Audiencia de Machine learning en Alemania
Un perfil de datos de las personas que compran, siguen y valoran Machine learning en Alemania — modelado a partir de más de doce fuentes de señales digitales. Machine learning tiene una audiencia estimada de 1,694,759 personas en Alemania.
El fan promedio de Machine learning en Alemania tiene 34.4 años, es más masculino, y vive principalmente en Nordrhein-Westfalen.
La audiencia se concentra en Nordrhein-Westfalen, Bayern, Baden-Württemberg.
Las principales afinidades de marca incluyen GitHub, Programming language, Data science, con mayor sobre-indexación en GitHub (7.55× el promedio del país).
Demográficamente, la audiencia de Machine learning se inclina más masculino con una edad media de 34.4 años, y sobre-indexa en rasgos de personalidad como Need for Security, Individualism.
Comparada con la línea base del país, esta audiencia muestra patrones distintivos en 20 afinidades de marca y 16 regiones rastreadas por Rascasse.
El seguidor típico de Machine learning en Alemania es más masculino, de unos 34.4 años, con fuertes tendencias hacia Need for Security y una notable afinidad por GitHub.
De un vistazo
Las cifras clave que caracterizan el perfil de Machine learning en Alemania.
Interés de búsqueda · tendencia a 12 meses
Demografía de los seguidores de Machine learning
36.9% son mujeres, 63.1% son hombres, edad promedio 34.4.
Distribución por género
| Métrica | Valor |
|---|---|
| Mujeres | 36.9% |
| Hombres | 63.1% |
| Edad promedio | 34.4 |
| Tamaño estimado de la audiencia | 1,694,759 |
Distribución por edad
| Franja de edad | Cuota | % |
|---|---|---|
| 16-19 | 31% | |
| 20-29 | 23% | |
| 30-39 | 19% | |
| 40-49 | 15% | |
| 50+ | 12% |
Distribución mundial
de la audiencia mundial de Machine learning procede de Alemania.
| País | Cuota |
|---|---|
| United States | 17.4% |
| India | 11.1% |
| China | 4.5% |
Geografía
Dónde es más fuerte la audiencia de Machine learning en Alemania.
Principales regiones por afinidad
| # | Región | Alcance | Afinidad | × |
|---|---|---|---|---|
| 01 | Berlin | ~100K | 1.63× | |
| 02 | Hamburg | ~60K | 1.52× | |
| 03 | Baden-Württemberg | ~300K | 1.32× | |
| 04 | Hessen | ~200K | 1.30× | |
| 05 | Bayern | ~300K | 1.28× | |
| 06 | Bremen | ~20K | 1.10× | |
| 07 | Nordrhein-Westfalen | ~400K | 1.07× | |
| 08 | Saarland | ~20K | 0.98× | |
| 09 | Rheinland-Pfalz | ~80K | 0.88× | |
| 10 | Thüringen | ~40K | 0.87× | |
| 11 | Sachsen | ~70K | 0.86× | |
| 12 | Schleswig-Holstein | ~50K | 0.85× | |
| 13 | Niedersachsen | ~100K | 0.83× | |
| 14 | Brandenburg | ~40K | 0.73× | |
| 15 | Sachsen-Anhalt | ~30K | 0.70× | |
| 16 | Mecklenburg-Vorpommern | ~20K | 0.63× |
Afinidad por región
Intereses y afinidades de la audiencia
Los intereses cruzados más fuertes de la audiencia de Machine learning — marcas, temas y personas combinados.
Principales intereses cruzados, por afinidad
| # | · | Interés | Categoría | Afinidad | × |
|---|---|---|---|---|---|
| 01 | Data science | Business & Career | 8.15× | ||
| 02 | Data analysis | Technology & Electronics | 7.61× | ||
| 03 | GitHub | Internet & Social Media | 7.55× | ||
| 04 | Big data | Business & Career | 7.04× | ||
| 05 | Night Club | Music & Radio | 7.04× | ||
| 06 | SQL | Technology & Electronics | 6.84× | ||
| 07 | HTML | Technology & Electronics | 6.53× | ||
| 08 | Java (programming language) | Technology & Electronics | 6.39× | ||
| 09 | MySQL | Technology & Electronics | 6.37× | ||
| 10 | PHP | Technology & Electronics | 5.60× | ||
| 11 | Software development | Business & Career | 4.64× | ||
| 12 | Programming language | Technology & Electronics | 4.53× | ||
| 13 | Python (programming language) | Technology & Electronics | 4.53× | ||
| 14 | Node.js | Technology & Electronics | 4.20× | ||
| 15 | JavaScript | Technology & Electronics | 4.07× | ||
| 16 | Software engineering | Business & Career | 3.94× | ||
| 17 | Computer engineering | Business & Career | 3.92× | ||
| 18 | Computer programming | Technology & Electronics | 3.69× | ||
| 19 | Artificial intelligence | Technology & Electronics | 3.24× | ||
| 20 | Gemini | Technology & Electronics | 3.01× |
Personalidad de la audiencia de Machine learning
Los valores por encima de 1,00× están por encima del promedio del país; por debajo, por debajo de él.
Desviación respecto a la línea base nacional
| Rasgo | Clúster | Desviación | Puntuación |
|---|---|---|---|
| Need for Security | CONSERVATISM | 1.71× | |
| Individualism | JOY | 1.61× | |
| Early Adopter Mentality | POWER | 1.39× |
| Rasgo | Clúster | Desviación | Puntuación |
|---|---|---|---|
| Extroversion | THRILL | 0.63× | |
| Creativity | OPEN | 0.72× | |
| Price Sensitivity | PREMIUM | 0.77× |
Preguntas frecuentes
¿Cuántos seguidores tiene Machine learning en Alemania?
Machine learning tiene una audiencia estimada de 1,694,759 personas en Alemania, concentrada en Nordrhein-Westfalen y Bayern.
¿Cuál es la distribución por género y edad de los seguidores de Machine learning?
36.9% de los seguidores de Machine learning son mujeres, 63.1% son hombres, con una edad media de 34.4 años.
¿Qué marcas prefieren los seguidores de Machine learning?
Los seguidores de Machine learning muestran mayor afinidad de marca con GitHub (7.55×), Programming language (4.53×) y Data science (8.15×) sobre el promedio del país.
¿Dónde viven los fans de Machine learning en Alemania?
Los fans de Machine learning en Alemania se concentran principalmente en Nordrhein-Westfalen (alcance ~400K), Bayern (alcance ~300K) y Baden-Württemberg (alcance ~300K). Estas tres regiones representan la mayor parte de la audiencia activa.
¿Qué otras marcas también les gustan a los fans de Machine learning?
Más allá de Machine learning mismo, la audiencia sobre-indexa en Programming language (4.53×), Data science (8.15×), HTML (6.53×) y PHP (5.6×) comparado con el promedio de Alemania.
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Cómo leer estos datos
El tamaño de la audiencia es el número estimado de personas en Alemania que buscan activamente Machine learning. La afinidad es un ratio de sobre-indexación: 2,0× significa que la audiencia tiene el doble de probabilidad de interactuar con esa marca o rasgo respecto al promedio del país. El alcance es el número estimado de miembros de la audiencia en una región. Las tablas de regiones y afinidades de marca están ordenadas de la señal más fuerte a la más débil.
Acerca de este perfil de audiencia
Este perfil de audiencia es generado por Rascasse a partir de señales anonimizadas de comportamiento de búsqueda en Alemania. Para la metodología consulta metodología. Los valores de afinidad son ratios de sobre-indexación frente al promedio del país (1,0 = línea base). Los tamaños de audiencia son estimados, no medidos.
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