KPI proqnozlaşdırılması

KPI proqnozlaşdırılması «qrafik təxmin etmək» deyil, idarə olunan konturdur: düzgün məlumatlar → adekvat model → ssenarilər və şərh → əməliyyat monitorinqi. Aşağıda - sadə sıralardan portfel, iyerarxik və ehtimal proqnozlarına qədər genişlənən sistem yoxlama siyahısı və memarlıq.

1) Tapşırığın qoyulması

Nə proqnozlaşdırırıq? səviyyə, delta, kvantil, interval, hadisə (spike).
Üfüq/addım: saat/gün/həftə/ay; qısamüddətli nəzarət üçün rolling pəncərələr.
Vahid: məhsul/marka/ölkə/platforma/kanal.
Biznes konteksti: idarə olunan rıçaqlar (promo, qiymətlər, buraxılışlar) və məhdudiyyətlər (SLA, RG/komplayens).
Dəyərlər və risklər: yenidən/aşağı qiymət, saxta risklər üçün cərimə.

2) Məlumat və hazırlıq

Taxıl və təqvim: vahid təqvim (tətil/həftə sonu/əmək haqqı), yerli vaxt (UTC + yerli təqdimatlar).
Aqreqatlar və tutarlılıq: DAU/WAU/MAU, GGR/Net, ARPPU, saxlama (D7/D30), huni konvertasiyası, latency p95 - aydın formulları olan ayrı-ayrı vitrinlər kimi saxlanılır.
Reqressorlar (X): promo/bonuslar, kampaniyalar, qiymət dəyişikliyi, məzmun buraxılışları, idman tədbirləri, valyuta məzənnələri, hava (müvafiq olduqda).
Anomaliyalar və boşluqlar: işarələyin, kor-koranə çıxarmayın; hadisələr üçün - «one-off» bayraqları.
Sxemlərin sabitliyi: məhsul/ölçmə versiyalarının dəyişmə nöqtələri hadisələr kimi qeyd olunur.

3) KPI növləri və modelləşdirmə xüsusiyyətləri

Əlavə həcmlər (gəlir, depozitlər): ETS/ARIMA/GBM/Temporal-NN yaxşı işləyir.
Paylar və dönüşümlər: logit xətləri, beta-binomial modellər, məhdudiyyətlərlə reqressiya [0,1].
Əmsallar və Əlaqələr (ARPPU): Biz ayrıca bir abunə və məxrəcə modelləşdiririk, sonra kompozisiya.
Intermitting sıra (nadir hadisələr, chargeback): Croston/SBA/TSB, zero-inflated yanaşmalar.
Hiyerarxiya (ölkə → marka → kanal): reconciliation: Bottom-Up, Top-Down, MinT.
Kompozit KPI (məsələn, GGR): disagrega sürücülər: trafik × dönüşüm × tezlik × orta çek.

4) Modellər: bazadan qabaqcıl

Beyzlaynlar: Naive, Seasonal Naive, Drift - ədalətli qiymətləndirmə üçün lazımdır.
Sıraların klassikası: ETS/ARIMA/SARIMA; Tez mövsümlər və bayramlar üçün Prophet.
Reqressorlar: ARIMAX/ETS + X, dinamik reqressiya, çoxsaylı mövsümlər üçün TBATS.
Qradiyent gücləndirici/cədvəl NN: LightGBM/XGBoost/TabNet lag-fich, pəncərə statistikası, təqvim və promo ilə.
Zamansal NN: N-Beats, TFT (Temporal Fusion Transformer) - çoxseriyalı və zəngin X.
Ehtimal: kvantil reqressiyası (pinball loss), Gaussian/Student-t, quantile forests/GBM.
Səbəblər və ssenarilər: DiD/SC promo effektini qiymətləndirmək üçün; uplift planlaşdırmaq üçün «yandırsaq nə olacaq».

5) Dekompozisiya və əlamətlər

T + S + R: trend + mövsümilik (həftə günü/ay/saat) + qalıq.
Lag və pəncərələr: 'y _ {t-1.. t-28}', sürüşən orta/std, exp. hamarlama; «bayram quyruqları».
Kateqoriya: ölkə/kanal/OS kimi embeddinq/one-hot.
Hadisələr: buraxılışlar/promosyonlar/bannerlər - ikili/intensivlik.
Leakage-nəzarət: yalnız «keçmişdən» məlumat.

