Запрос прайс-листа STATISTICA

Анализ логов и монетизация баз данных с помощью предиктивного моделирования и машинного обучения

Лог-файл - это главный источник информации о поведении посетителей на вашем web-сайте, позволяющий строить предсказательные модели поведения пользователей, проводить оценку эффективности и оптимизировать сайт.

В этом уникальном курсе Академии Анализа Данных вы узнаете, как использовать классические методы и методы машинного обучения и нейронных сетей, провести всесторонний анализ логов, построить предиктивные модели и перевести в деньги накопленную статистику о поведении посетителей сайта.

Нейронные сети, деревья классификации и регрессии, случайные леса, алгоритмы опорных векторов и классические методы кластеризации, включая k-means, являются идеальным инструментом для решения поставленных задач.

Оценка основных показателей KPI сайта и построение моделей зависимости от инструментальных предикторов.

На каждом шаге пользователя мы показываем, как эффективно вычислить вероятность того, что пользователь сделает запрос целевых страниц и оформит заказ.

Проведение что-если анализа, удаление ложных страниц, оптимизация сайта и построение моделей зависимости на строго аналитической основе.

Мы работаем с реальными данными и решаем задачи слушателей, которые получают практический результат непосредственно в процессе занятий.

Анализируются данные как малых и средних компаний, так и данные больших-интернет магазинов с использованием новейших технологий big data.


Программа курса

  1. Импорт лог-файлов в Statistica
  2. Чистка и верификация данных, предпроцессинг
  3. Первичный описательный и визуальный анализ лог-данных
  4. Частотный анализ посещаемости страниц
  5. Кластеризация посетителей с помощью метода k-средних
  6. Анализ посещаемости в разрезе дневной/недельной/месячной аудитории
  7. Прогноз траффика
  8. Модели и профиль посетителей, кластеры посетителей
  9. Учет геоинформации
  10. Анализ связей с помощью таблиц сопряженности
  11. А/В тестирование - статистические методы
  12. Точки входа/выхода посетителей
  13. Нейронные сети как инструмент построения предсказательных моделей
  14. Построение предсказательных моделей конверсии, развертывание моделей, увеличение конверсии с помощью моделей data science
  15. Сети Кохонена как эффективный инструмент классификации
  16. Построение, развертывание и корректировка моделей
  17. Деревья классификации и регрессии в задачах анализа логов
  18. Правила ассоциаций и расчет вероятности оформления заказа и посещения целевых страниц
  19. Кросс-предложения и кросс-продажи
  20. Аналитический отчет
  21. Вопросы-ответы
  22. Разбор задач слушателей


Длительность курса

10 академических часов, курс разбивается на 2 рабочих дня


Курс читается как индивидуально, так и в групповом формате.

Индивидуальное и корпоративное обучение проводится в удобное для Заказчика время, в согласованные сроки.

Ближайшие групповые занятия по курсу:

20-21 декабря

Записаться   Календарь курсов




Стоимость курса                                     Условия и порядок обучения

Другие курсы по нейронным сетям          Все курсы лекций

‹‹
››
ПнВтСрЧтПтСбВс


info@statsoft.ru       (495) 787-77-33       (499) 674-06-15       STATISTICA Data Miner 13.3 Trial

Авторские права на дизайн и материалы сайта принадлежат компании StatSoft Russia.
Все права защищены.

© StatSoft Russia
1999-2018

StatSoft Russia – компания, зарегистрированная и действующая в соответствии с законами России, которые могут отличаться от законов других стран, имеющих офисы StatSoft. Каждый офис StatSoft является самостоятельным юридическим лицом, имеет право предлагать услуги и разрабатывать приложения, которые могут быть, а могут и не быть представлены в офисах StatSoft других стран.

Лицензионное соглашение      Карта сайта