Четверг , 16 сентября 2021
Бизнес-Новости
Разное / Авито спрос: Ошибка 404. Страница не найдена — Объявления на сайте Авито

Авито спрос: Ошибка 404. Страница не найдена — Объявления на сайте Авито

Содержание

В «Авито» назвали города — лидеры по росту спроса на аренду жилья :: Жилье :: РБК Недвижимость

За год спрос на долгосрочную аренду жилья в России вырос в среднем на 20%. Самый сильный рост — в Калининграде, Тюмени и Севастополе

Калининград (Фото: Руслан Шамуков/ТАСС)

Во втором квартале 2021 года спрос на долгосрочную аренду жилья в городах России с населением более 250 тыс. человек превысил показатели аналогичного периода прошлого года на 20%, говорится в исследовании аналитиков «Авито Недвижимости» (есть в редакции). Под спросом в компании понимают число обращений за контактами арендодателя в базе «Авито».

Первое место среди российских городов по росту спроса на аренду занимает Калининград, где за год показатель увеличился в 1,6 раза, а за квартал (к первому кварталу 2021 года) — на 43%.

На втором месте Тюмень с годовым ростом в 1,6 раза и квартальным — на 31%. Третья позиция у Севастополя, где за год спрос также увеличился в 1,6 раза, а за квартал — на 21%.

Четвертое место занимает Рязань с ростом в 1,5 раза за год и на 20% за квартал. Замыкает первую пятерку Брянск с динамикой, соответственно, в 1,5 раза и на 19%.

Рост спроса на долгосрочную аренду жилья «РБК-Недвижимости» подтвердили в компании Est-a-Tet.

«В этом году локдауна нет, по отраслям пошло восстановление рабочих мест и массовый возврат с удаленного режима — и из других городов, и из загородных домов. Прогнозируется, что и новый учебный год начнется в очном режиме, поэтому и арендаторы-студенты будут активны. В ближайшие месяцы возможен рост арендных ставок», — считает директор офиса продаж вторичной недвижимости Est-a-Tet Юлия Дымова.

Топ−10 городов — лидеров по росту спроса на долгосрочную аренду жилья

Авито Авто: россияне стали чаще чинить автомобили – спрос на запчасти в 2020 году вырос на 24,9%, а на услуги ремонта – на 73%

Новости партнеров

12.02.2021

Согласно данным Авито Авто, по итогам 2020 года в России заметно вырос спрос на автозапчасти и услуги ремонта автомобилей.

Покупкой автозапчастей на Авито Авто в ушедшем году интересовались на 24,9% активнее, чем в 2019 году, а услугами авторемонта – на 73%.

Как отмечают эксперты Авито Авто, столь значительный рост спроса на комплектующие отчасти объясняется переориентацией покупателей на вторичный авторынок на фоне пандемии коронавируса и валютных колебаний.

Предложение по продаже автозапчастей также демонстрирует по итогам года положительную динамику: рост в сравнении с 2019 годом составил 16,1%. А предлагать услуги по ремонту автомобилей на Авито Авто в 2020 году стали на 28,9% чаще, чем годом ранее.

«В 2020 году россияне при покупке автомобилей чаще делали выбор в пользу вторичного авторынка. По данным Автостат, весной соотношение сделок по покупке подержанных и новых автомобилей впервые в истории российского авторынка достигло 5 к 1. На этом фоне произошел рост спроса на ремонтные работы и автозапчасти. Кроме того, активность в этих сегментах подстегивает и то, что водители, отказавшиеся от покупки автомобиля из-за роста цен или по иным причинам, инвестируют в ремонт уже имеющегося транспортного средства»

, – рассказывает Александр Куроптев, руководитель категории «Запчасти и аксессуары» в Авито Авто.

Активнее всего россияне интересуются услугами по ремонту двигателя, автоэлектрике, а также ремонту и покраске кузова автомобиля. Соответствующие поисковые запросы стали наиболее распространенными в категории «Автосервис» на Авито Авто в 2020 году.

При этом, по данным Авито Авто, интерес к покупке битых автомобилей на запчасти в России снизился в 2020 году на 21,4%. Снижение наблюдается практически во всех крупных городах страны. Однако, в Барнауле, Воронеже, Красноярске и Новосибирске при этом наблюдается противоположный тренд. В этих городах покупкой автомобиля на запчасти, напротив, интересовались активнее, чем в 2019 году – на 30%, 79%, 18% и 10%, соответственно.

Спрос на какие автозапчасти растет активнее всего

По итогам 2020 года заметнее всего увеличился спрос на комплектующие для ремонта кузова. Покупкой кузова целиком интересовались на 75% активнее, чем год назад, спрос на элементы кузова вырос на 64,3%, на пороги для кузова – на 56,1%.

Покупательский интерес к комплектующим для тормозных систем вырос на 52,4%, а к прокладкам и ремкомплектам для двигателей – на 51%.

Топ категорий запчастей по росту спроса в 2020 г., Авито Авто, Вся Россия

Тип Рост спроса
Средняя цена (руб)[1]
Изменение цены
Кузов/Кузов целиком 75,0% 10 000 0,0%
Кузов/Кузов по частям 64,3% 2 000 0,0%
Кузов/Пороги 56,1% 2 500 -10,7%
Тормозная система 52,4% 1 500 7,1%
Двигатель/Прокладки и ремкомплекты 51,0% 1 000 25,0%
Аккумуляторы 49,2% 3 600 2,9%
Система охлаждения 46,7% 2 000 0,0%
Двигатель/Ремни, цепи, элементы ГРМ 46,5% 1 500 15,4%
Двигатель/Клапанная крышка 45,0% 1 500 0,0%
Стекла 44,8% 1 500 0,0%
Салон 43,6% 1 500 0,0%
Двигатель/Поршни, шатуны, кольца 43,1% 1 700 13,3%
Запчасти для ТО 43,0% 1 000 0,0%
Рулевое управление 42,7% 2 500 0,0%
Топливная и выхлопная системы 41,9% 2 000 0,0%
Кузов/Кабина 41,5% 2 000 0,0%
Кузов/Защита 41,2% 1 400 7,7%
Подвеска 40,2% 1 900 11,8%
Кузов/Замки 40,1% 1 200 20,0%
Двигатель/Крепление двигателя 38,6% 1 000 0,0%
Кузов/Крепления 38,3% 1 000 0,0%
Автосвет 38,3% 2 300 9,5%
Кузов/Крыша 38,1% 4 500 0,0%
Электрооборудование 37,7% 2 000 0,1%
Двигатель/Генераторы, стартеры 37,3% 3 000 0,0%
Кузов/Стойка кузова 37,0% 2 500 0,0%
Двигатель/Двигатель в сборе 36,8% 15 000 50,0%
Трансмиссия и привод 36,7% 4 000 0,0%
Двигатель/Приводные ремни, натяжители 35,3% 1 000 0,0%
Двигатель/Масляный насос, система смазки 34,5% 1 800 20,0%
Кузов/Капот 33,9% 5 000 0,0%
Двигатель/Коленвал, маховик 33,8% 2 000 -20,0%
Кузов/Брызговики 33,1% 980 8,9%
Кузов/Рама 32,9% 3 000 -3,2%
Двигатель/Катушка зажигания, свечи, электрика 32,5% 1 500 0,0%
Кузов/Крышка, дверь багажника 32,2% 4 000 0,0%
Двигатель/Блок цилиндров, головка, картер 31,9% 5 000 0,0%
Кузов/Молдинги, накладки 31,0% 1 250 13,6%
Кузов/Двери 30,9% 4 000 0,0%
Кузов/Крылья 30,4% 2 800 3,7%
Кузов/Заглушки 29,6% 600 0,0%
Кузов/Балки, лонжероны 29,4% 3 000 3,4%
Двигатель/Турбины, компрессоры 28,8% 7 000 7,7%
Двигатель/Вакуумная система 28,5% 1 500 0,0%
Двигатель/Электродвигатели и компоненты 26,0% 2 000 0,0%
Кузов/Зеркала 25,8% 2 300 4,5%
Двигатель/Коллекторы 25,6% 2 000 0,0%

[1]Рассчитана как медианная цена по объявлениям о продаже автозапчастей – цена по объявлению, для которого число объявлений с большей ценой будет равно числу объявлений с меньшей ценой.

6 способов просто и быстро протестировать спрос на товар — блог — ChinaToday

В практике бизнеса часто необходимо тестировать новые товары перед продажей. Компании-динозавры могут себе позволить масштабные и детализированные маркетинговые исследования. Но у малого бизнеса нет ни подобных бюджетов, ни запаса времени на подобные мероприятия.

