חיזוי KPI

חיזוי KPI

חיזוי KPI אינו ”ניחוש הגרף”, אלא לולאה מבוקרת: נתונים נכונים * תרחישי ix מודל הולם ופרשנות = ניטור תפעולי. להלן רשימה של מערכות וארכיטקטורה המאזנות מסדרות פשוטות לפורטפוליו, תחזיות היררכיות והסתברותיות.

1) הצהרת משימה

מה אנו חוזים? רמה, דלתא, כמויות, מרווח, אירוע (ספייק).
אופק/צעד: שעות/ימים/שבועות/חודשים; גלגול חלונות לשליטה לטווח קצר.
יחידה: מוצר/מותג/מדינה/פלטפורמה/ערוץ.
הקשר עסקי: מנופים מבוקרים (פרומו, מחירים, משחררים) והגבלות (SLA, RG/Complication).
ערכים וסיכונים: עלות של מחדש/מתחת לתחזית, בסדר להתראות שווא.

2) נתונים והכנה

תבואה ולוח שנה: לוח שנה יחיד (חגים/סופי שבוע/ימי שכר), אתר זמן (UTC + תצוגות מקומיות).
אגרגטים ועקביות: DAU/WAU/MAU, GGR/NET, ARPPU, שימור (D7/D30), התמרות משפך, latency p95 - חנות כתצוגות נפרדות עם נוסחאות מפורשות.
Regressors (X): קידום/בונוסים, קמפיינים, שינויי מחירים, שחרור תוכן, אירועי ספורט, שערי חליפין, מזג אוויר (אם זה רלוונטי).
חריגות והשמטות: אנו מתייגים, לא להסיר באופן עיוור; לאירועים - ”חד פעמי” דגלים.
יציבות של תוכניות: אנו מקליטים את נקודות השינוי של גרסאות מוצר/ממדים כאירועים.

3) סוגי KPI ותכונות דוגמנות

כרכי תוסף (הכנסות, הפקדות): ETS/ARIMA/GBM/Temporal-NN מבצעים היטב.
שברים והמרה: קווי לוגיט, מודלים בטא-בינומיים, רגרסיה מוגבלת [ 0,1 ].
מקדמים ויחסים (ARPU): מודל המונה והמכנה בנפרד, ואז ההרכב.
סדרה לסירוגין (אירועים נדירים, צ 'רג' בק): Croston/SBA/TSB, גישות מנופחות אפס.
Hierarchies (Strana # breend # kanal): פיוס: Bottom-up, Top-Down, Mint.
KPIs מרוכבים (לדוגמה, GGR): מחלקים נהגי gregate: motion × conversion × frequency xx.

4) מודלים: מן הבסיס אל המתקדם

קווי בסיס: נאיבית, נאיבית עונתית, נסחפת - דרושה להערכה כנה.
סדרות קלאסיות: ETS/ARIMA/SARIMA; נביא לעונות וחגים מהירים.
רגרסורים: ARIMAX/ETS + X, רגרסציות דינמיות, TBATS עבור מספר עונות.
Gradient Hosting/Tabular NN: LightGBM/XGBoost/TabNET עם תכונות לאג, סטטיסטיקות חלונות, לוח שנה ופרומו.
Temporal NN: N-Beats, TFT (Temporal Fusion Transformer) - עבור סדרות רבות ועשירות X.
הסתברות: רגרסיה כמותית (איבוד פינבול), גאוסיאן/סטודנט-t, יערות כמותיים/GBM.
סיבתיות ותרחישים: DID/SC כדי להעריך אפקט פרומו; רומם לתזמן ”מה יקרה אם נכלול”.

5) פירוק וסימנים

T + S + R: מגמה + עונה (יום בשבוע/חודש/שעה) + שיווי משקל.
lags וחלונות: "y _ _ t-1.. T-28 ', נע ממוצעים/std, ext. smooking; ”זנבות חג”.
קטגורי: country/channel/OS כסימן/חד-חם.
אירועים: משחררים/מקדמים/באנרים - בינאריים/מעצימים.
שליטה בדליפה: רק מידע ”מהעבר”.

6) ניקוד ובחינה לאחור

פיצול: גלגול/הרחבת מקור; אנו חוסמים עונתיות (שבועות/חודשים מרובים).
מדדים ברמה: MAE, RMSE, MAPE/sMAPE, WAPE (יותר אמין באפסים).
מדדים הסתברותיים: אובדן פינבול (q = 0. 1/0. 5/0. 9), CRPS, כיול מרווח (כיסוי, חד).
מדדי אירוע/ספייק: דיוק/החזרה על גלאי ”פליטה”.
חוק הבסיס: הדגם צריך לנצח את ”נאיבי עונתי”.
יציבות: שגיאות שונות לפי קטע/חג; מחוץ לזמן (בשבועות האחרונים N).

7) חיזוי ופיוס היררכיים

מלמטה למעלה: לסכם את ”התחתית”; פשוט אבל רועש.
מפוזרים על פני מניות היסטוריות.
MINT (פיוס אופטימלי): ממזער את קווריאנטיות השגיאה - הפשרה הטובה ביותר עם תחתית עשירה.
תרגול: אנחנו מכשירים מודלים בסיסיים בכל רמה, ואז מסכימים.

8) תחזיות ופרשנות הסתברותיות

Quantles: q10/q50/q90 * תכנון ”פסימי/בסיס/אופטימי”.
מרווחים: כיסוי מטרות (למשל: 80 %/95%); בודק כיול.
עלות הסיכון: תוכנית בהתאם למחסור המותנה ב-VAR/צפוי ב-KPIs עם הפסדים אסימטריים (תחזית הביקוש יקרה יותר מהתחזית, ולהיפך).

