-
Как находить точки роста онлайн-бизнеса с помощью Python
В условиях огромной конкуренции успех онлайн-бизнеса во-многом зависит от способности компании анализировать большие объемы данных и находить в них скрытые возможности для роста. В цифровом мире каждое действие пользователя оставляет след: клики, просмотры страниц, время на сайте, конверсии — все это…
-
Расчет и анализ продуктовых метрик по данным веб-аналитики с помощью Python
В современном мире данных и аналитики ключом к успеху любого онлайн-бизнеса является глубокое понимание поведения пользователей и эффективности продукта. В этой статье я поделюсь своим опытом использования Python для расчета и анализа продуктовых метрик, которые помогают принимать обоснованные решения и оптимизировать…
-
Ad hoc анализ трафика сайтов с помощью SQL и Python
Ad hoc анализ — это метод исследования данных, который фокусируется на конкретных бизнес-вопросах или проблемах, возникающих в режиме реального времени. В контексте анализа трафика сайтов, ad hoc подход позволяет нам быстро реагировать на неожиданные тренды, аномалии или возможности, которые могут быть…
-
Поиск и анализ аномалий в сырых данных веб-аналитики с помощью Python
Аномалии в трафике, конверсиях, поведении пользователей на сайте могут рассказать многое о здоровье веб-сайта. И если научиться их своевременно выявлять, то можно сэкономить множество сил, нервов, времени и денег. Простой пример — аномально высокая конверсия по одной из целей может быть…
-
Автоматизация процессов анализа данных с помощью Python
Python стал de facto стандартом в мире data science, и на это есть веские причины. Его гибкость, простота синтаксиса и богатая экосистема библиотек делают его идеальным инструментом для автоматизации рутинных задач, связанных с обработкой и анализом данных. В этой статье я…
-
Поиск инсайтов в данных веб-аналитики с помощью Python и Pandas
Современный маркетинг немыслим без анализа данных веб-аналитики. Они стали неотъемлемой частью принятия решений для бизнеса любого масштаба. В этой статье я хочу поделиться своим опытом использования Python и библиотеки Pandas для эффективного анализа данных веб-аналитики. Мы рассмотрим, как с помощью этих…
-
Прогнозирование спроса с помощью машинного обучения
Прогнозирование спроса — важнейший процесс в различных отраслях промышленности, включающий в себя предсказание будущих продаж. Это краеугольный камень для эффективного управления цепочками поставок, контроля запасов и стратегического бизнес-планирования. В последнее время машинное обучение (ML) стало играть важную роль в повышении точности…
-
Прогнозирование трафика и конверсий сайта с помощью XGBoost
Являясь экспертом в области анализа данных и машинного обучения, я часто сталкиваюсь с задачами прогнозов в веб-аналитике. Одна из наиболее интересных и важных задач — это прогнозирование трафика и конверсий сайта. В этой статье я хочу поделиться своим опытом использования алгоритма…
-
Как правильно оценивать результаты A/B тестов с помощью Python
A/B-тестирование сайта — это один из наиболее эффективных методов для улучшения пользовательского интерфейса, увеличения конверсий и принятия решений на основе данных. Однако сам тест — это только начало. Ключевой этап любого A/B-теста — это правильная оценка его результатов. Часто начинающие аналитики…
-
Проведение A/B-тестов дизайна сайта с помощью машинного обучения с Python
A/B-тестирование — это одна из ключевых стратегий в оптимизации пользовательского опыта и увеличения конверсий на сайте. Традиционные методы тестирования иногда работают достаточно хорошо, однако когда мы включаем в процесс машинное обучение, мы можем добиться значительно более точных результатов. Сегодня я хочу…
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.