Для небольших фирм нужны простые, скорые и низко бюджетные методы тестирования новых товаров. В данной статье мы хотим поделиться теми инструментами, которые применяем в своей практике тестирования спроса на изделия. Информация будет полезна для тех, кто хочет быстро, без заморочек и без высоких затрат узнать, пойдет ли продукт или нет.

Способы тестирования будут представлены в порядке возрастания сложности их реализации.

Тестирование на Авито

Авито — крупнейшая доска объявлений России. Ежемесячное число уникальных пользователей ресурса составляет более 35 млн. человек.

Что нужно знать для проверки спроса на товара на Авито:


1) Необходимо составить правильный рекламный текст для размещения своего предложения. При составлении рекламных объявлений мы обычно используем классический принцип AIDA:
Attention (Внимание). Обычно достигается цепким и привлекательным заголовком.
Interest (Интерес). Здесь мы расписываем, какие проблемы потенциального клиента решает наш товар, какие у него выгоды, отличия и т.д.
Deadline (Ограничение). Ограничение может быть по времени, по количеству товара. Главное показать, что есть особый дефицит.
Action (Действие). Если быть точнее, то конкретный призыв к действию. Пример: «Позвоните нам прямо сейчас!»

Никто Вас не ограничивает. Можете составлять и целые продающие письма для своих товаров. Но времени на это уходит слишком много. В случае с Авито это нецелесообразно, особенно, если Вы только проводите тестирование.

2) Публиковать большое количество объявлений. Желательно в день минимум по одной штуке. Есть возможность, выставляйте больше. Иначе Ваше объявление увидит маленькое число людей.

3) Побольше реалистичных фотографий. Объявления с изображениями товаров очень хорошо работают. И дают гораздо больший эффект, чем реклама без фото.
Следуйте описанным выше рекомендациям, публикуйте побольше своих объявлений на Авито и проводите замеры показателей.

Тестирование на других популярных досках объявлений

К списку наиболее известных и посещаемых (после Авито) досок объявлений в России относятся:
     • Irr.ru (Из рук в руки)
     • Tiu.ru
     • Dmir.ru

Также стоит брать в оборот популярные региональные доски объявлений. Но после того, как объявления были размещены на крупнейших федеральных площадках.

Для экономии времени лучше дублировать свои объявления с Авито на остальных подобных сайтах.

Рекламируем товар на городских барахолках или аукционах в соцсетях

Метод бесплатный. Наверняка, у Вас уже есть свой аккаунт Вконтакте. Поищите в этой соцсети барахолки и аукционы в своем городе. Примеры: подобных площадок Вконтакте:
     • vk.com/auctioncentr – группа — аукцион. Если есть возможность, то лучше выставлять на аукцион продукт в наличии. Если же в наличии товара нет, то можно просто его протестировать и отказаться от лота. Но в последнем случае администраторы группы Вас забанят.
     • vk.com/baraxolkaclub1 — группа — барахолка. Выставляют товары на продажу все, кому не лень. У многих объявления не привлекательные. Используйте принцип AIDA и сможете выгодно отличаться на общем фоне. Обязательно публикуйте фото товара.

Подключаем известные городские форумы

В каждом городе до сих пор существуют свои интернет форумы. Они не так популярны, как раньше. Однако, имеют ежедневную посещаемость в несколько тысяч человек.

Положительная сторона данного способа – это его бесплатность. Для рекламы своего товара можете добавить пост в уже существующие тематические обсуждения. Есть и другой способ — открыть новое обсуждение с предложением своего товара.

Перед использованием городских форумов рекомендуем ознакомиться с их правилами. За нарушение «законов» обычно банят.

Создаем группу Вконтакте и нагоняем трафик с таргетированной рекламы

Способ более затратный, чем описанные выше. Но простой. Как реализовать данный метод:
1) Создаем группу Вконтаке. Красиво её оформляем под тестируемый товар. Добавляем описания, фотографии товара, видео, если есть.
Можно несколько самодельных отзывов добавить, чтобы группа не казалась пустой. Отзывы должны быть не с одного аккаунта.

Приглашаем в группу как можно больше своих друзей и знакомых, чтобы набрать хотя бы небольшую аудиторию.

2) Запускаем таргетированную рекламную кампанию Вконтакте. И направляем трафик на свою группу.
[custom_list type=»check-icon»] Преимущества данного канала рекламы — это её целевой и точечный показ той группе людей, которую Вы сами определите. Целевую аудиторию можно выбрать по следующим критериям:

  • Пол
  • Возраст
  • Семейное положение
  • Страна, город, район, улица проживания
  • Образование (школа, ВУЗ) и год получения высшего образования
  • Интересы (фильмы, музыка, книги, игры и т.д.)
  • Должность
  • И многие другие критерии.
[/custom_list] Как видите, возможности для отбора нужных Вам людей широкие.

3) Замер показателей. Во время и после проведения рекламной кампании измеряйте показатели. Это позволит оценить эффективность своих действий.

Создаем сайт одностраничник и гоним трафик с контекстной рекламы

Этот метод наиболее трудный. Но эффект может быть потрясающим.

Что нам потребуется:
I. Сайт – одностраничник. Он же одностраничник, лендинг-пейдж, лендинг. Названия разные, суть одна.
II. Контекстная реклама Яндекса и Гугл.

Как реализовать:
     ✔ Создаем одностраничник на генераторе лендингов. Наш сайт будет простой, но нам супер-крутой и не нужен. Пока мы просто тестируем.

Генераторов лендингов достаточно много. Мы рекомендуем использовать этот: platformalp.ru. Им удобно пользоваться, он не сложный и бесплатный в течение 14 дней. То, что нужно для периода тестирования.

✔ Запускаем контекстную рекламную кампанию в Яндексе и Google. И нагоняем трафик на наш лендинг.

Наша реклама будет располагаться не в поисковой выдаче, а в РСЯ (рекламная сеть Яндекса) и в КМС (контекстно-медийная сеть от Гугл). Мы рекомендуем использовать рекламные сети поисковиков из-за их более низкой цены. К примеру, плата за клик на объявление в поисковой выдаче будет в 3-5 раз дороже, чем за клик в РСЯ и КМС.

Дополнительно трафик на сайт можно нагонять с таргетированной рекламы соцсетей.

✔ Обязательно проводим замеры показателей. Для этого лучше воспользоваться Яндекс Метрикой и Google Analytics.

[hr width=»1px» color=»#16a085″ style=»dashed»][/hr]

Вот мы и показали все шесть способов быстрого, низко затратного и сравнительно простого тестирования спроса на товар в Интернете.

Данные методы рассматривались в общих чертах, без разбора деталей.
И статья была создана, чтобы продемонстрировать Вам, как можно быстро и легко проверить спрос на нужную продукцию.

Возможно, по прочтении нашей статьи у Вас появились свои идеи по тестированию новых продуктов. Будем рады познакомиться с ними в комментариях ниже. Если у Вас есть вопросы по тестированию товаров, оставляйте их также в комментариях. Мы обязательно ответим на них.

Надеемся, что данная статья была полезной для Вас, и Вы сможете применить на практике показанные инструменты.

Если у Вас остались вопросы, задайте их нам. [custom_list type=»check-icon»]

Для этого свяжитесь с нами:

[/custom_list]

Рынок услуг, спрос на которые подстегнула пандемия, продолжает бурный рост в Красноярске

Эксперты сервиса Авито Услуги сообщили, что за время пандемии COVID-19 россияне оценили все преимущества делегирования — во II квартале 2021 года спрос на различные услуги вырос на 66% год к году, в частности в Красноярске — на 62%.

«Вместе с ростом спроса на услуги различных специалистов за год выросло и число объявлений от мастеров: в России на 49%, а в Красноярске — на 14%. Но предложение отстает от роста спроса, причём эту тенденцию мы наблюдаем во всех крупных городах страны, — отмечает руководитель маркетинговых проектов Авито Услуги Иван Чулков. — Ремонт остается одним из главных весенне-летних занятий для россиян, поэтому растёт спрос на услуги по строительству, отделке, садовые работы, аренду спецтехники».

Открывает тройку лидеров спроса на рынке услуг глажка белья. Наряду с уборкой, которую многие жители крупных городов привыкли доверять специалистам уже достаточно давно, хозяйки теперь поручают им и глажку. Спрос на эту услугу вырос за год в 4 раза! В Красноярске, похоже, домохозяйки более «работящие», чем в среднем по стране, но и здесь спрос на глажку белья по сравнению с прошлым годом вырос на 71%.

