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。
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
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
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