9) דוגמנות תרחיש

תרחישים אקסוגניים: ”אין פרומו/s פרומו”, ”מסלול של 10%”, ”גמר פוטבול”.
מה-אם: לשנות X (עוצמת קמפיין, גבולות, מחירים) = תחזית KPI ומרווחי ביטחון.
תכנית-עובדה: גורמי גשר: תרומה של עונות, פרומו, מחירים, מגמה, הלם/תקרית.

10) לולאת ייצור ו ־ MLOps

תדירות אימון מחדש: KPIs לטווח קצר - יומי/שבועי; -T + 1/T + 3.
שכבות/פריטים: fichestor (מקוון/לא מקוון), model register, KPI data/forma.
ניטור: WAPE/SMAPE החלפת חלון, כיסוי מרווח, סחיפת תכונה (PSI), עיכוב הזנה, דור SLA.
התראות: שגיאה ספייק> סף, מרווחים לא מכוילים, התמוטטות עונתית.
אל-כשל: rollback Delegradation to עונתי Naive/ETS; דגמי הקפאה לתוך פסגות חג.
היסטריה: שונה על/off סף של ”promo regressors” להימנע ”מהבהב”.

11) מפרט מוצר ו ־ iGaming-KPI (מפה משוערת)

תנועה/פעילות: DAU/WAU/MAU, כולל שידורי התאמה/משחק.
מונטיזציה: GGR/Net, פיקדונות, ARPU/ARPU - ערב חזק/סופשבוע/עונת החגים.
שימור: D1/D7/D30 - עדיף לחזות כהסתברות (לוג) עם לוח שנה.
סיכונים: קצב צ 'רגבק (לסירוגין), אינדיקטורים של RG (מדיניות/חגים), אותות נגד הונאה.
פעולות: latency p95/p99, transaction שגיאות - תואמות לסטיות/השפעות סיבתיות של שחרור.

12) תבניות חפץ

דרכון תחזית KPI

KPI/Code: ”GGR _ EUR” (נוסחה)

אופק/צעד: 8 שבועות, יום

היררכיה: breend # strana # platforma

Regressors: ”promo _ pleasure”, ”fystures _ flag”, ”fx _ ratefust”

מודל: ”TFT _ v4” (q10/q50/q90) + פיוס MINT

Metrics: WAPE (יעד מוחלט 8%), כיסוי 90% - מרווח של 85%

SLO: דור 10 דקות אחרי 06:00; רישום נתונים 1 שעה

בעלים: Monetization Analytics; תאריך עדכון: 2025-10-15

ב. דו "ח מוכן החלטה (שלד)

כותרת: ”GGR: תחזית ל ־ 8 שבועות, q10/q50/q90”

מפתח: סיכון לחוסר אבחנה בשבוע 3 22% (ES = - אירו X)

נהגים: + סופשבוע עונה, + אפקט פרומו, FX

המלצות: שינוי תקציב לשבועות בסיכון נמוך, העלאת מגבלות בערוצי A/B

C. פסאודו-קוד של הצינור (ארעי)

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) שגיאות תכופות ותבניות אנטי

MAPE באפסים: השתמש ב ־ WAPE/sMAPE.
פירושו: מונה/מכנה מצטבר בנפרד.
התעלם מחגים/שחרורים: הוסף רגרסורים ותאריכים ”טעם לוואי”.
פנים: תכונות עם מידע עתידי (דליפת מטרה).

• מרווחים לא מכוילים: ”יפה אבל ריק” - כיסוי בדיקה.
• חוסר עקביות היררכית: ללא פיוס, התוכנית הכוללת מפוזרת.
• חוסר האל-כשל: בשיא החגים, המודל ”תלוי”, מתכנן לקרוס.

14) ניטור במכירות

איכות: WAPE מתגלגל, פינבול בכמות, כיסוי 80/95%.
יציבות: PSI לפי תכונות מפתח, סחף עונתי.
מבצעים: זמן דור, פיגור נתונים,% עממיים.
התראות: ”3 סיגריות” חוק על שגיאה, הפרת SLO, התמוטטות היררכית.
מצב הקפאה, כיבוי רגרסורים ”רועשים”, כוח יתר.

15) רשימת בדיקות טרום הוצאה לאור

[ ] KPI מוגדר ומבוסס (שכבה סמנטית)

[ ] לוח שנה/חגים/רגרסורים מיושרים ונבדקים

[ ] Baseline (נאיבי/עונתי) מובס על ידי חזרה

[ ] מדדים נבחרים (WAPE/pinball) וסף המטרה

[ ] המרווחים מכוילים; תרחישים פסימיים/בסיסים/אופטימיים שנאספו

[ ] היררכיות מסכימות (MINT/Top-Down)

[ ] MLOPs:

תיעוד: דרכון תחזית, מתכונים של SQL/prize, ריצת תקרית

סך הכל

תחזית KPI היא ארכיטקטורת פתרונות: הגדרות ברורות, לוח שנה עשיר ורגרסורים, קווי בסיס ישרים, תחזיות הסתברותיות, יישור היררכי, MLOPs יציבים ותכנון תרחישים. מתווה זה מספק ציפיות סבירות, סיכונים הניתנים לניהול ודיווחים ”מוכנים להחלטה” שמזינים ישירות תכנון, שיווק, פעולות וציות.