Во втором квартале 2021 года спрос на доставку готовой еды на Авито Услугах вырос в 3 раза в сравнении с аналогичным периодом 2020 года, несмотря на то, что жёсткого карантина сейчас, в отличие от прошлого года нет. В Красноярске по сравнению с предыдущим годом спрос на доставку готовой еды вырос на 23%. Причём заказывают еду не только для посиделок у телевизора, но и для праздничного стола, где бы он ни находился — в офисах, куда многие успели вернуться, или на даче в майские каникулы.

Остаются популярными услуги, связанные с ремонтом и строительством — как и год назад, россияне активно обустраивают квартиры, дома, дачи и приусадебные участки. В Красноярске спрос вырос на 41%. По итогам II квартала 2021 года строительство домов и коттеджей заняло вторую строчку в рейтинге услуг по абсолютному количеству запросов по России.

спрос на рынке аренды грузового транспорта и спецтехники растет – Основные средства

В I квартале 2021 года спрос на аренду грузового транспорта и спецтехники вырос на 65% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года, отмечают аналитики Авито Авто. Число предложений на рынке аренды техники за год тоже увеличилось – +35%. По итогам всего 2020 года спецтехника стала на 35% более востребованной, чем в 2019 году. Эксперты Авито Авто проанализировали динамику, а также объяснили, чем вызван повышенный интерес к рынку аренды спецтехники.

Что происходит с арендой грузового транспорта и спецтехники в 2020 году – начале 2021 года

На рынке аренды грузового транспорта и спецтехники растет спрос – к такому выводу пришли аналитики Авито Авто. Начиная со II квартала 2020 года спрос вырос на 87% по сравнению с I кварталом, в III квартале прибавил еще 39%, и только к концу прошлого года снизился на 23%, что связано с окончанием строительного сезона. По итогам всего 2020 года покупательский интерес к аренде грузового транспорта и спецтехники вырос на 35% по сравнению с 2019 годом. Лидером стала Москва и Московская область – рост на вторичном рынке аренды спецтехники составил более 42%.

«Даже несмотря на эпидемиологическую ситуацию весной 2020 года рынок аренды грузового транспорта и спецтехники показал хорошие результаты. Интерес здесь обусловлен в том числе подъемом рынка загородной недвижимости, который случился на фоне локдауна. Купив загородные участки, россияне стали их благоустраивать, при этом им потребовалась спецтехника», — отмечают эксперты Авито Авто.

В первые три месяца 2021 года на рынке аренды спецтехники также наблюдается подъем. По сравнению с Iкварталом 2020 года спрос вырос на 65%, предложение — на 35%.

Динамика предложения весь 2020 год оставалась положительной, особенно арендодатели техники стали активны во II квартале 2020 года с постепенным снятием карантинных ограничений (+17% по сравнению с Iкварталом). По итогам же всего 2020 года предложение спецтехники на рынке аренды выросло на 31% по сравнению с 2019 годом. Арендодатели из Свердловской области стали одними из наиболее активных – предложение в этом регионе выросло на 48% за год.

Самые популярные виды спецтехники среди арендаторов

По итогам 2020 года в топ-3 наиболее популярных запросов по аренде спецтехники вошли: экскаваторы (8,6%), манипуляторы (6%) и погрузчики, их доля составила 5,2% от всех запросов по аренде.

Наибольшая доля запросов на аренду грузового транспорта и спецтехники в I квартале 2021 года пришлась на манипуляторы (воровайки), она составила 20,6%. По сравнению с I кварталом 2020 года рост спроса на аренду этого вида спецтехники составил 46%. На втором месте по популярности оказались экскаваторы — 13,5%, на третьем месте — краны, их доля составила 6,57% от всех запросов по аренде. Кроме того, востребованными были эвакуаторы, тракторы, погрузчики, самосвалы, ассенизаторы, автовышки, тралы, ямобуры, бульдозеры, вездеходы, гидромолоты и лесовозы.

Самые популярные поисковые запросы в категории «аренда спецтехники», I квартал 2021 г., и динамика спроса на них
Запрос Изменение спроса за год Доля от всех запросов
манипулятор +46,0% 20,68%
экскаватор +60,1% 13,53%
кран +39,7% 6,57%
эвакуатор +116,9% 12,19%
трактор +127,3% 10,57%
погрузчик +81,3% 5,50%
самосвал +28,2% 2,70%
ассенизатор +51,3% 7,55%
автовышка +33,7% 1,51%
трал +79,4% 1,26%
ямобур +54,7% 0,57%
бульдозер +25,9% 0,34%
вездеход +33,0% 0,46%
гидромолот +126,7% 0,14%
лесовоз +77,6% 0,30%

Avito Услуги посчитали спрос на услуги в России во втором квартале 2021

За время карантина россияне оценили все преимущества делегирования — во II квартале 2021 года спрос на различные услуги вырос на 66% год к году, выяснили эксперты Авито Услуг. При этом растет спрос не только на сложные работы — ремонт видео- и фототехники или процедуры для красоты, — но и на помощь в быту. Глажка белья и доставка готовой еды также среди лидеров по темпу роста.

 

— Вместе с ростом спроса на услуги различных специалистов за год на 49% возросло и число объявлений от мастеров, но этот показатель отстает от темпов роста спроса, причем эту тенденцию мы наблюдаем во всех крупных городах страны, — отмечает руководитель маркетинговых проектов Авито Услуги Иван Чулков. — Ремонт остается одним из главных весенне-летних занятий для россиян, поэтому растет спрос на услуги по строительству, отделке, садовые работы, аренду спецтехники. Любопытно, что, как и в прошлом квартале, лидерство по росту спроса на рынке услуг сохраняет Махачкала, также наиболее бурно рынок развивается в Калининграде, Краснодаре, Екатеринбурге. 

 

Тренды делегирования

 Открывает тройку лидеров глажка белья — вместе с уборкой, которую жители крупных городов привыкли доверять специалистам уже достаточно давно, хозяйки делегируют и глажку. Спрос на услугу вырос за год в 4 раза, при этом многие мастера предлагают вместе с глажкой и дополнительные услуги, например, развешивание штор.

 Какой бы ни была погода за окном – это не повод выходить за продуктами или стоять у плиты, во II квартале, несмотря на наступление теплых дней, спрос на доставку готовой еды на Авито Услугах вырос в 3 раза год к году. Причем заказывают еду не только для посиделок у телевизора, но и для праздничного стола, где бы он ни находился — в офисах, куда многие успели вернуться, или на даче в майские каникулы.

С появлением в жизни праздников и в преддверии сезона свадеб и выпускных обладатели фото и видеотехники также решили смахнуть пыль со сломанных гаджетов и наконец отнести их в ремонт — спрос на услуги по ремонту  ремонт фото-, видео- и аудиотехники за год также вырос в 3 раза (+215%).

 

 

Услуга Рост предложения за год Рост спроса за год
1 Глажка белья 39% 305%
2 Доставка готовой еды 234% 216%
3 Ремонт фото-, аудио-, видеотехники 105% 215%
4 Вождение 31% 188%
5 СПА-услуги, здоровье 64% 172%
6 Макияж 51% 167%
7 Вывоз мусора 88% 140%
8 Детское развитие, логопеды 31% 128%
9 Генеральная уборка 21% 128%
10 Мойка окон 6% 123%

 

 

Переезд, ремонт и стройка: топ популярных услуг

 Автомобиль стал не только заменой общественному транспорту, но и неотъемлемой частью отдыха, будь то поездки за город или путешествия по России. При этом автолюбители все чаще ищут специалистов онлайн — так можно найти и автосервис рядом с домом, и специализированную мастерскую, которая поможет в ремонте редкого авто. Весной этого года именно автосервисы стали самым популярным направлением в сфере услуг, потеснив строительство домов и коттеджей, занимавшее первую строку в списке самых востребованных услуг год назад — автолюбители меняют резину и проводят техосмотр автомобилей, зимовавших в гараже или пострадавших в зимних авариях.

Остаются популярными услуги, связанные с ремонтом и строительством — как и год назад, россияне активно обустраивают квартиры, дома, дачи и приусадебные участки. По итогам II квартала 2021 строительство домов и коттеджей заняло вторую строчку в рейтинге услуг по абсолютному количеству запросов.

В 2021 году из рейтинга выбыли некоторые категории, так, например, год назад с закрытием салонов красоты россияне, причем, в первую очередь, мужчины, активно приглашали парикмахеров домой. Этот тренд сохранился уже после окончания локдауна, но вместо специалистов по волосам, россияне приглашают домой мастеров маникюра и педикюра — это помогает сэкономить время на дорогу в салон, к тому же, услуги мастеров на выезде часто стоят чуть дешевле, чем в салоне.

