При внедрении на сайт нового функционала могут «поломаться» метрики, передаваемые в Google Analytics. В результате вы получите некорректные данные и, чем позднее выявите ошибку, тем выше будет стоимость ее исправления. Поэтому веб-аналитикам приходится вручную тестировать метрики после обновлений на сайте. В среднем на проверку данных после небольшого релиза уходит до 2 часов.
Хорошая новость в том, что этот процесс можно автоматизировать, чтобы освободить ценное время аналитика на поиск инсайтов и точек роста.
Автотестированию метрик на сайте посвящена эта презентация, а также бесплатный вебинар, который вы можете посмотреть в записи https://www.owox.com/c/3f6.
Интернет-маркетинг и веб-аналитика у автодилеров по системе ИБД (имитация бур...CoMagic
Программу выступлений продолжил Владимир Давыдов, руководитель отдела ведения проектов и заботы о клиентах Completo с докладом «Интернет-маркетинг и веб-аналитика у автодилеров по системе ИБД (имитация бурной деятельности)». Он рассказал о том, как использовать интернет-потенциал больших автодилерских сетей для агрессивного продвижения в регионах и связывать их в единое аналитическое и рекламное пространство. А также о том, как вести охоту за каждым потенциальным покупателем персонально, с учетом его интересов и предпочтений — даже если он ещё и и не задумывается о покупке автомобиля.
AutomobileCONF 2016 (CoMagic)
Вы уже собираете данные о поведении пользователей на сайте, рекламные расходы и данные из CRM о продажах, разные онлайн и офлайн события, но еще не знаете, что с ними делать? Следующий шаг — настройка атрибуции. И не простой атрибуции, а кастомной, с использованием машинного обучения Google BigQuery.
На вебинаре мы расскажем, как извлечь максимум пользы из сырых данных и как настроить Google BigQuery ML атрибуцию для вашего бизнеса. Поговорим о подводных камнях и ограничениях различных подходов.
Скачать запись вебинара можно по ссылке https://www.owox.com/c/4on
Безопасность на максималках: как писать надёжный C/C++ код для встраиваемых с...Andrey Karpov
В своем докладе автор расскажет о стандартах написания кода, созданных специально для высокоответственных встраиваемых систем, таких как MISRA C, MISRA C++ и AUTOSAR C++. Для тех, кто не слышал про эти стандарты, он проведет краткий экскурс: в чем их философия, каковы предпосылки их создания и где они используются. Также он расскажет, как сделать проект соответствующим этим стандартам.
Доклад будет полезен embedded-разработчикам, а также программистам, разрабатывающим критически важные программы.
При внедрении на сайт нового функционала могут «поломаться» метрики, передаваемые в Google Analytics. В результате вы получите некорректные данные и, чем позднее выявите ошибку, тем выше будет стоимость ее исправления. Поэтому веб-аналитикам приходится вручную тестировать метрики после обновлений на сайте. В среднем на проверку данных после небольшого релиза уходит до 2 часов.
Хорошая новость в том, что этот процесс можно автоматизировать, чтобы освободить ценное время аналитика на поиск инсайтов и точек роста.
Автотестированию метрик на сайте посвящена эта презентация, а также бесплатный вебинар, который вы можете посмотреть в записи https://www.owox.com/c/3f6.
Интернет-маркетинг и веб-аналитика у автодилеров по системе ИБД (имитация бур...CoMagic
Программу выступлений продолжил Владимир Давыдов, руководитель отдела ведения проектов и заботы о клиентах Completo с докладом «Интернет-маркетинг и веб-аналитика у автодилеров по системе ИБД (имитация бурной деятельности)». Он рассказал о том, как использовать интернет-потенциал больших автодилерских сетей для агрессивного продвижения в регионах и связывать их в единое аналитическое и рекламное пространство. А также о том, как вести охоту за каждым потенциальным покупателем персонально, с учетом его интересов и предпочтений — даже если он ещё и и не задумывается о покупке автомобиля.