6) Qiymətləndirmə və backtesting

Split: rolling/expanding origin; mövsümü bloklayın (dəfələrlə həftələr/aylar).
Səviyyə metrikası: MAE, RMSE, MAPE/sMAPE, WAPE (sıfırda daha etibarlı).
Ehtimal metrikası: pinball loss (q = 0. 1/0. 5/0. 9), CRPS, intervalların kalibrlənməsi (coverage, SHARP).
Hadisələrin/adaptasiyaların metrikası: «emissiya» detektivi ilə precision/recall.
Basline qaydası: model Seasonal Naive-i məğlub etməlidir.
Sabitlik: seqmentlər/bayramlar üzrə səhvlərin dispersiyası; out-of-time (son N həftə).

7) İerarxik proqnoz və koordinasiya

Bottom-Up: «alt» ümumiləşdirmək; sadə, lakin səs-küylü.
Top-Down: tarixi paylara görə paylayırıq.
MinT (optimal reconciliation): səhvlərin kovariasiyasını minimuma endirir - zəngin «aşağı» ilə ən yaxşı kompromis.
Təcrübə: Hər bir səviyyədə əsas modelləri öyrədirik, sonra razılaşdıracağıq.

8) Ehtimal proqnozları və şərhi

Kvantili: q10/q50/q90 → planlaşdırma «pessimist/baza/optimist».
Intervallar: hədəf əhatə dairəsi (məsələn, 80 %/95%); kalibrləmə yoxlanılır.
Risk dəyəri: asimmetrik itkilərlə KPI üçün şərti VaR/expected shortfall planlayın (tələbin aşağı proqnozu həddindən artıq və əksinə).

9) Ssenari modelləşdirmə

Ekzogen ssenarilər: «promosyonsuz/promosyonla», «kurs ± 10%», «futbol finalı».
What-if: X (kampaniya intensivliyi, limitlər, qiymətlər) → KPI proqnozu və etibarlı intervalları dəyişdirin.
Plan-fakt: körpü faktorları: mövsüm töhfəsi, promo, qiymətlər, trend, şok/hadisə.

10) Əməliyyat konturu və MLOps

Yenidən hazırlıq tezliyi: qısamüddətli KPI - gündəlik/həftəlik; aylıq - T + 1/T + 3.
Laylar/artefaktlar: fichestor (onlayn/oflayn paritet), model reyestri, məlumat versiyaları/KPI düsturları.
Monitorinq: WAPE/SMAPE sürüşmə pəncərəsi, intervalların əhatə olunması, işarələrin sürüklənməsi (PSI), gecikmiş fid, SLA generasiya.
Alertlər: səhvlərin artması> eşik, kalibrlənməmiş intervallar, mövsümiliyin pozulması.
Fail-safe: deqradasiya → Seasonal Naive/ETS; bayram zirvələrində freeze modelləri.
Histeresis: «yanıb-sönməmək» üçün «promo-reqressorları» açmaq/söndürmək üçün müxtəlif hədlər.

11) Qida və iGaming-KPI xüsusiyyətləri (nümunəvi xəritə)

Trafik/aktivlik: DAU/WAU/MAU, matç-gün/oyun buraxılışları nəzərə alınmaqla.
Monetizasiya: GGR/Net, depozitlər, ARPU/ARPPU - güclü mövsümlük «axşam/həftə sonu/tətil».
Saxlama: D1/D7/D30 - təqvim ilə ehtimal (logit) kimi proqnozlaşdırmaq daha yaxşıdır.
Risklər: chargeback rate (intermitting), RG göstəriciləri (siyasət/bayram), antifrod siqnalları.
Əməliyyatlar: latency p95/p99, əməliyyat səhvləri - buraxılışların anomaliyaları/kauzal təsirləri ilə uyğun gəlir.