 

Топ наиболее востребованных услуг во II квартале 2020 Топ наиболее востребованных услуг во II квартале 2021
  1. Строительство домов, коттеджей
  2. Автосервис
  3. Услуги спецтехники
  4. Аренда авто
  5. Коммерческие перевозки
  6. Услуги парикмахера
  7. Ремонт крупной бытовой техники
  8. Промышленное производство, обработка
  9. Переезды
  10. Маникюр, педикюр
  1. Автосервис
  2. Строительство домов, коттеджей
  3. Услуги спецтехники
  4. Аренда авто
  5. Коммерческие перевозки
  6. Отделочные работы
  7. Маникюр, педикюр
  8. Вывоз мусора
  9. Ремонт квартиры
  10. Переезды

 

 

Сервисы, так или иначе связанные с ремонтом, занимают 5 из 10 строк в рейтинге востребованных услуг, что повлияло и на изменение цен на услуги мастеров. Так, ремонт кухни в 2021 году обойдется хозяевам на 50% дороже, чем год назад, а отделочные работы, сборка мебели и работа электрика за год подорожали примерно на треть.

 

Топ-10 услуг по росту цен,  II квартал 2021 –  II квартал 2020, вся Россия

 

Услуга Рост  цены за год
1 Профессиональная подготовка 100%
2 Маркетинг, реклама, PR 67%
3 Ремонт кухни 50%
4 Сборка и ремонт мебели 33%
5 Отделочные работы 33%
6 Ремонт крупной бытовой техники 33%
7 Строительство бань, саун 29%
8 Электрика 27%
9 Генеральная уборка 25%
10 Ремонт квартиры 25%

 

 

Приложение 1. Спрос и предложение на Авито Услугах в регионах,  II квартал 2021 –  II квартал 2020

Регион Рост предложения за год Рост спроса за год
Астрахань 22% 58%
Барнаул 15% 58%
Волгоград 17% 47%
Воронеж 24% 63%
Екатеринбург 16% 74%
Ижевск 18% 69%
Иркутск 13% 60%
Казань 15% 62%
Калининград 22% 98%
Кемерово 20% 55%
Киров 14% 53%
Краснодар 13% 77%
Красноярск 14% 62%
Курск 18% 56%
Липецк 22% 56%
Махачкала 49% 127%
Москва 20% 70%
Набережные Челны 15% 61%
Нижневартовск 23% 40%
Нижний Новгород 14% 72%
Новосибирск 14% 60%
Омск 14% 56%
Пермь 18% 61%
Ростов-на-Дону 15% 55%
Рязань 20% 71%
Самара 13% 69%
Санкт-Петербург 17% 58%
Саратов 12% 56%
Сургут 22% 49%
Тверь 15% 60%
Тольятти 15% 65%
Тюмень 22% 57%
Ульяновск 16% 62%
Уфа 19% 57%
Челябинск 16% 59%
Ярославль 15% 66%

 

 

Об Авито Услугах

 Авито – самый популярный сайт объявлений в России по версии сервиса SimilarWeb. Согласно сервису Mediascope, ежемесячная аудитория Авито старше 11 лет в декабре 2020 года составила 40,3 млн человек – больше четверти населения России. 76% пользователей Авито составляет мобильная аудитория. На сайте размещено около 73 млн актуальных объявлений, каждый день пользователи добавляют около 500 тысяч новых объявлений.

В разделе «Услуги» сейчас размещено почти 2 млн активных объявлений. Свыше 210 тысяч человек опубликовали свои объявления в Авито.Услугах в декабре 2020 года. В раздел «Услуги» заходит 38% посетителей сайта «Авито».

Автор публикации

22 Комментарии: 0Публикации: 750Регистрация: 04-02-2020

Нажми на кнопку — получишь результат В Челябинске вырос спрос на мобильные телефоны старого образца

По данным «Билайн.Аналитика, которыми располагает РБК, ожидаемо больше всего кнопочных телефонов — 37% от общего количества — у людей старше 65 лет. А, например, на людей в возрасте до 25 лет приходится менее 15% от общего числа устройств.

Пандемия могла повлиять на интерес к «кнопке» потому, что жители больших городов стали… массово уезжать на удаленку в деревни и поселки. И хоть мобильная вышка стоит теперь чуть ли не на каждом хуторе, часто бывает, что ловит в райской местности только один оператор. И вполне возможно, совсем не тот, чья «симка» установлена в дорогущем смартфоне (а место второй SIM-карты во многих моделях часто занимается картой памяти). Поэтому проще купить дешевую трубку на кнопках, а для нее — SIM-карту оператора, лучше всего обеспечивающего связь в данном районе (селе, деревне).

Кстати, не исключено, что аналогичным образом повлиял на спрос и рост внутреннего туризма — многие отели и базы отдыха, расположенные в заповедных местах России, от Карелии до Камчатки, могут предложить своим гостям услуги только одного сотового оператора. Об этом зачастую честно предупреждают их официальные сайты. И то — связь будет ловить только во-о-о-он на той вершине на второй горе за поворотом. Смартфон в таких условиях разрядится очень быстро, а вот аккумулятор свободной от интернета «кнопки» пару дней вполне продержится.

Разумеется, одной из причин также может быть и возвращение в этом году в регионы России мигрантов (в 2020-м их было меньше из-за пандемии), которые покупают себе в другой стране самые доступные аппараты.

Наконец, и без полуконспирологической версии никак не обойтись. Покупают кнопочные телефоны люди потому, что… устали от всеобщей цифровизации. «Главная причина роста спроса на кнопочные мобильные телефоны в России — это паранойя», — емко прокомментировал тенденцию «Известиям» Николай Григорьев, член совета Гильдии маркетологов. Через смартфон можно украсть практически все данные человека, не говоря уж о деньгах. Как уже говорилось выше, многие родители ограничивают своих детей в пользовании интернетом, в том числе через смартфон. И если через год мы снова увидим рост продаж кнопочных телефонов, то впору задуматься о том, что тенденция отказа от «цифры» только укрепляется…

lintangsutawika / avito_demand_prediction: бронзовая заявка на конкурс Avito Demand Prediction на Kaggle

GitHub — lintangsutawika / avito_demand_prediction: бронзовая заявка на конкурс Avito Demand Prediction на Kaggle

Файлы

Постоянная ссылка Не удалось загрузить последнюю информацию о фиксации.

Тип

Имя

Последнее сообщение фиксации

Время фиксации

Ссылка: https: // www.kaggle.com/c/avito-demand-prediction Подача бронзы (смешанная с другой формой с высокой оценкой и низкой корреляцией)

Сообщаем, что у вас есть доступ к материалам конкурса (приняв условия и соглашения на странице конкурса) и установлен API Kaggle. Для загрузки просто запустите getDatasets.sh . Вам может потребоваться сначала использовать sudo chmod 777 getDatasets.sh .

или

Вы заметите, что image_confidence_train.csv и image_confidence_test.csv недоступен, это настраиваемый набор данных, полученный на основе выводов лучших классификаторов ImageNet, таких как ResNets и т. д. Я настоятельно рекомендую вам настроить это самостоятельно.

Модель основана на различных функциях, некоторые из которых были щедро предоставлены замечательными членами сообщества Kaggle. Каждую категорию функций можно включить или отключить в зависимости от ваших экспериментов. Вариант по умолчанию для всех — Ложь

  python model.py --build_features True --image_top True
  
  • build_features : Создает только функции и останавливает программу, полезно для использования на ноутбуке Jupyter или с iPython.
  • image_top : Предсказывает отсутствие функций image-top-1 на основе текстовых функций. Взято из https://www.kaggle.com/christofhenkel/text2image-top-1.
  • agg_feat : Спроектированные функции из расширяющихся наборов данных в соревновании. Адаптировано из Адаптировано из https://www.kaggle.com/bminixhofer/aggregated-features-lightgbm.
  • текст : функции текста, включая символы, смайлы и знаки препинания.
  • категориальный : кодировать категориальные особенности.
  • cat2vec : встроить категориальные особенности.
  • среднее значение : Статистические характеристики, основанные на среднем значении определенных характеристик.
  • цель : кодировать категориальные признаки на основе их целевого значения.
  • wordbatch : особенности языка.
  • изображение : Функции, связанные с изображением.
  • разреженный : включить разреженные элементы.
  • сделка : Разработаны функции, основанные на вероятности входа в сделку.
  • сравнить : сравнить заголовки со словами, найденными в записях с хорошей вероятностью и в записях с плохой вероятностью.
  • tfidf : использовать функции TFIDF.
  • test : останавливает программу после завершения обучения. Не выводит заявку.
  • двоичный : Преобразует целевое значение в двоичное.
  • xentropy : Целью обучения является кросс-энтропия вместо регрессии по умолчанию.
  • vgg : использовать функции, полученные из предварительно обученной сети VGG.Взято из https://www.kaggle.com/bguberfain/vgg16-train-features/code и https://www.kaggle.com/bguberfain/vgg16-test-features/code.

