关于我们

尼尔森面板

50 多年来,尼尔森为世界各地的企业提供了对消费者行为的批判性洞察——我们的面板使这成为可能。

什么是面板?

小组是我们选择来代表更大范围的人的一群人。由于将特定地理区域(例如国家或城市)中的每个人都包括在内是不可行的,因此我们使用复杂的抽样和统计数据来确保我们使用的样本能够代表更大的人口。我们如何做到这一点? Nielsen 数据科学家创建微型种群来模仿更大的整体种群的行为。通过这种方式,我们可以准确地了解更大人群的行为,而无需实际与该更大群体中的每个人接触。

如何使用面板数据?

我们使用面板数据来了解消费者行为。无论是了解消费者在电视上观看的节目还是他们收听广播的时间,尼尔森面板数据都提供了消费者如何与媒体互动的准确画面。例如,媒体行业将美国的尼尔森电视面板视为了解谁在看什么的黄金标准。事实上,我们的数据是电视行业用来买卖广告的货币。

什么是代表?

不可能就每个人的行为与每个人进行互动——这就是数据科学的用武之地。

首先,我们使用针对特定市场的大型、统计上可靠的数据集。例如,想想美国人口普查数据、墨尔本的联合国人口统计数据或政府发布的上海各郊区的人口总数。从那里,我们使用随机的、基于概率的抽样来隔离总数中小得多的群体。一旦我们有了一个较小的数据集,我们就会使用统计建模、加权和其他科学技术来确保样本的特征准确地反映更大群体的特征。

使用各种数据科学技术,我们通过隔离代表性样本并对其进行建模以反映更大群体的行为来学习大量人口的行为。

我们提供准确、有代表性的媒体消费行为测量的能力是大数据集、电话调查或数字设备收集的数据(即有线和卫星机顶盒)无法比拟的。

数据科学与大数据

很少有人会争辩说,拥有更少的数据比拥有更多的数据更好。但并非所有数据都是平等的。然而,这并不意味着更多的数据自动更有用。我们每个人每小时都在增加我们的数字足迹,这些足迹可以帮助公司创建符合您兴趣的内容、广告和体验。但这些脚印并不完整。想想看电视时换频道的情况。机顶盒或内容提供商知道频道改变了,电视所在的房子地址,但不知道谁改变了频道。

这就是数据科学发挥作用的地方,尤其是在数字领域,在这些领域,代码阅读器、仪表和水印等技术测量工具不适用。例如,互联网提供商知道是否点击了在线广告,但不知道是谁点击了它。但是,以 Nielsen 面板的真值集数据为基础,我们可以使用建模和校准技术来准确表示更大数据集中的行为。

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我们的电视和广播收视率依赖于 Nielsen Families。  

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