Пешгӯии KPI
Пешгӯии KPI
Пешгӯии KPI ин "фарзияи графикӣ" нест, балки ҳалқаи назоратшаванда аст: маълумоти дуруст → сенарияи муносиб ва сенарияи маънидод → мониторинги амалиётӣ. Дар зер рӯйхати назорати система ва меъморӣ оварда шудааст, ки аз силсилаи оддӣ то портфел, пешгӯиҳои иерархикӣ ва эҳтимолиро васеъ мекунад.
1) Изҳороти вазифа
Мо чиро пешгӯӣ мекунем? сатҳ, дельта, миқдор, фосила, ҳодиса (хӯша).
Уфуқӣ/қадам: соатҳо/рӯзҳо/ҳафтаҳо/моҳҳо; тирезаҳои ғелонда барои назорати кӯтоҳмуддат.
Шӯъба: Маҳсулот/Бренд/Кишвар/Платформа/Канал.
Контексти тиҷорат: фишангҳои назоратшаванда (промо, нархҳо, релизҳо) ва маҳдудиятҳо (SLA, RG/мувофиқат).
Арзишҳо ва хатарҳо: арзиши такрорӣ/пешгӯишаванда, ҷарима барои огоҳиҳои бардурӯғ.
2) Маълумот ва тайёрӣ
Ғалладона ва тақвим: тақвими ягона (рӯзҳои истироҳат/истироҳат/рӯзҳои музди меҳнат), маҳалли вақт (UTC + назари маҳаллӣ).
Агрегатҳо ва пайдарҳамӣ: DAU/WAU/MAU, GGR/Net, ARPPU, нигоҳдорӣ (D7/D30), табдили ҳалқаҳо, таъхири p95 - ҳамчун намоиши алоҳида бо формулаҳои возеҳ.
Регрессорҳо (X): аксияҳо/мукофотпулӣ, маъракаҳо, тағирёбии нархҳо, нашри мундариҷа, чорабиниҳои варзишӣ, қурби асъор, обу ҳаво (агар мувофиқ бошад).
Аномалия ва нуқсонҳо: мо қайд мекунем, кӯр-кӯрона нест намекунем; барои чорабиниҳо - парчамҳои "якдафъаина".
Устувории схемаҳо: мо нуқтаҳои тағирёбии версияҳо/андозаҳои маҳсулотро ҳамчун рӯйдодҳо сабт мекунем.
3) Намудҳои KPI ва хусусиятҳои моделсозӣ
Ҳаҷми иловагӣ (даромад, амонатҳо): ETS/ARIMA/GBM/Temporal-NN хуб иҷро мекунанд.
Фраксияҳо ва табдилҳо: хатҳои логит, моделҳои бета-биномӣ, регрессияи маҳдуд [0,1].
Коэффисиентҳо ва таносубҳо (ARPPU): ҳисобкунак ва махрутро алоҳида, баъд таркибро модел кунед.
Силсилаи фосилавӣ (рӯйдодҳои нодир, пардохт): Кростон/SBA/TSB, равишҳои сифрӣ.
Иерархияҳо (strana → brend → kanal): мусолиҳа: аз поён ба боло, аз боло ба поён, MIN.
KPI-ҳои таркибӣ (масалан, GGR): ронандагонро аз ҳам ҷудо кунед: трафик × табдили × басомад × санҷиши миёна.
4) Моделҳо: аз асосӣ ба пешрафта
Асосҳо: Содда, соддалавҳии мавсимӣ, Дрифт - барои арзёбии софдилона лозим аст.
Силсилаи классикӣ: ETS/ARIMA/SARIMA; Паёмбар барои мавсими зуд ва идҳо.
Регрессорҳо: ARIMAX/ETS + X, регрессияи динамикӣ, TBATS барои мавсимҳои сершумор.
Баланд бардоштани градиент/ҷадвалбандии NN: Light
NN муваққатӣ: N-Beats, TFT (Трансформатори муваққатии муваққатӣ) - барои сериалҳо ва бойи X.
Эҳтимолият: регрессияи квантӣ (талафоти пинбол), Гауссиан/Донишҷӯ-т, ҷангалҳои квантӣ/GBM.
Сабабҳо ва сенарияҳо: DID/SC барои арзёбии самараи промо; боло рафтан ба ҷадвали "чӣ мешавад, агар мо дохил шавем".
5) Таҷзия ва аломатҳо
T + S + R: тамоюл + мавсимӣ (рӯзи ҳафта/моҳ/соат) + тавозун.
Қафоҳо ва тирезаҳо: 'y _ {t-1.. t-28} ', ҳаракат ба ҳисоби миёна/std, васеъ кардани ҳамвор; "думҳои ид".