Около

Бронзовая заявка на конкурс Avito Demand Prediction на Kaggle

Темы

Ресурсы

Вы не можете выполнить это действие в настоящее время.Вы вошли в систему с другой вкладкой или окном. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс. Вы вышли из системы на другой вкладке или в другом окне. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс.

Avito Demand — Задача прогнозирования спроса Avito: Department_store:

Kaggle — Прогнозирование спроса Avito

Решение за 5-е место — команда Optumize
Прогнозирование спроса на тематические объявления в Интернете
https://www.kaggle.com/c/avito-demand-prediction

Одиночные модели

  Модель Small Val 5CV Val Leaderboard Комментарий
================================================== ==============================================
lgb_1406A 0.2113 0,2136 ?????? тюнинг - от 250 до 1000 листов
lgb_1406 0,2113 0,2136 ?????? тюнинг - от 250 до 1000 листов
lgb_1106A 0.2117 0.2140 ?????? Добавить дополнительные функции кодирования
lgb_1006 0,2120 0,2153 ?????? Добавить параметры параметров
lgb_0906 0,2123 0,2158 ?????? Добавить переоценки ценового рейтинга
lgb_0206 0,2132 0.2162 ?????? Добавить перевод заголовка как col и tfidf it
lgb_3105 0,2134 0,2168 0,2190 Особенности мета-изображения
rnndh_0406a 0,2136 0,2194 Добавить коэффициенты цен
lgb_2705B 0,2137 0,2168 0,2194 соотношения imgtop1; более длительная ранняя остановка; удалить категориальный
lgb_2705A 0.2139 ?????? 0.2197 Удалить категории, добавить соотношение цены image_top_1
lgb_2505 0.2143 0,2167 0,2202 Подробнее FE - Соотношение цены и позиции по категории / названию
lgb_2405D 0.2145 ?????? 0,2204 Соотношение цен по категории / титулу
lgb_2405 0.2152 ?????? 0.2211 pymorph на тексте
rnn_2605 0,2146 ?????? 0.2213 Усреднение логита и удаление стоп-слов
lgb_2205 0.2153 ?????? 0.2213 Добавить функцию выступа на текстовых и графических данных.rnn_2205 0,2149 ?????? 0.2215 Обработка русского текста
lgb_2205 0.2157 ?????? 0.2215 Добавить функцию выступа на текстовых данных
mlp_1905 0.2159 ?????? 0.2217 Добавьте разные виды для непрерывной группировки
mlp_1705 0,2162 0,21875 0,2217 Добавить совокупные функции из активных файлов
rnn_2105 0,2153 ?????? 0.2221 Только представление RNN, больше регуляризации.2153 на валидации
mlp_1605B 0.2166 ?????? 0.2224 Добавить все заголовки элементов из файлов avctive для каждого пользователя
lgb_2105C 0.2162 ?????? 0.2225 Добавить счетчик и кодировку
mlp_1605A 0.2170 ?????? 0,2228
nnet_1505 0,2177 ??????
lgb_2105 0.2174 ?????? 0,2133
lgb_1404 0.2182 ?????? 0,2241  

Смесь (средневзвешенное значение)

  Модель Small Val 5CV Val Leaderboard Комментарий
================================================== ==============================================
blend3x_2605 ???? ????? 0.2188 Смесь 0,25 * mlp_1705, 0,5 * lgb_2505 и 0,25 * rnn_2205
all_2405 ???? ????? 0,2193 Равная смесь mlp_1905, lgb_2205 и rnn_2205
mlp_1905 ???? ????? 0,2204 MLP 1705A и 1905 50/50 и смешайте 50/50 с лучшими LB
mlp_1705A ???? ?????? 0.2204 Взвешенное среднее mlp и лучшее ядро ​​lb https://www.kaggle.com/lscoelho/blending-
mlp_1605B ???? ?????? 0.2208 Взвешенное среднее значение mlp и лучшее ядро ​​lb https://www.kaggle.com/lscoelho/blending-models-lb-0-2216  

Стек

  Модель Small CV Val 5CV Val Таблица лидеров Комментарий
              в сценарии смешивания
================================================== ==============================================
L1GBM_2306 0,2113 ????? 0.2147 Дополнительные функции гребня и добавление пользовательской энтропии
L1GBM_2006A 0.2118 ????? 0.2151 разных tfidf
L1GBM_1606B 0.2122 ????? 0.2153 Дополнительные функции на уровне L2
L1GBM_1506B 0.2126 ????? 0.2154 Сумка L2 lgb; Сумка для подводной лодки 1406
L1GBM_1506 0.2127 ????? 0.2155 Добавить тюнинг листьев lgb 1406
L1GBM_1006A 0.2133 ????? 0.2161 Добавить параметры параметров
L1GBM_1006 ?????? ????? 0.2163 Добавить ценовой рейтинг
L1GBM_0406A ?????? ????? 0.2166 исправлена ​​ошибка lgb на L1, хеш 'text' вместо описания
L1GBM_0306A ?????? ????? 0.2167 Включен перевод названия LGB
  

Вложения слов

  ================================================ =================================================
features / wiki.ru.vec - https://github.com/facebookresearch/fastText/blob/master/pretrained-vectors.md
cc.ru.300.vec.gz - https: // github.com / facebookresearch / fastText / blob / master / docs / crawl-vectors.md
all.norm-sz100-w10-cb0-it1-min100.w2v - http://panchenko.me/data/dsl-backup/w2v-ru/  

прогноз спроса на авито

Дата завершения проекта: 27 июня 2018 г.

Обзор проекта:

Конкурс Avito Demand Prediction Kaggle Challenge 2018 был организован Avito, русской версией Craigslist. В этой задаче Avito хотел, чтобы Kagglers предсказал, насколько успешным будет любое конкретное объявление, на основе таких критериев, как описание объявления, время публикации, качество изображения, заголовок объявления и т. Д.Делая это, Avito надеется предоставить своим клиентам лучший сервис, прогнозируя спрос на опубликованный продукт. Домашнюю страницу конкурса можно найти здесь: https://www.kaggle.com/c/avito-demand-prediction.

Мой окончательный рейтинг был 563-м местом из 1917 г., в топ-30% . В следующих разделах содержится подробное описание файлов в этом репозитории, а также подходы, которые я пробовал на протяжении всего конкурса.

Описания файлов:

  • sample_submission.csv : Образец файла заявки, который демонстрирует правильный шаблон заявки
  • этого конкурса Kaggle

Папка с данными:

Обратите внимание, что из-за ограничений на размер файла Github я не мог загрузить ни один из наборов данных Avito. Чтобы воспроизвести мои результаты, перейдите на веб-сайт Avito Challenge (указанный выше), загрузите файлы train.csv.zip и test.csv.zip , распакуйте оба файла и поместите их в данные каталог.

  • models0 : Содержит файлы прогнозов, полученные из моделей стадии 0
  • models1 : Содержит файлы прогнозов, полученные из моделей этапа 1
  • models2 : Содержит файлы прогнозов, полученные из моделей этапа 2

Папка сценариев:

Папка сценариев содержит записные книжки, в которых подробно описаны процессы исследования данных и создания / обучения моделей в три этапа.

  • Этап 0 : Начальное исследование данных и первая модель с использованием Light GBM
  • Этап 1 : Эксперименты с конвейером данных с использованием нескольких конфигураций Light GBM
  • Этап 2 : Включение дополнительных функций и заключительный этап проекта

Если вы хотите повторить мои шаги, я рекомендую просмотреть записные книжки в следующей последовательности:

  1. parameters_json_gen.ipynb : создает файл JSON, содержащий все пути к папкам и файлам, необходимые для работы моделей исследования данных и машинного обучения
  2. .
  3. Stage_0_Data_Exploration : Просмотр этой записной книжки предоставит основную информацию о наборах данных, а также сгенерирует предварительно обработанные обучающие и тестовые наборы данных этапа 0 и этапа 1
  4. Все остальные сценарии : После запуска двух предыдущих записных книжек вы можете запускать любой другой из других записных книжек в любом желаемом порядке (каждый блокнот содержит высокоуровневое описание функции модели)

Подход и методы:

Этап 0:

Моим первым шагом в этом проекте было выполнение исчерпывающего анализа функций и предварительной обработки (содержится в Stage_0_Data_Exploration.ipynb скрипт). В этом блокноте я исследовал статистические характеристики всех функций, представленных в наборах данных train.csv и test.csv , предоставленных Avito. На этом этапе я сосредоточился на том, чтобы мой набор данных был как можно более легким, чтобы обеспечить быстрое прототипирование модели. Выполнив сначала подробный анализ данных, я смог упростить процесс выбора признаков, чтобы создать относительно небольшой предварительно обработанный набор данных.

