تحقق من عمر الاسم

كيف نتوقع العمر من الاسم

باستخدام النماذج الإحصائية والتحليل الديموغرافي، نتوقع النطاقات العمرية بناءً على اتجاهات شعبية الأسماء عبر الزمن. توفر واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بنا تقديرات عمرية موثوقة لاستهداف المستخدمين وتخصيص أفضل.

🚀 جاهز لتكامل واجهة برمجة التطبيقات

عزز تجربة المستخدم بمحتوى مناسب للعمر والتسويق المستهدف باستخدام واجهة برمجة التطبيقات لتوقع العمر الدقيق.

🔧جرب واجهة برمجة التطبيقات

📊

التحليل الإحصائي

نستخدم بيانات ديموغرافية شاملة ونماذج إحصائية لتقدير النطاقات العمرية بناءً على اتجاهات شعبية الأسماء.

🌍

السياق الثقافي

يأخذ نظامنا في الاعتبار أنماط التسمية الثقافية والاتجاهات الجيلية عبر مناطق ولغات مختلفة.

📈

البيانات التاريخية

نحلل عقودًا من اتجاهات التسمية من أكثر من 195 دولة لتوفير تقديرات عمرية دقيقة.

✨ موثوق به من قبل المطورين في جميع أنحاء العالم•🔒 نهج يعطي الأولوية للخصوصية•⚡ استجابات سريعة للغاية

دعم CSV للبيانات الكبيرة

firstName	lastName	gender	genderProbability	age	ageProbability	country	countryProbability
Alice	Smith	female	0.98	28	0.94	USA	0.95
Bob	Johnson	male	0.96	35	0.91	Canada	0.92
Charlie	Brown	male	0.89	22	0.87	UK	0.88
Diana	Prince	female	0.97	30	0.93	France	0.91
Emily	Clark	female	0.93	25	0.89	Australia	0.9
Fatima	Khan	female	0.94	27	0.92	Pakistan	0.93
Juan	Martinez	male	0.91	32	0.88	Spain	0.89
Liu	Wei	male	0.92	29	0.9	China	0.9
Olga	Ivanova	female	0.95	31	0.91	Russia	0.92
Sara	Ahmed	female	0.9	26	0.86	Egypt	0.88
Tom	Hansen	male	0.87	34	0.85	Norway	0.86