-
Прогнозирование трафика и конверсий сайта с помощью Catboost
За последние годы я реализовал множество проектов по прогнозированию метрик веб-сайтов, и могу с уверенностью сказать, что алгоритм CatBoost от Яндекса произвел настоящую революцию в этой области. В данной статье я поделюсь своим опытом использования CatBoost для создания точных прогнозов трафика и конверсий, а также расскажу о тонкостях работы с этим инструментом на реальных данных…
-
Как предсказать отток клиентов с помощью машинного обучения
Клиентский отток – это одна из ключевых проблем современного бизнеса, особенно для компаний, работающих по модели подписки или регулярных продаж. В этой статье я поделюсь своим опытом и расскажу, как построить эффективную модель машинного обучения для предсказания оттока. Почему прогнозирование оттока так важно? Привлечение нового клиента обходится бизнесу в 5-25 раз дороже, чем удержание существующего.…
-
Продвинутые методы предиктивной аналитики с глубокими нейронными сетями
В современном мире данные стали новой нефтью, а способность предсказывать будущие тенденции на их основе – критически важным конкурентным преимуществом. За последние несколько лет я реализовал десятки проектов в области предиктивной аналитики с использованием глубокого обучения и нейронных сетей, и сегодня хочу поделиться своим опытом и знаниями в этой захватывающей области. Преимущества deep learning в…
-
Классические методы предиктивной аналитики
Предиктивная аналитика – это область анализа данных, которая использует статистические алгоритмы, машинное обучение и методы искусственного интеллекта для прогнозирования будущих событий или поведения на основе исторических данных. Эта дисциплина находится на стыке статистики, информатики и бизнес-аналитики, что делает ее чрезвычайно мощным инструментом для принятия решений в различных отраслях. Основная идея предиктивной аналитики заключается в том,…
-
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,…
-
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 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…
-
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 поделюсь своим опытом и расскажу, как Python может помочь вам оптимизировать рабочие процессы, повысить…
-
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 инструментов можно не просто собирать и визуализировать данные, но и находить в них скрытые…
-
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…