Один из самых интересных результатов этого предварительного анализа данных показан на рисунке ниже:

После устранения шума для признака вероятности сделки (также известного как целевая переменная) путем определения порога количества появлений признаков, можно увидеть, что существует два общих кластера вероятностей сделки (один слева от 0.6 и один справа). На этапе 1 этого проекта я исследую релевантность такого поведения.

После визуализации исходных данных я запустил регрессионную модель Light GBM, чтобы получить свои первые результаты в таблице лидеров. Удобно, что Light GBM API также включает функцию определения наиболее важных функций из набора обучающих данных. Эти «наиболее важные» функции визуализированы ниже:

1 этап:

После того, как модель этапа 0 показала, что image_top_1 является наиболее важной функцией, я решил попытаться оптимизировать конвейер моей модели, чтобы использовать это поведение.На первом этапе было создано 3 модели:

.
  • Модель 1v0 : разделил наборы данных для обучения и тестирования на четыре (4) отдельных сегментов на основе значений image_top_1 , определенных в записной книжке исследования данных этапа 1, и впоследствии обучил отдельный регрессор Light GBM для каждого набора
  • Модель 1v1 : Реализован другой конвейер от 1v0
    • Модель 1v1 сначала разделяет обучающие и тестовые наборы данных с помощью двоичного классификатора, который использует поведение вероятности сделки , обнаруженное во время исследования данных на этапе 0 (0 или 1 для значений выше или ниже 0.6 порог)
    • Регрессоры Light GBM были обучены на двух сплитах
  • Модель 1v2 : Попытка устранить основной недостаток модели 1v1
    • Поскольку в наборе ниже порога значительно больше выборок, двоичный классификатор в 1 на 1 сильно смещен в сторону ниже порога класс
    • Модель 1v2 реализовала повышающую дискретизацию разреженного выше порога , установленного для уравновешивания обучающего набора
    • двоичного классификатора

В конце концов, 3 разные модели, произведенные на Этапе 1, дали улучшения по сравнению с Этапом 0.Однако эти улучшения не были достаточно существенными, чтобы оправдать переход на более сложный конвейер, а также предполагали, что можно было бы проделать больше работы на фронте предварительной обработки функций.

2 этап:

На заключительном этапе этого проекта изучались эффекты другой стратегии предварительной обработки. Всего на этом этапе было создано 2 модели:

  • Модель 2v0 : Заменено одноразовое кодирование категориальных признаков на однозначное кодирование и возвращено к простому конвейеру модели единственной модели регрессора Light GBM
  • Модель 2v1 : Реализовано преобразование TFIDF всей текстовой информации, а также включены текстовые метаданные

Несмотря на включение схемы предварительной обработки, которая дала значительно больше возможностей (около 300k), чем другие мои модели, Модель 2v1 дала мои окончательные выигрышные результаты.Этот результат говорит о надежности Light GBM в извлечении значимых идей даже при работе с нетривиальным количеством функций.

Последние мысли:

Учитывая, что я начал этот проект 14 июня и сделал свою первую заявку только 21 июня, я счастлив, что попал в топ-30% в моем первом серьезном испытании Kaggle. Кроме того, я выхожу из этой задачи с гораздо более глубоким пониманием повышения градиента и его очень надежного собрата: Light GBM. Я с нетерпением жду возможности использовать свой обновленный набор навыков во многих будущих проектах.

kaggle: вызов прогнозирования спроса Avito ま と め

は じ め に

過去 コ ン ペ ま 4 作 目 で す。 タ イ ト ル る よ う に 今 は 2018 4 月 に kaggle で 開 催 Avito Demand Predictionの リ ン ク か ら 辿 っ て く だ。

コ ン ペ 概要

Авито (ロ シ ア の 大 手 広 告 サ イ ト) が 主 催 す る 商品 の 購入 予 測 コ ン ペ で す. デ ー タ は 数 値 デ ー タ + カ テ ゴ リ デ ー タ + 文章 デ ー タ + 画像 デ ー タ で NLP と CV の 知識 が 求 め ら れ ま す.
Авито はネ ッ ト で 簡 単 に 個人 間 取 引 が で き る サ イ ト (メ ル カ リ の よ う な も の を 想像 す れ ば よ い が, 不動産 や 自動 車, 仕事 な ど も 売 買 で き る ら し い) で す. 出品 時 に は 商品 説明 や 商品 画像, 価 格 な ど の 情報 を 添 え るの で す が 、 そ れ ら の 組合 っ 的 は 大 き く 変 化 し ま。 の 3 つ の を だ さ い。

全 て 自 転 車 の 写真 で す が, 左 は か っ こ つ け す ぎ で す し, 右 は パ ッ ト 見 だ と 何 の 写真 か わ か り ま せ ん. 自 転 車 を 買 い た い ユ ー ザ に と っ て は 中央 の 写真 が 良 さ そ う で す ね. (個人 差 は あ る で) ょ う が)
商 中央 の 文 が 良 さ す。

広 告 リ ス テ ィ ン グ や 顧客 満 足 度 の 観 点 か ら, 出品 時 に 商品 需要 を 予 測 で き れ ば 非常 に 有益 で す .Avito コ ン ペ で は タ イ ト ル, 説明 文, 画像, 価 格 な ど の 情報 か ら 商品 需要 を 予 測 す る こ と を 目的 と し ま す。 賞金 ・ 期間 ・ 参加 者 数 な ど 以下 の 通 り で 、 多 様 な デ タ 扱 う 難易 度 を 考 え 1873 チ ー ム の は い 000 で。 9

賞金 期間 参加 チ ー ム 数 参加 者 数
12 000 долл. США 25.04.2018 ~ 25.06.2018 1873 2,363

デ ー タ の 種類 と タ ス ク

数 値 デ ー タ · カ テ ゴ リ デ ー タ · 文章 デ ー タ · 画像 デ ー タ を 用 い た 回 帰 問題 で す. 通常 の テ ー ブ ル デ ー タ の よ う に 数 値 デ ー タ や カ テ ゴ リ デ ー タ が あ る の は 勿 論, 商品 タ イ ト ル や 商品 説明 文 (文章 デ ー タ で)や 商品 画像 デ ー タ も 与 え ら れ る た め, デ ー タ ハ ン ド リ ン グ の 難易 度 は 比較 的 高 い と 思 い ま す.
フ ァ イ ル の 種類 と サ イ ズ は 以下 の と お り で す. テ ー ブ ル デ ー タ の サ イ ズ は 小 さ い で す が, 画像 デ ー タ は そ れ な り に 大 き い で す。 ス ト レ ス 無 く る に ハ イ ス ペ ッ PC か ク ラ ウ ド 環境 が 必須 に な り で す。 主 に 使用 す の поезд.csv, test.csv, train_jpg.zip, test_jpg.zip の 4 つ で 、 そ の 他 ー で 必 ず し も る 必要 は あ り ま ん ((の train.csv, test.csv は 広 告 の 掲 載 時 系列 分割 さ れ て お り 、 train_active.csv, period_train.csv, test_active.csv, period_test.csv の 4 フ ァ train.csv train.csv, test.て い な い が 同 じ 期間 掲 的 デ ー タ。 こ れ ら の デ ー タ は deal_probability (目 変 数), image, image_top_1で す。

フ ァ イ ル 名 デ ー タ サ イ ズ レ コ ー ド 数 カ ラ ム 数 画像 枚 数
поезд.csv 909M 1 503 424 18
test.csv 316M 508 438 17
train_jpg.zip 49,4 г 1,390,837
test_jpg.zip 18,7 г 465 830
period_train.csv 732M 16,687 412 4
периодов_тест.csv 602M 13 724 922 4
train_active.csv 8,6 г 14,129,821 15
test_active.csv 7,9 г 12 824 068 15

の 分布 は 下 図 の と お り で 目 の 値 は 0 ~ 1 囲 、 64,8 % 0

ち な み に train.csv の голова は こ ん な 感 じ で す. (カ ラ ム 数 の 都 合 で 画像 を 3 枚 に 分 け ま し た)
各 カ ラ ム の 意味 は デ ー タ 説明 ペ ー ジ を 見 て い た だ き た い で す が, 商品 ご と に カ テ ゴ リ, タ イ ト ル、 説明 文 、 価 格 な が あ る こ と が わ か す。 ま た 文章 デ ー タ シ ア 語 で タ

train_jpg.застежка-молния に 含 ま れ る 画像 は こ ん な 感 じ で す. 画像 サ イ ズ や 商品 の と り 方 は バ ラ バ ラ で あ る こ と が わ か り ま す. ま た, 必 ず し も 全 て の 商品 に 商品 画像 が あ る わ け で は な い こ と に 注意 が 必要 で す.

