互联网广告智能投放平台
案例介绍
实现自动化广告投放后，编写python脚本定时获取广告投放数据报告，结合业务需求，统计广告投放数据转存至MySQL数据库并用BI工具进行展示。随着数据量增长，将数据报告转存至hive数据库，并用pyspark进行数据清理与统计，统计结果数据使用datax从hive数据库转存至MySQL数据库。
统计计算广告数据报告中的关键指标，比如转化率、转化成本、投放时长等，根据关键指标获取预设的对应优化操作，拆解并执行API接口请求，记录广告优化操作日志。
使用强化学习模型，挖掘不同关键指标下广告计划的最佳优化行为。将广告页面点击率与转化率组合作为状态(state)的评估指标、已对广告计划的优化操作作为行为(action)，点击率与转化率提升作为正面奖励(reward)。
互联网广告智能投放平台
案例介绍
汇总广告API接口参数与业务需求，设计数据表结构以及数据流，汇总可实现功能并撰写操作文档，python开发广告投放功能接口。
实现自动化广告投放后，编写python脚本定时获取广告投放数据报告，结合业务需求，统计广告投放数据转存至MySQL数据库并用BI工具进行展示。随着数据量增长，将数据报告转存至hive数据库，并用pyspark进行数据清理与统计，统计结果数据使用datax从hive数据库转存至MySQL数据库。
统计计算广告数据报告中的关键指标，比如转化率、转化成本、投放时长等，根据关键指标获取预设的对应优化操作，拆解并执行API接口请求，记录广告优化操作日志。
使用强化学习模型，挖掘不同关键指标下广告计划的最佳优化行为。将广告页面点击率与转化率组合作为状态(state)的评估指标、已对广告计划的优化操作作为行为(action)，点击率与转化率提升作为正面奖励(reward)。
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