Size: a a a

Python для анализа данных

2019 July 12

OB

Oleg Basmanov in Python для анализа данных
Спасибо за помощь :)
источник
2019 July 13

ВМ

Владислав М... in Python для анализа данных
всем привет, только вникаю в тему анализа данных, прошу совет, где почитать/посмотреть по моей ситуации:

Веду рекламные кампании в яндекс и гугл для застройщика. Основные цели на сайте это звонок или заявка, но далеко не все целевые (устраивает цена, срок сдачи и т.п.). Поэтому самих конверсий для каких-либо автостратегий или анализа данных в интерйейсе не хватает + нельзя обновлять информациб о визитах в отдел продаж и покупках. Решил всю информацию собирать в Бигквери гугла (допустим). В итоге куча данных разного формата.  

Задача1: найти какие-то критерии, совокупность параметров, которые связаны с целевой конверсией, а может даже и визитом в офис.  
Задача2:  находить, а что вдруг случилось на той неделе, у  нас вдруг пропали звонки (технические неполадки пропускаем)
И подзадача: повлияла ли конкертная кампания (например с акцией) на кол-во целевых обращений (связь нелинейная, так что в метрике не увидеть)

И вот проблема: Какие данные анализировать, каким методом и как данны стандартизировать.

Пример время на сайте в минутах у какой-то группы 1 у какой-то 60. Число просмотренных страниц от 1 до допустим 15. Критерий 0/1 смотрел страницу с ипотекой или нет, смотрел варианты отделки или нет.  Дальше чуть разнообразнее : либо число просмотренных конкретных планировок (/float/<номер квартиры>) или же такие параметры как: смотрел одну планировку 0/1 смотрел две планировки 0/1 и т.к.   Дальше критерии пола в версии яндекс директ М/Ж (0/1)  и по версии яндек метрики М Ж Неопределен (0/1 0/1 0/1 для каждого параметра), устройства ПК/мобила, для мобил андройд/ios
А рекламные кампании как? Ведь человек может зайти и с пяти разых перед тем как будет конверсия? Для каждой 0/1, а как тогда порядок учитывать? А если захотим в разрезе групп объявлений или ключевых слов или самих объявлений (ведь разные графические объявлению привлекают разную аудиторию)

В общем чем больше изучаю, тем больше вопросов.
источник

MY

Maksim Yasinski in Python для анализа данных
Владислав М
всем привет, только вникаю в тему анализа данных, прошу совет, где почитать/посмотреть по моей ситуации:

Веду рекламные кампании в яндекс и гугл для застройщика. Основные цели на сайте это звонок или заявка, но далеко не все целевые (устраивает цена, срок сдачи и т.п.). Поэтому самих конверсий для каких-либо автостратегий или анализа данных в интерйейсе не хватает + нельзя обновлять информациб о визитах в отдел продаж и покупках. Решил всю информацию собирать в Бигквери гугла (допустим). В итоге куча данных разного формата.  

Задача1: найти какие-то критерии, совокупность параметров, которые связаны с целевой конверсией, а может даже и визитом в офис.  
Задача2:  находить, а что вдруг случилось на той неделе, у  нас вдруг пропали звонки (технические неполадки пропускаем)
И подзадача: повлияла ли конкертная кампания (например с акцией) на кол-во целевых обращений (связь нелинейная, так что в метрике не увидеть)

И вот проблема: Какие данные анализировать, каким методом и как данны стандартизировать.

Пример время на сайте в минутах у какой-то группы 1 у какой-то 60. Число просмотренных страниц от 1 до допустим 15. Критерий 0/1 смотрел страницу с ипотекой или нет, смотрел варианты отделки или нет.  Дальше чуть разнообразнее : либо число просмотренных конкретных планировок (/float/<номер квартиры>) или же такие параметры как: смотрел одну планировку 0/1 смотрел две планировки 0/1 и т.к.   Дальше критерии пола в версии яндекс директ М/Ж (0/1)  и по версии яндек метрики М Ж Неопределен (0/1 0/1 0/1 для каждого параметра), устройства ПК/мобила, для мобил андройд/ios
А рекламные кампании как? Ведь человек может зайти и с пяти разых перед тем как будет конверсия? Для каждой 0/1, а как тогда порядок учитывать? А если захотим в разрезе групп объявлений или ключевых слов или самих объявлений (ведь разные графические объявлению привлекают разную аудиторию)

В общем чем больше изучаю, тем больше вопросов.
запишись на Data Science или Machine Learning на Coursera или иной аналогичной платформе, разберешься
источник

MY

Maksim Yasinski in Python для анализа данных
ещё почитай про A/B тестирование у Google или Amazon
источник

ВМ

Владислав М... in Python для анализа данных
Maksim Yasinski
запишись на Data Science или Machine Learning на Coursera или иной аналогичной платформе, разберешься
это которые 1-2 года идут?
источник

MY

Maksim Yasinski in Python для анализа данных
ну и математику изучай, если забыл уже
источник

MY

Maksim Yasinski in Python для анализа данных
Владислав М
это которые 1-2 года идут?
там в основном курсы на месяц рассчитаны, в программе 5 курсов, можно взять 3
источник

MY

Maksim Yasinski in Python для анализа данных
ну и зависит от тебя, от времени свободного
источник

MY

Maksim Yasinski in Python для анализа данных
ну и желания
источник

MY

Maksim Yasinski in Python для анализа данных
и ещё уровня подготовленности в области математики
источник

MY

Maksim Yasinski in Python для анализа данных
я проходил от Мичиганского университета, мне понравилось, но они не единственные
источник

ВМ

Владислав М... in Python для анализа данных
ну вот в закладках нетология на 1,5 года полный курс. 200к стоит, пока думаю. И смотрю на ютубе от Computer Science Center вспоминая математику.
источник

MY

Maksim Yasinski in Python для анализа данных
ок, я ответил, что сам знал, у меня 1,5 года нету учится
источник

ВМ

Владислав М... in Python для анализа данных
Maksim Yasinski
ок, я ответил, что сам знал, у меня 1,5 года нету учится
да, спасибо, посмотрю курсеру, я начал сам по кусочкам и сталкнулся в кучей вопросов , а в коротких лекциях говорят в общем, без примеров в маркетинге...
источник

АМ

Алексей Макаров... in Python для анализа данных
Владислав М
да, спасибо, посмотрю курсеру, я начал сам по кусочкам и сталкнулся в кучей вопросов , а в коротких лекциях говорят в общем, без примеров в маркетинге...
Посмотрите лекции школы менеджеров Яндекса на YouTube. Там много про метрики, методологии анализа
источник

ВМ

Владислав М... in Python для анализа данных
Алексей Макаров
Посмотрите лекции школы менеджеров Яндекса на YouTube. Там много про метрики, методологии анализа
👍даже не знал что такие есть
источник

M

Maximus in Python для анализа данных
Добрый день коллеги! Кто-нибудь разбивал 40гб csv-файл?
источник

AK

Andrey Kataev in Python для анализа данных
Maximus
Добрый день коллеги! Кто-нибудь разбивал 40гб csv-файл?
Читай через chunk выставляешь размер для чтения строчек. Думаю норм будет
источник

M

Maximus in Python для анализа данных
Этот не разбивает
источник

OD

Oleh Dankevych in Python для анализа данных
Всім привіт,
Можливо прозвучить по дурному. Але є тут хтось хто може навчити програмування на Python?
источник