Категория: кишвар/канал/ОС ҳамчун воридкунӣ/як-гарм.
Чорабиниҳо: Релизҳо/Аксияҳо/Баннерҳо - Бинарӣ/Шиддатҳо.
Назорати ихроҷ: танҳо иттилоот "аз гузашта".
6) Баҳодиҳӣ ва backtesting
Тақсим: пайдоиши ғелонда/васеъшаванда; мо мавсимиятро манъ мекунем (ҳафтаҳо/моҳҳо).
Нишондиҳандаҳои сатҳӣ: MAE, RMSE, MAPE/sMAPE, WAPE (дар сифрҳо боэътимодтар).
Нишондиҳандаҳои эҳтимолӣ: талафоти пинбол (q = 0). 1/0. 5/0. 9), CRPS, калибрченкунии фосилавӣ (фарогирӣ, SHARP).
Нишондиҳандаҳои ҳодиса/хӯша: дақиқ/ёдрас дар детектори "ejection".
Қоидаи ибтидоӣ: модел бояд Naive мавсимиро мағлуб кунад.
Устуворӣ: вариантҳои хатогӣ аз рӯи сегмент/ҷашн; вақти нопурра (ҳафтаи охир N).
7) Пешгӯии иерархикӣ ва оштӣ
Аз поён ба боло: ҷамъбасти "поён"; оддӣ, вале ғалоғула.
Top-Down: Паҳн кардани саҳмияҳои таърихӣ.
Минт (мусолиҳаи оптималӣ): коварианси хатогиро кам мекунад - беҳтарин созиш бо поёни бой.
Амал: мо дар ҳар сатҳ моделҳои асосиро таълим медиҳем, пас розӣ мешавем.
8) Пешгӯиҳо ва тафсири эҳтимолӣ
Миқдор: q10/q50/q90 → банақшагирии "пессимист/база/оптимист".
Фосилаҳо: фарогирии мақсаднок (масалан, 80 %/95%); санҷиши калибрченкунӣ.
Арзиши хатар: нақша тибқи шарти VA/норасоии пешбинишудаи KPI бо талафоти асимметрӣ (пешгӯии талабот нисбат ба пешбинишуда гаронтар аст ва баръакс).
9) Моделсозии сенария
Сенарияҳои экзогенӣ: "не промо/с промо", "курс ± 10%", "финали футбол".
Чӣ мешавад: тағир додани X (шиддатнокии маърака, маҳдудиятҳо, нархҳо) → пешгӯии KPI ва фосилаи эътимод.
Нақшаи воқеӣ: омилҳои пул: саҳми фаслҳо, таблиғот, нархҳо, тамоюл, зарбаи/ҳодиса.
10) Давраи истеҳсолӣ ва MLOps
Басомади бозомӯзӣ: KPI-ҳои кӯтоҳмуддат - ҳар рӯз/ҳафта; ҳармоҳа - T + 1/T + 3.
Қабатҳо/артефактҳо: fichestor (паритети онлайн/офлайнӣ), бақайдгирии моделҳо, нусхаҳои маълумот/формулаҳои KPI.
Мониторинг: Равзанаи лағжиши WAPE/SMAPE, фарогирии фосилавӣ, фарқияти хусусият (PSI), таъхири канал, насли SLA.
Огоҳиҳо: хӯшаҳои хатогӣ> ҳадди ниҳоӣ, фосилаҳои тақсимнашуда, тақсимоти мавсимӣ.
Ноустуворӣ: таназзул → бозгашт ба мавсимии содда/ETS; яхкунӣ-моделҳо ба қуллаҳои ҷашнӣ.
Гистерезис: ҳудудҳои гуногуни "регрессорҳои таблиғотӣ" барои пешгирӣ кардани "чашм".
11) Хусусияти маҳсулот ва IGaming-KPI (харитаи тахминӣ)
Трафик/фаъолият: DAU/WAU/MAU, аз ҷумла рӯзҳои бозӣ/релизҳои бозӣ.
Монетизатсия: GGR/Net, амонатҳо, ARPU/ARPPU - мавсими шом/истироҳат/истироҳат.
Нигоҳ доштан: D1/D7/D30 - бо тақвим ҳамчун эҳтимолият (логит) пешгӯӣ кардан беҳтар аст.
Хатарҳо: меъёри пардохт (фосилавӣ), нишондиҳандаҳои RG (сиёсатҳо/идҳо), сигналҳои зидди қаллобӣ.
Амалиётҳо: таъхири p95/p99, хатогиҳои муомилот - бо аномалияҳо/таъсироти сабабии релизҳо мувофиқанд.
