Основные показатели рекламной кампании

Давайте разберемся с основными показателями любой рекламной кампании, конечно для разных типов интернет рекламы (тизерная, баннерная, контекстная и т.п.) ценность показателей различается, но в общем и целом они схожи. Читать далее

Анализ внешних ссылок на сайтах-донорах.

Автоматизированная фильтрация ссылочной массы.
Долго думал – писать на эту тему или нет. Фактически я отдаю готовый инструмент, который, в своё время, мог существенно облегчить, если даже не заменить помощника SEO-инженера – линк-менеджера.

Читать далее

Быстрая работа с API ВКонтакте.

Предположим, что нам нужно воспользоваться функцией API ВКонтакта — groups.getMembers,ознакомившийся с описанием, с печалью, узнаем, что максимальное значение count за один раз — 1000, т.е. больше 1000 участников получить за один запрос не получится, добавив к этому то, что группы бывают сильно больше 100000 подписчиков и количество запросов к API ограничено 1 в 1 секунду становится совсем печально. Читать далее

Прогноз бюджета на примере Яндекс.Директ

Очень часто, чтобы планировать бюджет на ближайшее время встает закономерный вопрос — «как это сделать просто, быстро и как можно точнее?». Поскольку суточный бюджет вещь достаточно стабильная, редко происходят её резкие изменения, будет отталкивать от текущих суточных трат. Читать далее

Модель Хольта-Уинтерса. Сравнение модели Хольта и Хольта-Уинтерса.

Модель Хольта-Уинтерса отличается от простой модели Хольта в первую очередь тем, что учитывает сезонные колебания, однако она также как и модель Хольта содержит только линейный тренд, поэтому достоверным можно считать прогноз, лишь на один наг вперед. Кроме того, модели Хольта-Уинтерса могут учитывать сезонность в мультипликативном и аддитивном вариантах.

Читать далее

Модель Хольта

Модель Хольта

По сравнению с наивными методами прогноза модель Хольта несколько сложнее в реализации. Кроме того, у данной модели есть большой недостаток – она выдает прогноз лишь на один шаг вперед и не может спрогнозировать, например, 12 будущих часов.

Читать далее

Наивные алгоритмы прогнозирования

При создании «наивных» моделей предполагается, что некоторый последний период прогнозируемого временного ряда лучше всего описывает будущее этого прогнозируемого ряда, поэтому в этих моделях прогноз, как правило, является очень простой функцией от значений прогнозируемой переменной в недалеком прошлом.

Читать далее

Методы сглаживания временных рядов

Для многих систем характерны частые случайные всплески прогнозируемых величин, поскольку они не поддаются прогнозированию, а лишь вносят случайный шум, их нужно отфильтровать, именно для этого используются специальные алгоритмы сглаживания.

Методы сглаживания будут рассматриваться для интерполяции на временном диапазоне в три дня, которые при этом характерно выражены влиянием случайной составляющей. Читать далее

Оценка точности прогнозирования временных рядов

ОЦЕНКА ТОЧНОСТИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

В настоящее время самыми популярными критериями являются оценки ошибки прогнозирования MAE и MAPE

Вводятся следующие обозначения:

  • N – число выполненных прогнозов;
  • Y(t) – фактическое значение заданной функции в момент времени t;
  • Y'(t) – прогнозируемое значение заданной функции в момент времени t.

MAPE – средняя абсолютная ошибка прогнозирования (в процентах): Читать далее

Оценка эффективности площадок для тизерной сети AdLabs

Анализ эффективности площадок размещения в тизерной сети AdLabs.

Цель данной статьи показать, что с помощью простого скрипта на JavaScript и плагина для FF — greasemonkey можно значительно облегчить жизнь трафик-менеджера, рассуждения про алгоритм фильтрации побочный продукт, но я постарался немного затронуть и него.

Читать далее