12) Artefakt şablonları

A. KPI proqnoz pasportu

KPI/kod: 'GGR _ EUR' (formula versiyası)

Üfüq/addım: 8 həftə, gün

Hiyerarxiya: marka → ölkə → platforma

Reqressorlar: 'promo _ spend', 'fixtures _ flag', 'holiday', 'fx _ rate'

Model: 'TFT _ v4' (q10/q50/q90) + MinT reconciliation

Metriklər: WAPE (abs. Hədəf ≤ 8%), coverage 90% interval ≥ 85%

SLO: istehsal ≤ 10 min sonra 06:00 lok.; data lag ≤ 1 saat

Sahibləri: Monetization Analytics; yoxlama tarixi: 2025-10-15

B. Decision-ready hesabat (skelet)

Başlıq: «GGR: proqnoz 8 həftə, q10/q50/q90»

Açar: 3-cü həftə 22% (ES = - € X)

Sürücülər: + həftə sonu mövsümlüyü, + promo effekti, − FX

Tövsiyələr: büdcəni aşağı riskli həftələrə köçürmək, A/B kanallarına limitləri qaldırmaq

C. psevdo-kod payplayn (qısa)

python
1) load data y, X, calendar = load_series_and_regressors()
2) build features ds = make_lags_and_windows(y, X, lags=[1,7,14,28], roll=[7,14,28])
ds = add_calendar_features(ds, calendar) # holidays, dow, month_end
3) split cv = rolling_backtest(ds, folds=6, horizon=28)
4) models m1 = ETSx(). fit(ds. train)         # baseline m2 = LightGBMQuantiles(q=[0. 1,0. 5,0. 9]). fit(ds. train)
5) evaluate scores = evaluate([m1,m2], cv, metrics=['WAPE','pinball'])
6) retrain full + reconcile forecasts = reconcile_minT(train_and_forecast([m2], hierarchy))
7) report + push publish(forecasts, scores, sla=timedelta(minutes=10))

13) Tez-tez səhvlər və anti-nümunələr

Sıfır MAPE: WAPE/sMAPE istifadə edin.
Orta: əlifbaları/məxrəcləri ayrıca toplayın.
Tətil/buraxılış oyunu: reqressorlar və «dad» tarixləri əlavə edin.
Liki: Gələcək məlumatlarla (target leakage).
Beyzline olmadan çox «ağıllı» modellər: əvvəlcə Seasonal Naive-i məğlub edin.
Ölçülməmiş intervallar: «gözəl, lakin boş» - coverage yoxlayın.
hiyerarxiya uyğunsuzluq: reconciliation olmadan ümumi plan dağılır.
Fail-safe olmaması: bayramların zirvəsində model «asılır», planlar dağılır.

14) Prod monitorinqi

Keyfiyyət: WAPE rolling, quantiles pinball, coverage 80/95%.
Sabitlik: PSI əsas xüsusiyyətləri, mövsümi sürüklənmə.
Əməliyyatlar: nəsil vaxtı, data gecikməsi,% folback.
Alertlər: səhvdə «3 σ» qaydası, SLO pozuntusu, iyerarxiya uyğunsuzluğu.
Runibook: freeze rejimi, «səs-küylü» reqressorları söndürmək, fors-sürükləmək.

15) Buraxılışdan əvvəl çek siyahısı

KPI müəyyən və version (semantik qat)
Təqvim/bayramlar/regressorlar razılaşdırılıb və sınaqdan keçirilib
Beyzlayns (Naive/Seasonal) backtesting məğlub
Seçilmiş metriklər (WAPE/pinball) və hədəf eşiklər
Intervalları kalibre; «pessimist/baza/optimist» ssenariləri toplanmışdır
Hiyerarxiya uyğun (MinT/Top-Down)
MLOps: təlim cədvəli, monitorinq, həyəcan, fail-safe
Sənədləşmə: pasport proqnozu, SQL/phice reseptləri, Runibook hadisələri

Yekun

KPI proqnozlaşdırılması həll arxitekturasıdır: aydın təriflər, zəngin təqvim və reqressorlar, dürüst beyzlaynlar, ehtimal proqnozları, iyerarxik koordinasiya, sabit MLOps və ssenari planlaşdırma. Belə bir kontur etibarlı gözləntilər, idarə olunan risklər və birbaşa planlaşdırma, marketinq, əməliyyat və uyğunluğu təmin edən «decision-ready» hesabatları verir.

KPI proqnozlaşdırılması