Привет, это шефред дата-редакции Т—Ж Сергей Антонов с гостевым постом для data․csv.
Я очень люблю всякие необычные методики подсчета, вроде тех, когда по спутниковым снимкам анализируют количество пустых нефтяных резервуаров с плавающими крышками и потом прогнозируют изменения цен на нефть. Расскажу про похожий российский кейс.
У рынка радио есть проблема — технически невозможно измерить какие станции слушают больше, а какие меньше. Все существующие рейтинги, как правило, делают на основе опросов, однако это не самый надежный способ — кто там вспомнит, какую станцию он слушал в парикмахерской или в такси? Но, как известно, на любую резьбу всегда найдется свой хитрый болт.
Одна исследовательская компания парсит фото с сайтов по продаже автомобилей. Предпочтение отдают тем, которые использовались в такси. Судя по всему, дальше машинным зрением распознают фото внутри салона авто, а потом так же распознают название станции или частоту на экране магнитолы. На выходе имеют датасет с раскладкой не просто по популярности станций, но и платежеспособность аудитории — ведь машины разной ценовой категории.
В итоге такие исследования продают радиостанциям, на том и зарабатывают.
P.S.: Если вы любите не только цифры, но и буквы, зову подписаться на мой маленький канал «Антонов без Б.», который посвящен истории языка и происхождению слов.
Я очень люблю всякие необычные методики подсчета, вроде тех, когда по спутниковым снимкам анализируют количество пустых нефтяных резервуаров с плавающими крышками и потом прогнозируют изменения цен на нефть. Расскажу про похожий российский кейс.
У рынка радио есть проблема — технически невозможно измерить какие станции слушают больше, а какие меньше. Все существующие рейтинги, как правило, делают на основе опросов, однако это не самый надежный способ — кто там вспомнит, какую станцию он слушал в парикмахерской или в такси? Но, как известно, на любую резьбу всегда найдется свой хитрый болт.
Одна исследовательская компания парсит фото с сайтов по продаже автомобилей. Предпочтение отдают тем, которые использовались в такси. Судя по всему, дальше машинным зрением распознают фото внутри салона авто, а потом так же распознают название станции или частоту на экране магнитолы. На выходе имеют датасет с раскладкой не просто по популярности станций, но и платежеспособность аудитории — ведь машины разной ценовой категории.
В итоге такие исследования продают радиостанциям, на том и зарабатывают.
P.S.: Если вы любите не только цифры, но и буквы, зову подписаться на мой маленький канал «Антонов без Б.», который посвящен истории языка и происхождению слов.
🔥42🤔15❤8👍1
tgoop.com/data_csv/1879
Create:
Last Update:
Last Update:
Привет, это шефред дата-редакции Т—Ж Сергей Антонов с гостевым постом для data․csv.
Я очень люблю всякие необычные методики подсчета, вроде тех, когда по спутниковым снимкам анализируют количество пустых нефтяных резервуаров с плавающими крышками и потом прогнозируют изменения цен на нефть. Расскажу про похожий российский кейс.
У рынка радио есть проблема — технически невозможно измерить какие станции слушают больше, а какие меньше. Все существующие рейтинги, как правило, делают на основе опросов, однако это не самый надежный способ — кто там вспомнит, какую станцию он слушал в парикмахерской или в такси? Но, как известно, на любую резьбу всегда найдется свой хитрый болт.
Одна исследовательская компания парсит фото с сайтов по продаже автомобилей. Предпочтение отдают тем, которые использовались в такси. Судя по всему, дальше машинным зрением распознают фото внутри салона авто, а потом так же распознают название станции или частоту на экране магнитолы. На выходе имеют датасет с раскладкой не просто по популярности станций, но и платежеспособность аудитории — ведь машины разной ценовой категории.
В итоге такие исследования продают радиостанциям, на том и зарабатывают.
P.S.: Если вы любите не только цифры, но и буквы, зову подписаться на мой маленький канал «Антонов без Б.», который посвящен истории языка и происхождению слов.
Я очень люблю всякие необычные методики подсчета, вроде тех, когда по спутниковым снимкам анализируют количество пустых нефтяных резервуаров с плавающими крышками и потом прогнозируют изменения цен на нефть. Расскажу про похожий российский кейс.
У рынка радио есть проблема — технически невозможно измерить какие станции слушают больше, а какие меньше. Все существующие рейтинги, как правило, делают на основе опросов, однако это не самый надежный способ — кто там вспомнит, какую станцию он слушал в парикмахерской или в такси? Но, как известно, на любую резьбу всегда найдется свой хитрый болт.
Одна исследовательская компания парсит фото с сайтов по продаже автомобилей. Предпочтение отдают тем, которые использовались в такси. Судя по всему, дальше машинным зрением распознают фото внутри салона авто, а потом так же распознают название станции или частоту на экране магнитолы. На выходе имеют датасет с раскладкой не просто по популярности станций, но и платежеспособность аудитории — ведь машины разной ценовой категории.
В итоге такие исследования продают радиостанциям, на том и зарабатывают.
P.S.: Если вы любите не только цифры, но и буквы, зову подписаться на мой маленький канал «Антонов без Б.», который посвящен истории языка и происхождению слов.
BY data.csv
Share with your friend now:
tgoop.com/data_csv/1879