归因

大规模、高速度的智能测量

借助 AWS 数据湖、数据库与机器学习技术,营销人员和数据科学团队可以跟踪、测量和开发与团队实时共享的端到端报告。跟踪每天数以十亿计的事件,运用机器学习技术将访问数据与购买联系起来,并形象地为整个组织的客户和团队显示结果。

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为什么选择 AWS

广度和深度

无可匹敌的丰富专门服务,专为数据处理、分析、数据库和机器学习而设计。在数据、机器学习和分析技术等领域的创新速度领先其他云服务提供商。

成本优势

在 Amazon S3 中存储 PB 级的数据,这种存储服务提供行业领先的可扩展性、数据可用性、安全性和性能。借助 Amazon EC2 Spot 实例节省机器学习预处理和模型训练费用,与按需计算实例相比最高可节省 90% 的费用。

业务敏捷性

使用 AWS Lake Formation 在几天内建立数据湖,降低机器学习工作负载的时间和预处理成本,从而可将更多时间用于试验推导归因的模型。

客户聚焦

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尼尔森

“在我们构建新产品并增强现有产品时,云处理可以提供更大的灵活性和速度。它还使我们能够花更多时间进行创新,并减少管理基础设施的时间。”

– 尼尔森电视与音频行业主管 Scott N. Brown

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使用 QCLearn 机器学习系统后,Quantcast 的成本降低了 60%,同时由于实时竞价机制的原因,Amazon EC2 Spot 实例的支出降低了 25%。“Amazon EC2 Spot 实例正在帮助我们控制成本,并扩展系统以满足需求。”

Quantcast 高级系统工程师 Leah Blank

使用 QCLearn 机器学习系统后,Quantcast 的成本降低了 60%,同时由于实时竞价机制的原因,Amazon EC2 Spot 实例的支出降低了 25%。“Amazon EC2 Spot 实例正在帮助我们控制成本,并扩展系统以满足需求。”

Quantcast 高级系统工程师 Leah Blank


开始使用

开始使用 AWS 的步骤非常简单。只需单击几下,您便可以设置账户,无需预先付费或持续承诺。联系我们的专家,立即踏上您的 AWS 云之旅。