* 디지털 마케팅: * in "Google 웹로그 분석", CTR은 광고주 또는 상인의 키워드, 광고 및 무료 리스팅이 얼마나 잘 수행되고 있는지 측정하는 데 사용할 수 있습니다. 높은 CTR은 사용자가 귀하의 광고 및 리스팅을 유용하고 관련성 있는 것으로 찾도록 하는 좋은 지표입니다. 또한 CTR은 의 구성 요소인 키워드의 예상 CTR에 기여합니다 "광고 순위".

* 전자 상거래: * 활용은 물론 "Google 웹로그 분석"전자 상거래 백엔드에는 최소 일부 방문자 통계가 있습니다. 이러한 통계는 한 눈에 유용하지 않을 수 있지만 일반적으로 읽기 쉽고 다른 정보보다 정확할 수 있습니다. 이러한 통계로 구성된 타사 데이터 세트는 독점 데이터이므로 전자 상거래 셀러, 구매자 및 플랫폼과 가장 관련이 있습니다. 이러한 데이터 세트는 추가 분석을 위해 시계시리즈를 구성하여 결과를 작년도와 어제와 비교하여 벤치마크 설정에 사용할 수 있습니다.

* 소매: * 오프라인 유통업체는 방문자 수와 고객 수를 CTR과 연관시킬 수 있습니다. 고객 수는 POS(Point of Sale) 기록에서 확인할 수 있습니다. 소매업체의 웹 사이트 또는 광고 트래픽에서 CTR을 사용하면 앞서 언급한 판매량이 발생할 수 있습니다. 로열티 프로그램은 온라인 광고나 다른 웹 사이트에서 리디렉션된 고객이 보상을 받기 위해 참여할 수 있기 때문에 또 다른 활용 사례입니다. 소매업체는 로열티 프로그램을 통해 고객을 확보하고 판매 기록에서 고객 행동을 기록하여 다양한 범주의 소비자 구매 행동을 예측할 뿐만 아니라 쿠폰을 개인화하고 이탈을 줄이는 추천 시스템을 구축할 수 있습니다.

* 서비스 공급자: * 통신 회사 및 인터넷 서비스 공급자는 통찰력 있는 AI, ML 및 분석 사용 사례를 위한 수많은 제3자 사용자 원격 측정 데이터를 보유하고 있습니다. 예를 들어, 통신 회사는 모바일 가입자의 웹 브라우징 최상위 도메인 기록 로그를 매일 활용하여 기존 모델을 세부 조정하여 최신 사용자 세분화, 고객 행동 예측, 온라인 경험 개선을 위한 실시간 광고 제작을 위해 광고업체와 협업할 수 있습니다. 이러한 데이터 중심 마케팅 워크플로에서 CTR은 변환을 반영하는 중요한 지표입니다.

Azure NetApp Files는 분산 또는 대규모 교육에서 이점을 제공합니다

RAPIDS CUDA 지원 데이터 처리(cuDF, cuPy 등) 및 ML 알고리즘(cuML)

분산 교육을 위한 Dask 병렬 컴퓨팅 프레임워크입니다