AutomobileCONF 2016 (CoMagic)
Вы уже собираете данные о поведении пользователей на сайте, рекламные расходы и данные из CRM о продажах, разные онлайн и офлайн события, но еще не знаете, что с ними делать? Следующий шаг — настройка атрибуции. И не простой атрибуции, а кастомной, с использованием машинного обучения Google BigQuery.
На вебинаре мы расскажем, как извлечь максимум пользы из сырых данных и как настроить Google BigQuery ML атрибуцию для вашего бизнеса. Поговорим о подводных камнях и ограничениях различных подходов.
Скачать запись вебинара можно по ссылке https://www.owox.com/c/4on
Безопасность на максималках: как писать надёжный C/C++ код для встраиваемых с...Andrey Karpov
В своем докладе автор расскажет о стандартах написания кода, созданных специально для высокоответственных встраиваемых систем, таких как MISRA C, MISRA C++ и AUTOSAR C++. Для тех, кто не слышал про эти стандарты, он проведет краткий экскурс: в чем их философия, каковы предпосылки их создания и где они используются. Также он расскажет, как сделать проект соответствующим этим стандартам.
Доклад будет полезен embedded-разработчикам, а также программистам, разрабатывающим критически важные программы.
интелектуальный анализ экономических данных в системе каркасVladimir Burdaev
Модель базы знаний для интеллектуальной кластеризации многомерных данных в системе КАРКАС
Model knowledge base for intelligent clustering of multidimensional data in the system KARKAS
Модель базы знаний выбора источника финансирования инновационной деятельности Система Каркас
Model Knowledge Base selecting the source of funding innovation system KARKAS
Модель базы знаний для определения риска ишемической болезни сердца Система КАРКАС
Model Knowledge Base to determine the risk of coronary heart disease System KARKAS
3. Автомобилестроение — одна из наиболее
активно развивающихся отраслей. И число
специальных терминов, аббревиатур и названий
отдельных элементов автомобиля растет с
каждым днем. Выбрать автомобиль зачастую
бывает сложно. Все элементы влияют как на
функциональность, комфорт, или безопасность,
так и стоимость комплектации автомобиля. Для
того чтобы определить, какие именно элементы
для вас важны, а какие являются
необязательными необходимо знать что есть
что.
6. Для задания выбора автомобиля методом
является оценка по ряду составляющих,
которые влияют на критерии выбора
покупателя:
· цель покупки авто;
· тип двигателя;
· тип салона;
· тип кузова;
· безопасность (наличие подушек
безопасности и системы климат- контроля;
· класс авто.
7. Работа экспертной системы состоит из следующих
основных шагов:
Шаг 1
Выбрать правила, соответствующие начальным условиям.
Шаг 2
Для каждого автомобиля по каждому выбранному правилу
определяется лингвистическая переменная, которая
отображает принадлежность автомобиля с точки зрения
данного правила.
Шаг 3
Для каждого авто определяется функция совместимости
пригодности этого вида авто с учетом всех правил, которые
были определенны на шаге 2.
Шаг 4
По полученным функциям совместимости выбирается
наиболее соответствующую марка машины.
11. Правила базы знаний
Правило 1а
Логическое условие: A#
ЕСЛИ
Цель = Да
ТО
Основная цель = Неудовлетворительно к.у. 1.000
Правило 1б
Логическое условие: A#
ЕСЛИ
Цель = Нет
ТО
Основная цель = Удовлетворительно к.у. 1.000
Правило 1в
Логическое условие: A#
ЕСЛИ
Климат-контроль = Да
Подушки безопасности = Да
ТО
Безопасность = Удовлетворительно к.у. 1.000
20. После ответов на задаваемые системой вопросы
получен результат
Результат тестирования базы
знаний
21. ВЫВОДЫ
Выбор автомобиля важное и ответственное задание.
Стоит отметить, что автомобилестроение - это
значимая область в экономической деятельности
стран, оно также служит источником отрасли
законодательства, регулирующей отношения в
области обладания и пользования автомобилем.
Переход к экспертным системам позволяет
значительно усилить интеллектуальный потенциал
человека и помогает делать необходимые выводы
при наличии параметров, которые не
формализуются, и ограничений, характерных для
мышления человека.