchmarks – Precise location, purchase, and intent data collected via vast direct InMarket SDK mobile app integrations and InMarket’s Owned & Operated app portfolio – All data is normalized to account for regular device updates and enhanced predictability – CCPA, GDPR, and HIPAA compliant while maintaining deep location attributes like visit frequency and dwell time – Verified for scale, always delivering the highest level of accuracy and precision **How We Do It** With advanced data science and machine learning capabilities, InMarket combines our unique first-party consumer data with up to 1,000 trusted third-party attributes to guarantee scale and targeting across all your multidimensional campaigns. With InMarket’s acquisition of NinthDecimal, InMarket’s Syndicated Taxonomy is more comprehensive than ever before. By combining the best of both data collection methodologies, InMarket delivers Audiences built upon the highest data quality standards–ensuring you hit your ideal customer, every time! **Seasonal Audiences** InMarket’s Seasonal segments are built on stored historical visitation data, allowing us to create precise targeting segments for every major holiday and season. **Table Sample:** - Device_ID [MAIDs] - Audience_Name **Seasonal Audiences Sample Fields Include:** - Device_ID - Fall_Halloween - Spring_MothersDayShoppers - Summer_RecentGrads - Winter_WinterSportsEnthusiasts - Winter_AppleStoreHolidayShoppers - Fall_ThanksgivingChefs - Spring_TaxSeason - Summer_BaseballFans - Summer_BeachLovers - Summer_NationalParksVisitors - Summer_RecentGrads Review the documentation for the full list of available audiences. **Business Needs** ***Audience Segmentation*** Location and purchase data audicenes ***Accelerating Advertising Revenue*** Target your ideal customers based on where they go and what they do in the real world. **Supported Use Cases** - Strengthen loyalty and competitive conquesting - Discover new high-intent consumers - Drive brand awareness and engage in real time - Maximize consumer lifetime value **Audiences Catalog:** https://go.inmarket.com/inmarket-audiences-catalog **Taxonomy:** https://go.inmarket.com/inmarket-audience-taxonomy **Note:** Data is delivered with RampIDs. Click “Request access” to contact LiveRamp, if you are not RampID enabled.
提供机构:
InMarket
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

中国气象数据

本数据集包含了中国2023年1月至11月的气象数据,包括日照时间、降雨量、温度、风速等关键数据。通过这些数据,可以深入了解气象现象对不同地区的影响,并通过可视化工具揭示中国的气温分布、降水情况、风速趋势等。

github 收录

CHARLS

中国健康与养老追踪调查(CHARLS)数据集,旨在收集反映中国45岁及以上中老年人家庭和个人的高质量微观数据,用以分析人口老龄化问题,内容包括健康状况、经济状况、家庭结构和社会支持等。

charls.pku.edu.cn 收录

PDT Dataset

PDT数据集是由山东计算机科学中心(国家超级计算济南中心)和齐鲁工业大学(山东省科学院)联合开发的无人机目标检测数据集,专门用于检测树木病虫害。该数据集包含高分辨率和低分辨率两种版本,共计5775张图像,涵盖了健康和受病虫害影响的松树图像。数据集的创建过程包括实地采集、数据预处理和人工标注,旨在为无人机在农业中的精准喷洒提供高精度的目标检测支持。PDT数据集的应用领域主要集中在农业无人机技术,旨在提高无人机在植物保护中的目标识别精度,解决传统检测模型在实际应用中的不足。

arXiv 收录

Oxford 102 Flowers

牛津102花卉数据集是一个主要用于图像分类的花卉集合数据集,分为102个类别,共102种花卉,其中每个类别包含40到258幅图像。 该数据集由牛津大学工程科学系2008年在相关论文 “大量类别上的自动花分类” 中发布

OpenDataLab 收录

Traditional-Chinese-Medicine-Dataset-SFT

该数据集是一个高质量的中医数据集,主要由非网络来源的内部数据构成,包含约1GB的中医各个领域临床案例、名家典籍、医学百科、名词解释等优质内容。数据集99%为简体中文内容,质量优异,信息密度可观。数据集适用于预训练或继续预训练用途,未来将继续发布针对SFT/IFT的多轮对话和问答数据集。数据集可以独立使用,但建议先使用配套的预训练数据集对模型进行继续预训练后,再使用该数据集进行进一步的指令微调。数据集还包含一定比例的中文常识、中文多轮对话数据以及古文/文言文<->现代文翻译数据,以避免灾难性遗忘并加强模型表现。

huggingface 收录