本项目聚焦搜索引擎营销（SEM） 这一基础互联网效果广告场景，以广告 “展现量” 为预测目标，广告文本信息为核心要素，搭建完整的预测模型训练流程：

学生需要先看指定的视频和代码材料，熟悉SEM数据。仿照例子，用jieba和Word2Vec两个工具，把关键词文本转换成两个特征矩阵X和Z。此外，还需要用PCA把Z简化后，做成二维或三维的图。每一行代码都需要写清楚说明。

学生需要基于 TASK1 产出的特征矩阵，构建线性回归模型预测log(展现量)。按照示例代码，分别用X和Y、XZ和Y建立线性模型。对比这两个模型的R平方值，分析模型系数，挖掘对广告展现量影响显著的文本要素。

1.场景紧扣行业：锚定互联网广告核心场景，以 SEM（搜索引擎营销）为实践载体，贴合广告主日常投放优化需求，学完即懂行业实操逻辑。

2.数据驱动逻辑：围绕 “广告展现量预测”，串联文本特征处理→模型构建→效果验证全流程，理解从用户行为数据到投放决策的转化路径。

3.实战拆解清晰：从广告文本（关键词）分析入手，手把手教 “特征提取（分词、词向量）→线性回归建模→效果对比”，每步都有代码实操，拒绝理论空谈。

4.能力双向提升：既掌握 Python 文本处理、建模工具（jieba、Word2Vec、sklearn），又懂 SEM 广告投放逻辑，打造 “技术 + 业务” 双视角。

5.成果直观可用：输出的广告展现量预测模型，可直接为 SEM 关键词优化、投放策略调整提供数据支撑，实习成果能落地、简历有亮点。

参与项目前，觉得 “广告效果预测” 很神秘。在实际操作中，从用jieba拆分关键词，到看着词向量经 PCA 降维后在散点图聚类，才发现文本里藏着这么多可挖掘的规律。建模时对比不同特征的 R²，真切感受到数据预处理和特征工程的力量 —— 原来不是数据越多越好，而是要 “选对” 特征。这次实习让我明白，营销背后的技术逻辑，远比想象中有趣且严谨，也让我对数据驱动营销有了全新认知。

——统本数据2401祝诗睿

最让我开心的是比较两个模型的时候，模型的效果从72.9涨到了76.12，突然就懂了做好数据处理有多重要。这让我知道，优化SEM不是凭感觉瞎猜，而是能用数据模型算得明明白白的。现在再看那些关键词，不再是乱七八糟的文字了，而是能变成一个个有意义的数据，能帮着模型预测得更准。这种从文字到数据、从模糊到清晰的转变，真的特别有成就感。

——统本统计2302金小楠

《深度学习进阶：互联网广告效果预测》项目通过 SEM 广告这一具体场景，带领学生触摸互联网营销与数据科学的融合点。从文本特征的 “抽丝剥茧”，到模型预测的 “以数为据”，学生收获的不仅是代码技能，更是用数据视角理解营销、解决业务问题的思维方式。

未来，西安欧亚学院数据科学学院将持续落实“雇主导向、学生中心”教学理念，持续推出更多产业融合项目，助力学生在 “数据 + 业务” 的交叉领域，走出独特的成长路径。