12) Намунаҳои артифакт
Шиносномаи пешгӯии A. KPI
KPI/Code: 'GGR _ EUR' (нусхаи формула)
Горизонт/қадам: 8 ҳафта, рӯз
Иерархия: brend → strana → platforma
Регрессорҳо: 'promo _ sport', 'fixtures _ flag', 'holiday', 'fx _ rate'
Модел: 'TFT _ v4' (q10/q50/q90) + Мусолиҳаи мин
Нишондиҳандаҳо: WAPE (ҳадафи мутлақ ≤ 8%), фарогирӣ 90% - фосила ≥ 85%
SLO: насл ≤ 10 дақиқа пас аз 06:00; сабти маълумот ≤ 1 соат
Соҳибон: Таҳлили монетизатсия; санаи таҷдиди назар: 2025-10-15
B. гузориши тасмимгирӣ (скелет)
Сарлавҳа: "GGR: Дурнамо 8 ҳафта, q10/q50/q90"
Калид: хатари пешгӯиҳо дар ҳафтаи 3 22% (ES = - € X)
Ронандагон: + мавсими истироҳат, + эффекти таблиғотӣ, FX −
Тавсияҳо: буҷаи гузариш барои ҳафтаҳои дорои хавфи кам, баланд бардоштани маҳдудиятҳо дар каналҳои A/B
C. псевдо-коди лӯла (муваққатӣ)
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) Хатогиҳои зуд-зуд ва зидди намунаҳо
MAPE дар нулҳо: WAPE/sMAPE-ро истифода баред.
Маънои миёна: ҳисобкунакҳои маҷмӯӣ/ифодакунандаҳо алоҳида.
Ҷашнҳо/релизҳоро нодида гиред: Регрессорҳо ва санаҳои "талх" -ро илова кунед.
Чеҳраҳо: хусусиятҳо бо маълумоти оянда (ихроҷи ҳадаф).
Моделҳои хеле "интеллектуалӣ" бидуни замина: аввал мағлуб Naive мавсимӣ.
Фосилаҳои тақсимнашуда: "зебо, аммо холӣ" - фарогирии санҷиш.
Номутобиқатии иерархия: Бидуни оштӣ нақшаи умумӣ пароканда аст.
Набудани нокомӣ: дар авҷи рӯзҳои истироҳат, модели "овезон", нақшаҳо вайрон мешаванд.
14) Мониторинг дар фурӯш
Сифат: ғалтаки WAPE, пинбол аз рӯи миқдор, фарогирии 80/95%.
Устуворӣ: PSI аз рӯи хусусиятҳои асосӣ, кашиши мавсимӣ.
Амалиётҳо: вақти тавлид, ақибмонии маълумот,% пӯшишҳо.
Огоҳиҳо: қоидаи "3 σ" дар бораи хатогӣ, вайронкунии SLO, тақсимоти иерархия.
Runibook: режими яхкунӣ, хомӯш кардани регрессорҳои "ғалоғула", қувваи барзиёд.
15) Рӯйхати назоратии пеш аз озодкунӣ
- KPI муайян ва санҷида шудааст (қабати семантикӣ)
- Тақвим/идҳо/регрессорҳо ҳамоҳанг ва санҷида шуданд
- Baselines (Naive/мавсимӣ) бо пуштибонӣ мағлуб шуданд
- Нишондиҳандаҳои интихобшуда (WAPE/pinball) ва ҳудудҳои мақсаднок
- Фосилаҳо санҷида мешаванд; сенарияҳои пессимистӣ/базавӣ/оптимистӣ ҷамъоварӣ карда мешаванд
- Зинанизомҳо розӣ ҳастанд (MIN/Top-Down)
- MLOps: ҷадвали машқҳо, мониторинг, огоҳиҳо, бехатарӣ
- Ҳуҷҷатгузорӣ: шиносномаи пешгӯӣ, дастурҳои хусусияти SQL/, runibook ҳодиса
Ҷамъ
Пешгӯии KPI як меъмории ҳалли масъала аст: таърифҳои возеҳ, тақвимҳои бой ва регрессорҳо, асосҳои ростқавл, пешгӯиҳои эҳтимолӣ, ҳамоҳангсозии иерархикӣ, MLO-ҳои устувор ва банақшагирии сенария. Чунин нақша интизориҳои асоснок, хатарҳои идорашаванда ва гузоришҳои "тасмимгиранда" -ро таъмин мекунад, ки бевосита банақшагирӣ, маркетинг, амалиёт ва мувофиқатро таъмин мекунанд.