-
Определение лучших источников трафика сайта с помощью Python
В современном интернет-маркетинге понимание эффективности источников трафика сайта является одним из важнейших критериев оптимизации маркетинговых стратегий и повышении конверсии. В этой статье я поделюсь своим опытом использования Python для глубокого анализа источников трафика, уделяя особое внимание UTM-меткам и их влиянию на…
-
Анализ эффективности в спорте на примере Криштиано Роналду
Анализ выступлений спортсменов — это всегда интересно, а Криштиану Роналду — один из самых известных футболистов в мире. И я подумал, а почему бы не проанализировать его игры за последние годы, используя всю мощь Python? Как собирались данные? Данные о выступлениях…
-
Планирование экспериментов и A/B тестов на сайтах с помощью Python
Как эксперт в области анализа данных, я часто сталкиваюсь с задачами оптимизации веб-сайтов и приложений. Одним из наиболее эффективных инструментов для этого является проведение A/B тестов. В этой статье я подробно расскажу о том, как правильно планировать эксперименты и проводить A/B…
-
Графический анализ владения автомобилями в регионах России
Целью этой работы было построение интерактивных и подробных диаграмм о количестве автомобилей в регионах России с помощью Tableau. Прежде всего, это была непростая задача. Поскольку многие данные сейчас не опубликованы и разбросаны по сотням сайтов. Мне пришлось потратить несколько часов, собирая…
-
Анализ акций Tesla с помощью Python
Целью этого проекта был анализ возможностей Python для исследования цен на акции. Легенда этого исследования такова: некий инвестор хочет инвестировать в акции Tesla, потому что он видит хорошую тенденцию к росту на многочисленных биржевых сайтах. Я, как аналитик, должен ответить ему…
-
Сглаживание временных рядов и шума в данных с помощью Kalman Filter
В мире анализа данных и машинного обучения мы часто сталкиваемся с временными рядами, которые содержат значительное количество шума. Этот шум может затруднять выявление истинных закономерностей и трендов, критически важных для принятия обоснованных решений. Именно поэтому сглаживание временных рядов и фильтрация шума…
-
Прогнозирование трафика и конверсий сайта с помощью Prophet
Prophet — это библиотека с открытым исходным кодом, разработанная специально для прогнозирования временных рядов. Она основана на декомпозиционной модели, которая учитывает тренд, сезонность и праздничные эффекты. Prophet особенно хорошо подходит для задач прогнозирования с сильными сезонными паттернами и несколькими циклами в…
-
Как строить сложные воронки, свои модели атрибуции, ассоциированные конверсии с помощью Python и Pandas
Традиционные методы анализа воронок продаж и моделей атрибуции часто оказываются недостаточными для современных многоканальных маркетинговых стратегий. Пользователи взаимодействуют с брендом через множество точек контакта, и их путь к конверсии может быть длинным и запутанным. Именно поэтому аналитикам и маркетологам нужны более…
-
Трафик сайтов. Анализ воронки и клиентского поведения с помощью Python
В эпоху доминирования цифровых коммуникаций сайты часто являются первой точкой контакта с потенциальными клиентами. И понимание того, как пользователи взаимодействуют с сайтом, откуда они приходят и что их интересует, может дать ценное преимущество в конкурентной борьбе. В этой статье я поделюсь…
-
Прогнозирование трафика и конверсий сайта с помощью LightGBM
LightGBM (Light Gradient Boosting Machine) — это высокоэффективная реализация градиентного бустинга, которая в последние годы завоевала популярность среди специалистов по машинному обучению благодаря своей скорости и точности. В этой статье мы глубоко погрузимся в то, как использовать LightGBM для прогнозирования ключевых…
Добро пожаловать на сайт Machine Learning Guru! Здесь вы найдете увлекательные статьи и полезные советы о data science, машинном обучении, нейронных сетях, финансовой и биржевой аналитике, веб-аналитике, прогнозировании данных, временных рядах и современных алгоритмах исскуственного интеллекта.
На сайте mlgu.ru представлены: гайды по исследованиям данных, примеры кода на Python, SQL и других языках программирования, примеры анализа данных и построения ML-моделей в различных сферах и проектах. Здесь вы также найдете обзоры новейших инструментов и библиотек data science и machine learning, а также сможете ознакомиться с лучшими практиками по оптимизации бизнес-процессов с помощью этих инструментов.