-
Прогнозирование временных рядов с помощью N-HITS, N-BEATS
В мире data science и машинного обучения постоянно появляются новые методы и алгоритмы, призванные решать сложные задачи прогнозирования временных рядов. Сегодня я хочу поделиться с вами информацией о двух передовых моделях нейронных сетей для прогнозирования временных рядов: N-HITS и N-BEATS. N-HITS расшифровывается как Neural Hierarchical Interpolation for Time Series, а N-BEATS — Neural Basis Expansion…
-
Прогнозирование трафика и конверсий сайта с помощью SVM, SVR (опорных векторов)
Данные веб-аналитики являются многомерными. И хорошо бы чтобы модель машинного обучения учитывала это. SVM (Support Vector Machines) и SVR (Support Vector Regression) — это мощные алгоритмы машинного обучения, которые отлично подходят для работы с многомерными данными. Когда мы анализируем трафик и конверсии, мы имеем дело с множеством факторов: источники трафика, поведение пользователей на сайте, сезонность,…
-
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 хорошее ли сейчас время для покупки или нет. Поскольку Python сам строит графики, а…
-
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 стали неотъемлемой частью предобработки данных в различных областях: от финансового прогнозирования до управления автономными…
-
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 исторических данных. Ключевые особенности Prophet: Простота использования: не требует глубоких знаний в области статистики…
-
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 метрик веб-сайта, рассмотрим конкретные примеры кода и обсудим лучшие практики. Почему LightGBM является эффективным…
-
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 бизнес-процессы. Мы погрузимся в мир веб-аналитики, рассмотрим ключевые продуктовые метрики и научимся их вычислять…
-
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 и эффективности прогнозирования спроса. Необходимость прогнозирования спроса Понимание будущего покупательского спроса крайне важно для…
-
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 XGBoost для решения этой задачи. Почему важно прогнозировать трафик и конверсии сайта? Прежде чем…
-
Оптимизация продаж в екоме с помощью ИИ и машинного обучения
Индустрия екома (e-commerce, онлайн-торговли) одной из первых адаптировалась к внедрению сложных digital технологий в свои процессы. Именно поэтому она стала одной из самых быстрорастущих отраслей экономики в последние годы. Секрет в том, что руководство еком площадок не только существенно улучшило логистику и рекламу в последние годы, но и переосмыслило свою систему продаж, оптимизировало ее, плюс…