KPI болжолдоо

KPI болжолдоо - бул "графикти болжолдоо" эмес, башкарылуучу контур: туура маалыматтар → адекваттуу модель → сценарийлер жана интерпретация → операциялык мониторинг. Төмөндө - жөнөкөй катардан портфелдик, иерархиялык жана ыктымалдык божомолдорго чейин масштабдуу системалык чек тизмеси жана архитектурасы.

1) Тапшырманы коюу

Биз эмнени болжолдоп жатабыз? деңгээл, дельта, квантиль, интервал, окуя (спайк).
Горизонт/кадам: саат/күн/жума/ай; кыска мөөнөттүү контролдоо үчүн rolling терезелер.
Бирдик: продукт/бренд/өлкө/платформа/канал.
Бизнес контекст: башкарылуучу рычагдар (промо, баалар, релиздер) жана чектөөлөр (SLA, RG/комплаенс).
Баалуулуктар жана тобокелдиктер: кайра/кайра сатып алуу наркы, жалган алерталар үчүн айып пул.

2) Маалыматтар жана даярдоо

Дан жана календар: бирдиктүү календар (майрам/дем алыш/эмгек акы), жергиликтүү убакыт (UTC + жергиликтүү өкүлчүлүк).
Агрегаттар жана консистенттүүлүк: DAU/WAU/MAU, GGR/Net, ARPPU, кармап туруу (D7/D30), воронка конверсиясы, latency p95 - айкын формулалары бар өзүнчө витриналар катары сактоо.
Regressors (X): промо/бонустар, кампаниялар, баалардын өзгөрүшү, мазмун релиздери, спорттук иш-чаралар, алмашуу курсу, аба ырайы (тиешелүү болсо).
Аномалиялар жана өткөрмөлөр: белгилөө, сокур алып салуу эмес; окуялар үчүн - "one-off" желектери.
Схемалардын туруктуулугу: продукт/өлчөө версияларын өзгөртүү чекиттери окуялар катары катталат.

3) KPI түрлөрү жана моделдөөнүн өзгөчөлүктөрү

Кошумча көлөмдөр (киреше, депозиттер): ETS/ARIMA/GBM/Temporal-NN жакшы иштейт.
Үлүштөр жана конверсиялар: логит-линиялар, бета-биномиалдык моделдер, чектөөлөр менен регрессия [0,1].
Коэффициенттер жана катыштар (ARPPU): алуучуну жана бөлүкчөнү өзүнчө, андан кийин композицияны моделдейбиз.
Intermitting катар (сейрек окуялар, chargeback): Croston/SBA/TSB, zero-inflated ыкмалары.
Иерархия (өлкө → бренд → канал): reconciliation: Bottom-Up, Top-Down, MinT.
Composite KPI (мисалы, GGR): Дисагрегация айдоочулар: трафик × конверсия × жыштык × орточо чек.

4) Моделдер: базалык чейин Advanced

Бейзлайндар: Naive, Seasonal Naive, Drift - чынчыл баа берүү үчүн зарыл.
Катар классикасы: ETS/ARIMA/SARIMA; тез сезондук жана майрам үчүн Prophet.
Регрессорлор: ARIMAX/ETS + X, динамикалык регрессия, көп мезгилдүүлүк үчүн TBATS.
Gradient Boosting/таблицалык NN: LightGBM/XGBoost/TabNet менен лаг-фич, терезе статистикасы, календарь жана промо.
Убактылуу NN: N-Beats, TFT (Temporal Fusion Transformer) - көп сериялар жана бай X үчүн.
Ыктымалдыгы: quantile регрессия (pinball loss), Gaussian/Student-t, quantile forests/GBM.
Себеп жана жагдайлар: DiD/SC промо таасирин баалоо үчүн; uplift пландаштыруу үчүн "күйгүзсөк эмне болот".

5) Декомпозиция жана белгилер

T + S + R: тренд + сезондук (жума күнү/ай/саат) + калдык.
Лагдар жана терезелер: 'y _ {t-1.. t-28}', жылма орточо/стд, эксп. тегиздөө; "майрамдык куйруктары".
Категориялык: өлкө/канал/OS катары эмбеддинг/бир-hot.
Окуялар: релиздер/акциялар/баннерлер - бинардык/интенсивдүүлүк.
Leakage-Control: гана маалымат "өткөн".

6) Баа берүү жана backtesting

Split: rolling/expanding origin; мезгилдүүлүккө бөгөт коюу (көп жума/ай).
деңгээл көрсөткүчтөрү: MAE, RMSE, MAPE/sMAPE, WAPE (нөлдүк ишенимдүү).
Ыктымалдык метрика: pinball loss (q = 0. 1/0. 5/0. 9), CRPS, аралык калибрлөө (coverage, SHARP).
Окуялардын/спайктардын метрикасы: "чыгаруу" детектору боюнча precision/recall.
Бейзлайн эрежеси: модель Seasonal Naive менен жеңишке жетиши керек.
Туруктуулук: сегменттер/майрамдар боюнча ката дисперсиясы; out-of-time (акыркы N жума).

7) Иерархиялык болжолдоо жана макулдашуу

Bottom-Up: жалпылоо "төмөн"; жөнөкөй, бирок ызы-чуу.
Top-Down: тарыхый үлүштөрү боюнча бөлүштүрүлөт.
MinT (optimal reconciliation): каталардын ковариациясын азайтат - бай "төмөн" менен эң жакшы компромисс.
Практика: ар бир денгээлде негизги моделдерди үйрөтүп, анан макулдашабыз.