評 価 方法

評 価 指標 は RMSE で す。

提出

の フ ォ マ ッ は と お り で す。 的 ご と に 取 引 確 を し ま す。

item_id deal_probability
2 0,1
5 0,25
6 1,0

勉強 に な る Ядро と Обсуждение

上位 解法 ほ ど の ス コ ア は ま せ ん が ядро ​​と обсуждение は 良 い ア イ デ ィ ア と 実 実 装 で 溢 れ い ま す。 ど ア プ チ

[Avito EDA, FE, временные ряды, визуализация DT ✓ ✓ | Kaggle

Ядро

EDA.て お き た い 方 に 見 て お と を お す す め し。 た だ し 画像 デ ー タ し て は 触 れ れ な い た

Идеи по характеристикам и качеству изображения | Kaggle

画像 デ ー タ の 基本 量 め て い る ядро ​​で す。 暗 さ 、 明 る さ 、 均一 、 色 、 画像 サ イ 具て 表示 さ れ て い る の で を 直 感 的 に 理解 で す。 個人 的 に は ぼ や 合 (Blurry) の) OpenCV の ド キ ュ メ ン ト が 参考 に な り ま す。

Конфигурация классификации изображений с высокой корреляцией | Kaggle

学習 済 み 画像 識別 モ デ ル が く 分類 し て い れ ば れ は 良 質 な 画像 で あ う と い 仮 説 を 検 kerel で す。 前提 と し て 、 画像 の 大 き く 影響 す る た め の 質 を 表現 で き る 特 徴 有効 だ ろ う と 考 え内 の 商 (画像 の 質 が 高 い) 」と い 立 て て い ま す。 デ ImageNet で 学習 済値 (1000 ク ラ ス の 所属 確 率) の 最大 値 を 採用 し て い ま kernel の 最後 で は 、 достоверность изображения は タ イ ト や 章 文章 の 長 目的 変 数 仮 説 と 実 現 方法 の ア イ デ ィ ア が 面 白 い と 感 じ ядро ​​で す。

О функциях изображения и функциях Image_top_1 | Kaggle

Nooh さ ん の コ メ ン ト で 、 注目 点 (ключевая точка) の 特 徴 量 介 さ れ て い ま す。 装 に は cv2.FastFeatureDetector_create が 使 わ れ て 、 注目 点 の 説明 は OpenCV の ド キ ュ メ ン ト が 参考 に す。 イ メ ー ジ け 載 せ

Агрегированные функции и LightGBM | Kaggle

複数 テ ー ブ ル の 関係 に 関 す る 基礎 集 計, 基本 特 徴 量 抽出, LightGBM の モ デ リ ン グ ま で が ま と め ら れ て い ま す. や っ て い る こ と 自 体 は 単 純 で す が, 確認 す べ き こ と を き ち ん と 事前 に 確認 し て お く 丁寧 さ が 参考に な り ま し た。 基本 抽出 は 子 期間 ・ 回 、 タ イ ト ル 説明 文 の 単 語 数 由来 の 特 徴 量 、 CountVectorizer ・ TfidfVectorizer に よ る 特 徴 量 な ど が て い ま す。

Simple CatBoost | Kaggle

基本 特 徴 量 を 作成 し た 上 で catboost で モ デ リ ン グ し て い ま す. 特 徴 量 は 日 付 由来 特 徴 量, カ テ ゴ リ 変 数 を этикетки кодирование す る と い っ た シ ン プ ル な も の で す が catboost を 試 し て み た い 方 に は 参考 に な る か と 思 い ま す.

Стартер Fasttext (только описание) | Kaggle

特 徴 量 に 商品 説明 カ ラ ム の み 使用 し て FastText + РНН モ デ リ ン グ し て い る РНН の チ ュ ー ト リ ア ル で す. 特別 な 工夫 等 は 見 ら れ ま せ ん が, モ デ リ ン グ す る 上 で 必要 最小 限 の コ ー ド が 共有 さ れ て い る た め 初学者 に お す す め で す。

text2image_top_1 | Kaggle

的 変 数 と の 相関 が も 高 変 数 (image_top_1) の 欠 損 RNN の 予 測 で 完 kernel で。 は pd.DataFrame.fillna で 済 ま せ る こ い で す が 、 重要 と っ て い る 変 数 に 関 て モ デ リ ン て 補-> объединить [GlobalAveragePooling, GlobalMaxPooling] -> BN -> Dense 基本 的 な も の な で 、 RNN の モ デ リ る 方 す

загрузить данные (уменьшить использование памяти) | Kaggle

Авито コ ン ペ の ядро ​​で は あ り ま せ ん が, こ の Авито の ядро ​​が 参考 に し て い た メ モ リ 節約 術 に 関 す る ядро ​​で す .pd.read_csv は デ ー タ の 読 み 込 み 時 に 自動 で 型 を 認識 す る た め 便利 で す が, メ モ リ 使用 効率 は あ ま り 良 くあ り ま せ ん。 こ ядро ​​で 共有 さ て い reduce_mem_usage 関 数 は 使 い 勝 手 が い い の の テ ー ブ に 対

Подробная информация о регионе и городе с широтой, долготой и кластерами | Kaggle

область, город の 文字 列 と Google Maps API か ら 緯度 · 経 度 情報 を 情報 を 取得 し, ク ラ ス タ リ ン グ し て い ま す. ク ラ ス タ リ ン グ に は HDBSCAN (Иерархическая плотность-Based Пространственная кластеризация) を 使用 し て い ま す. (K-средства はク ラ ス タ サ イ 均一 な と 判断 し た ら し) ядро ​​が регион, город を 単 に テ 扱 っ て い に 対HDBSCAN と 他 の ク ラ ス タ リ ン グ の 違 い に つ い て は の ペ ー ジ が り ま す。

上位 解法 概要

上位 解法 は LightGBM と NN の ア ン サ ン ブ ル 解法 が 目 立 ち ま す. テ ー ブ ル コ ン ペ の 定 石 で あ る LightGBM に 加 え て, 画像 特 徴 と テ キ ス ト 特 徴 を 活 か し た NN モ デ ル を 用意 す る こ と が 重要 だ っ た よ う で す. マ ル チ モ ー ダ ルデ ー タ で 上位 を 狙 う に は GBDT と NN の ア ン サ ン ブ に な り そ う で す。 (Pet コ ン ペ も 然 り) 今 回 1-й ~ 3-й

grandmaster × 3, master × 1 で 構成 さ れ た команда мечты で す。 最終 ​​的 な モ デ ル は 3 層 の stacking で 1 層 目 (некоторые lgb, некоторые nn, некоторые xgb) 、 2 層 目 (некоторые lgb, некоторые xgb, один NN) 、 3 層 目 (one nn) で 構成 さ れ て い ま す。 詳細 な デ ル 数 と 役 割 分担 は わ ま せ ん が 、 各 ー 4 人 の 解法 が 別 々 に 公開 て ま し た が 、 的 的 に 勉強 に な っ た 2 人 の 解法 と め ま す。

Маленькая лодка さ ん の 解法

Н.Н. の モ デ リ ン グ に 集中 し た よ う で, 最終 的 に シ ン グ ル モ デ ル で TOP10 に 入 る ス コ ア を 記録 し て い ま す. 最終 モ デ ル は 下 図 の と お り で, モ デ ル の 構造 は 勿 論, そ れ に 至 る ま で の プ ロ セ ス が と て も 参考 に な りま す。

以下 に 実 験 プ ロ セ ス を て お き ま す。 ム な モ デ ル か ら は て 、 成功 / 失敗 要 因 り

  • 数 値 デ ー タ 、 カ テ ゴ リ ー タ встраивание (0.227X)
  • заголовок, описание の 学習 済 み fastText + 2 × RNN を 追加 (0.221X)
  • поезд + тест を 使 っ て fastText を 一 か ら 学習 (train_active, test_active の 使用 も 試 し が 失敗) (0,220X)
  • VGG16 + средний пул を 追加 (0,219)
  • fastText + 2 × RNN を fastText + 2 × LSTM に 変 更 (CNN や Attension も 試 し た が 失敗) (0,0003 改善)
  • ResNet50 を 追加 (他 の CNN 、 точная настройка に 失敗) (0,218X)
  • 直 感 を 頼 り に チ ュ ー ニ ン グ (пространственный отсев の 追加 な ど) (0,2165–0,217)
  • チ ー ム メ イ ト が 作成 し た 特 量 を 追加 (0,215X)
  • こ こ ま で の 実 験 過程 で 保存 し た モ デ ル 群 の 最後 に Dense を 加 え て 学習 (0.008 改善: верх10)

