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.
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.
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.
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.
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.