Un perfil de datos de las personas que compran, siguen y valoran Machine learning en India — modelado a partir de más de doce fuentes de señales digitales. Machine learning tiene una audiencia estimada de 5,205,049 personas en India.
El fan promedio de Machine learning en India tiene 29.5 años, es más masculino, y vive principalmente en Maharashtra.
La audiencia se concentra en Maharashtra, Tamil Nadu, Uttar Pradesh.
Las principales afinidades de marca incluyen Harry Potter, XXXTentacion, hotstar, con mayor sobre-indexación en Harry Potter (2.51× el promedio del país).
Demográficamente, la audiencia de Machine learning se inclina más masculino con una edad media de 29.5 años, y sobre-indexa en rasgos de personalidad como Early Adopter Mentality, Healthy Lifestyle.
Comparada con la línea base del país, esta audiencia muestra patrones distintivos en 20 afinidades de marca y 29 regiones rastreadas por Rascasse.
El seguidor típico de Machine learning en India es más masculino, de unos 29.5 años, con fuertes tendencias hacia Early Adopter Mentality y una notable afinidad por Harry Potter.
Las cifras clave que caracterizan el perfil de Machine learning en India.
31.3% son mujeres, 68.7% son hombres, edad promedio 29.5.
| Métrica | Valor |
|---|---|
| Mujeres | 31.3% |
| Hombres | 68.7% |
| Edad promedio | 29.5 |
| Tamaño estimado de la audiencia | 5,205,049 |
| Franja de edad | Cuota | % |
|---|---|---|
| 16-19 | 43% | |
| 20-29 | 30% | |
| 30-39 | 13% | |
| 40-49 | 8% | |
| 50+ | 7% |
de la audiencia mundial de Machine learning procede de India.
| País | Cuota |
|---|---|
| United States | 17.4% |
| India | 11.1% |
| China | 4.5% |
Dónde es más fuerte la audiencia de Machine learning en India.
| # | Región | Alcance | Afinidad | × |
|---|---|---|---|---|
| 01 | Andhra Pradesh | ~200K | 2.98× | |
| 02 | Tamil Nadu | ~300K | 2.64× | |
| 03 | Telangana | ~200K | 2.24× | |
| 04 | Karnataka | ~200K | 1.76× | |
| 05 | Maharashtra | ~400K | 1.42× | |
| 06 | Madhya Pradesh | ~100K | 1.32× | |
| 07 | Uttarakhand | ~30K | 1.26× | |
| 08 | Punjab (region) | ~80K | 1.16× | |
| 09 | Kerala | ~90K | 1.10× | |
| 10 | Haryana | ~70K | 0.98× | |
| 11 | Gujarat | ~100K | 0.94× | |
| 12 | Odisha | ~50K | 0.94× | |
| 13 | Uttar Pradesh | ~200K | 0.93× | |
| 14 | Himachal Pradesh | ~20K | 0.91× | |
| 15 | Chhattisgarh | ~30K | 0.87× | |
| 16 | Sikkim | ~2K | 0.87× | |
| 17 | West Bengal | ~100K | 0.85× | |
| 18 | Mizoram | ~3K | 0.77× | |
| 19 | Arunachal Pradesh | ~2K | 0.77× | |
| 20 | Goa | ~4K | 0.75× | |
| 21 | Nagaland | ~3K | 0.75× | |
| 22 | Jharkhand | ~30K | 0.74× | |
| 23 | Manipur | ~5K | 0.72× | |
| 24 | Rajasthan | ~80K | 0.69× | |
| 25 | Meghalaya | ~4K | 0.68× | |
| 26 | Tripura | ~5K | 0.65× | |
| 27 | Jammu and Kashmir | ~20K | 0.63× | |
| 28 | Assam | ~30K | 0.51× | |
| 29 | Bihar | ~50K | 0.50× |
Los intereses cruzados más fuertes de la audiencia de Machine learning — marcas, temas y personas combinados.
| # | · | Interés | Categoría | Afinidad | × |
|---|---|---|---|---|---|
| 01 | Big data | Business & Career | 3.20× | ||
| 02 | Data analysis | Technology & Electronics | 2.93× | ||
| 03 | Programming language | Technology & Electronics | 2.75× | ||
| 04 | Computer programming | Technology & Electronics | 2.52× | ||
| 05 | Harry Potter | Movies & TV | 2.51× | ||
| 06 | K (anime) | Literature | 2.45× | ||
| 07 | BTS | Music & Radio | 2.39× | ||
| 08 | ONEUS | Music & Radio | 2.28× | ||
| 09 | hotstar | Movies & TV | 2.22× | ||
| 10 | Artificial intelligence | Technology & Electronics | 2.03× | ||
| 11 | Information technology | Business & Career | 1.93× | ||
| 12 | Web development | Business & Career | 1.91× | ||
| 13 | Sunrisers Hyderabad | Sports | 1.74× | ||
| 14 | Gemini | Technology & Electronics | 1.73× | ||
| 15 | XXXTentacion | Music & Radio | 1.72× | ||
| 16 | Zomato | Food & Beverages | 1.69× | ||
| 17 | Tamil language | Politics & Society | 1.58× | ||
| 18 | Indo-Aryan languages | Politics & Society | 1.58× | ||
| 19 | Game of Thrones | Movies & TV | 1.51× | ||
| 20 | Colors (TV channel) | Movies & TV | 1.51× |
Los valores por encima de 1,00× están por encima del promedio del país; por debajo, por debajo de él.
| Rasgo | Clúster | Desviación | Puntuación |
|---|---|---|---|
| Early Adopter Mentality | POWER | 1.40× | |
| Healthy Lifestyle | BALANCE | 1.39× | |
| Urban Lifestyle | OPEN | 1.34× |
| Rasgo | Clúster | Desviación | Puntuación |
|---|---|---|---|
| Extroversion | THRILL | 0.83× | |
| Price Sensitivity | PREMIUM | 0.91× | |
| Community Orientation | OPEN | 0.92× |
Machine learning tiene una audiencia estimada de 5,205,049 personas en India, concentrada en Maharashtra y Tamil Nadu.
31.3% de los seguidores de Machine learning son mujeres, 68.7% son hombres, con una edad media de 29.5 años.
Los seguidores de Machine learning muestran mayor afinidad de marca con Harry Potter (2.51×), XXXTentacion (1.72×) y hotstar (2.22×) sobre el promedio del país.
Los fans de Machine learning en India se concentran principalmente en Maharashtra (alcance ~400K), Tamil Nadu (alcance ~300K) y Uttar Pradesh (alcance ~200K). Estas tres regiones representan la mayor parte de la audiencia activa.
Más allá de Machine learning mismo, la audiencia sobre-indexa en XXXTentacion (1.72×), hotstar (2.22×), Gemini (1.73×) y Artificial intelligence (2.03×) comparado con el promedio de India.
Perfiles relacionados, rankings y la misma audiencia en otros mercados.
El tamaño de la audiencia es el número estimado de personas en India 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.
Este perfil de audiencia es generado por Rascasse a partir de señales anonimizadas de comportamiento de búsqueda en India. 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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