机器学习很容易发现知

rahman113328@gm

识中的模式、漏洞和差距，并在它们不相关时将它们用作影响因素。这是世界上最重要的数据科学家仍在努力解决的一个问题，因此质疑它是完全合理的。 当然，任何分析公司都会谈论他们的分析如何是最好的、最准确的分析，他们如何拥有比其他人更好的秘诀，等等。 Semrush 甚至有这样一句话 “在美国数据库中，我们进行了一项竞争性研究，发现 Semrush 搜索量是领先竞争对手中最准确的，因为它与 GSC 中的展示次数相关。

” 所以你审视一下自己，发现自己是最好的，是吗？我们所有 C级执行名单 人只能访问互联网上公开披露的内容。不过，这种数字营销文案非常标准。 除非我们从数十万个共享其私有指标的网站中获取大量样本并在每个平台上进行比较，否则不可能确定某个应用程序拥有比其他应用程序更准确的数据。 也许将来也会发生类似的事情。 分析与隐私之间的战争是什么？ 网站跟踪和分析最重要的问题之一是用户隐私问题。 您认为像 Google 这样的公司对您了解多少？答案是“几乎所有事情”。

当然，他们没有包含您个人信息的档案。尽管如此，他们的目标可能非常狭窄和精确，特别是，即使他们在技术上可以声称是匿名的。 但这是谷歌。他们是一个独特的案例。 但事实并非如此。有成千上万的公司从任何可能的来源购买数据，在不同的数据池中验证数据，然后将数据出售给其他公司。它们被称为数据经纪人，范围从高度匿名的聚合数据池到人们可以用来单独攻击您的超特定数据。 收集的数据示例 其中有多少是准确的，有多少是散布恐惧的？嗯，这就是麻烦所在，不是吗？该行业没有透明度，如果有的话，很多人会突然对监控状态感到恐惧。