8) Ыктымалдык божомолдор жана чечмелөө

Квантили: q10/q50/q90 → пландоо "пессимист/база/оптимист".
Интервалдар: максаттуу камтуу (мисалы, 80 %/95%); калибрлөөнү текшерип жатабыз.
Тобокелдик наркы: асимметриялык жоготуулар менен KPI үчүн шарттуу VaR/expected shortfall боюнча пландаштыруу (суроо-талаптын кыска болжолу ашыкча болжолдоого караганда кымбат, жана тескерисинче).

9) Script моделдөө

Экзогендик сценарийлер: "промо/промо жок", "курс ± 10%", "футбол финалы".
What-if: X (кампаниялардын интенсивдүүлүгү, лимиттер, баалар) → KPI божомолу жана ишенимдүү интервалдарды өзгөртүү.
Факт планы: көпүрө (көпүрө) факторлору: сезондордун салымы, промо, баалар, тренд, шок/окуя.

10) иштетүү схемасы жана MLOps

Кайра даярдоо жыштыгы: кыска мөөнөттүү KPI - күн сайын/жума сайын; айлык - T + 1/T + 3.
Катмарлар/экспонаттар: фичестор (онлайн/оффлайн паритет), моделдердин реестри, маалыматтардын версиялары/KPI формулалары.
Мониторинг: WAPE/SMAPE жылма терезе боюнча, интервалдарды жабуу, белгилердин жылышы (PSI), фид кечигүү, SLA муун.
Алерталар: каталар> босогонун көтөрүлүшү, калибрленбеген интервалдар, сезондуктун бузулушу.
Fail-safe: деградация → Seasonal Naive/ETS; майрам чокуларында freeze-моделдер.
Гистерезис: "промо-регрессорлорду" күйгүзүү/өчүрүү үчүн ар кандай босоголор.

11) Азык-түлүк жана iGaming-KPI өзгөчөлүктөрү (болжолдуу карта)

Traffic/Activity: DAU/WAU/MAU, матч-күн/оюн релиздери эске алуу менен.
Monetization: GGR/Net, депозиттер, ARPU/ARPPU - күчтүү сезондук "кечинде/дем алыш/майрам".
Сактоо: D1/D7/D30 - календары менен ыктымалдуулук (логит) катары алдын ала жакшы.
Тобокелдик: chargeback rate (intermitting), RG-индикаторлор (саясат/майрам), antifrod сигналдар.
Операциялар: latency p95/p99, транзакциялардын каталары - релиздердин аномалиялары/каузалдык таасирлери менен шайкеш келет.

12) Артефакттардын үлгүлөрү

A. KPI болжолдоо паспорту

KPI/коду: 'GGR _ EUR' (формуланын версиясы)

Горизонт/кадам: 8 жума, күн

Иерархия: бренд → өлкө → платформа

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

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

Метрика: WAPE (абс. максаттуу ≤ 8%), coverage 90% интервал ≥ 85%

SLO: муун ≤ 10 мин кийин 06:00 lok.; берилиштер ≤ 1 саат

Ээлери: Monetization Analytics; текшерүү күнү: 2025-10-15

B. Decision-ready отчет (скелет)

Аталышы: "GGR: 8 жума болжолдоо, q10/q50/q90"

Ачкыч: 3-жуманын ичинде алдын ала тобокелдик 22% (ES = - € X)

Айдоочулар: + сезондук дем алыш, + промо таасири, − FX

Сунуштар: бюджетти тобокелдиги төмөн жумаларга жылдыруу, А/В каналдарына лимиттерди көтөрүү

C. Pseudo-коду (кыска мөөнөттүү)

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) Тез-тез каталар жана анти-үлгүлөрү

нөл MAPE: WAPE/sMAPE колдонуу.
Орточо: алуучуларды/бөлүкчөлөрдү өзүнчө бириктириңиз.
Ignor майрамдар/релиздер: регрессор жана "даам" даталарды кошуу.
Faces: келечектеги маалымат менен Fich (target leakage).
Бейзлайнсыз өтө "акылдуу" моделдер: биринчи Seasonal Naive утуп.
Калибрленбеген интервалдар: "сулуу, бирок бош" - coverage текшерүү.
Иерархия ыраатсыздыгы: reconciliation жалпы планы жок.
Жок fail-safe: майрам чокусунда модель "илинип", пландары кулап жатат.

14) Прод мониторинг

Сапаты: WAPE rolling, quantiles боюнча pinball, coverage 80/95%.
Туруктуулук: PSI негизги белгилери, сезондук жылып.
Операциялар: генерация убактысы, маалымат артта калуу,% фолбэктер.
Alerta: эрежеси "3 σ" ката, SLO бузуу, иерархия келишпестик.
Рунибук: freeze-режими, "ызы-чуу" regressors өчүрүү, форс-кайра.

15) чыгаруу алдында чек тизмеси

KPI аныкталган жана которулган (семантикалык катмар)
Календарь/майрам/regressors макулдашылган жана сыналган
Бейзлайндар (Naive/Seasonal) backtesting боюнча жеңилген
Тандалган метриктер (WAPE/pinball) жана максаттуу босоголор
Аралыктар калибрленген; сценарийлер "пессимист/база/оптимист" чогултулган
Иерархия шайкеш келет (MinT/Top-Down)
MLOps: окутуу тартиби, мониторинг, Алерт, fail-safe
Документтер: паспорт болжолдоо, SQL/phice Recipes, Runibook окуялар

Жыйынтык

KPI прогноздоо - чечимдердин архитектурасы: так аныктамалар, бай календарь жана регрессорлор, чынчыл бейзлайндар, ыктымалдык божомолдор, иерархиялык макулдашуу, туруктуу MLOps жана сценарийди пландаштыруу. Бул контур туура күтүүлөрдү берет, башкарылуучу тобокелдиктер жана түздөн-түз пландаштыруу, маркетинг, иш жана комплаенс менен камсыз "decision-ready" отчеттор.

KPI болжолдоо