Арсенал さ ん の 解法

Дерево 系 モ デ ル を 担当 し す public LB で シ ン デ ル top5 を 記録 す る モ デ ル を 作成 て い ま す。 作成 し た モ デ ル укладка の 1 層 目 に lgb × 13, xgb × 6、2 層 目 lgb × 12, xgb × 7 の 計 38 で す。 特 徴 量 に て 項目 別 に 5

текстовых функций
  • заголовок, описание, заголовок + описание, заголовок + описание + параметр_1 な ど の 組合 せ か ら 作成 し た TFIDF 特 徴
  • TFIDF 特 徴 を SVD で 次 元 削減 し た も の ​​
  • TFIDF 特 徴 量 で 学習 さ せ Redge 回 帰 の 予 測 値
  • название, описание か ら 作成 し た 単 ​​語 数 / 文字 数 / ユ ニ ー ク 単 な ど の 集 計 値
Функции изображения
  • こ の ядро ​​で 紹 介 さ れ て い る 統計 量
  • 学習 済 み ResNet50, InceptionV3, Xception の 予 測 値 (予 測 確 率 は 値 、 予 測 カ テ リ ゴ リ 変 数 し)
  • こ の обсуждение の コ メ ン ト で 紹 介 さ れ て い る 注目 点 特 徴 量
категориальные признаки
  • カ ウ ン ト / ユ ニ ー ク カ ウ ン ト 特 徴 量 を デ ト groupkey ・ 集 計 対 象 え な が ら 作成 (組合 せ の 例 は)
    • デ ー タ セ ッ ト は поезд + тест, поезд + тест + train_active + test_active
    • groupkey は parent_category_name, category_name, param_1, region, city な ど
    • 集 計 対 象 は item_id, user_ids な ど
  • целевая кодировка (組合 せ は 様 々)
характеристики прогнозируемых независимых переменных
  • 重要 変 数 (price, image_top_1, item_seq_number, daydiff (date_to — date_from)) を xgb, lgb, rnn で 予 測 し を 特 徴 に 追加
  • 々 な カ テ ゴ リ groupby し た 後 、 上 記 の 予 測 値 を 特 徴 と て 追加
  • 予 測 値 も 使用 し て 差分 徴 量 を 作成 ((price — xgb_price) / price, log (image_top_1) — log (lgb_image_top_1) な ど)
user_id функции

user_id 由来 の 特 徴 量 は 過 学習 す る た め укладка2 層 目 で の み 使用 た の こ と

  • поезд + тест, поезд + тест + train_active + test_active を user_id, item_seq_number, Activ_date で ソ ー ト し user_id を 含 む カ テ ゴ リ ((user_id + parent_category_name) で groupby 順 に1 で 正規化 し た イ ン デ ッ ク ス も 付 与)
  • user_id を カ テ ゴ リ 変 数 と し て 追加
  • user_id と 他 の カ テ ゴ リ 変 を groupby key と し て 、 unique item_seq_number, log1p (max (price)) — log1p (min (price)) な ど の 特 徴 量 を 作成
  • периодов_поездка + периоды_теста か ら 以下 の 手 順 で 特 徴 量 を 作成
    • 行 ご と に время активации (= date_from — Activation_date), активация (date_to — date_from) な ど の 差分 特 徴 量 を 算出
    • item_id 毎 に задержка активации (= дата активации — задержка (дата активации), toactdiff (= дата активации — задержка (дата_до)) な ど の задержка 特 徴 量 を 算出
    • item_id 毎 に 上 記 特 徴 量 の min, max, mean, std, count を 算出
    • user_id 毎 に 更 に 上 記 特 徴 量 の min, max, mean, std を 算出

тыс. Голосов さ ん 、 Геогий Данщин さ ん の 解法

2 人 の 解法 は Маленькая лодка さ ん 、 Арсенал さ ん 、 既 に 紹 介 し ядро ​​と の 共通 部分 も 多 い の で ン ク だ け ま と て お ま す。

NN, LightGBM, FM_FTRL, Ridge, CatBoost で 6 層 укладка を し た そ 徴 に つ て 単 に ま と め す。

  • VGG16, ResNet50, MobileNet の 予 測 値
  • fastText に よ る ベ ク ト ル 表現 (デ ー タ に название, описание, название + город, название + категория な ど)
  • 様 々 な カ テ ゴ リ の せ か ら price, date_to — date_from な ど の 基本 統計 量
  • автоэнкодер に よ る カ テ ゴ リ 変 数 の ベ ク ト ル 表現
  • TFIDF, TFIDF + SVD
  • целевая кодировка

6 層 も штабелирование す る こ と が る と は 驚 き で し た 初学者 が 真似 を し て も 過 て 終 わ り そ で。

最終 モ デ ル は 2 つ の ансамбль モ デ ル を ансамбль し た も の ​​で の モ デ ル набор для проверки の 作 り 方 を 変 え て そ

Особенности LightGBM

  • заголовок, описание か ら слово, символ そ れ ぞ れ で TFIDF 特 徴 量 を 作成
  • Word2vec, fastText に よ る 単 語 の ベ ク ト ル 表現 (Word2vec の ほ う が fastText よ り よ か っ た と の こ と)
  • 画像 か ら 算出 し た 統計 量
  • ResNet, Inception, Xception の 予 測 値
  • 量 的 変 数 (price な ど) を bin に 区 切 っ て 離散 化
  • user_id ご と の 単 語 数 、 掲 載 な ど の 基本 統計 量
  • 文章 か ら 算出 し た 統計 量
  • 緯度 / 経 度 な ど の 位置 情報

  • лучший NN
    • fasttext, word3vec を concat し て двунаправленный GRUs
    • фунтов で 使用 し た 特 徴 量
    • カ テ ゴ リ 変 数 закладывающий слой で 100 次 元 に 圧 縮
    • потеря は бинарная кросс-энтропия
    • текст デ ー タ は nltk で стемминг
    • название, описание, параметры は 分割 を 表 す 記号 を 挟 ん で 結合

лучших NN 以外 に チ ャ ネ ル ご と ((画像 、 テ キ ス ト な ど) NN を 構築 し そ う で 各 々 の NN の 精度 く 9 9 9 9

そ の 他 の 上位 解法

обсуждение は 解法 の 宝庫 で す ね。 余力 が あ る 方 は こ ら も ぜ ひ。

日本語

Решение задачи прогнозирования спроса Kaggle Avito для 9-го места

第 5 回 Встреча kaggle の 発 表 ス ラ ド で す。 Решение за 5-е место の 取 り 組 介 れ て い ま линейное смешивание викторины と い う ス コ ア

世界 一 の デ ー タ サ ン テ ィ ス ト を 目 指 し て 〜Kaggle 参加 レ ポ ー ト 4〜 — Технический блог Kysmo

株式会社 キ ス モ の 方 が Avito コ ン ペ の 参加 記録 を 書 い て に 対 す 工夫 り く

AMD 製 GPU で Kaggle に チ ャ レ ン ジ す る — 実 践 編 — — Qiita

Avito コ ン ペ を 題材 に デ ー ダ ウ ン ロ ー ド か ブ ミ ッ ト ま の 順 が ま と ら れ て い ま。

お わ り に

な ぜ か 気 乗 り し な か っ た の で 記事 執筆 か ら 公開 ま で 半年 か か り ま し た. こ の 記事 を 書 い て い た 頃 は Petfinder コ ン ペ (Авито コ ン ペ と 同 じ マ ル チ モ ー ダ ル デ ー タ の コ ン ペ) に 参加 し て い て, Авито 解法 が 非常 に参考 に な っ た 記憶 が あ り ま す. 過去 コ ン ペ ま と め 記事 を 書 き 始 め た 頃 は メ ダ ル 0 個 の Начинающие で し た が, 約 半年 ほ ど 経 過 し て な ん と か Expert に 昇 進 す る こ と が で き ま し た. 過去 コ ン ペ の 解法 研究 な く して メ ダ ル 獲得 は な か っ た と 思 う の で, 参加 コ ン ペ に 類似 す る 過去 コ ン ペ は 積極 的 に 調査 し て い き た い で す .PetFinder コ ン ペ の ま と め 記事 も そ の う ち (類似 コ ン ペ が 開 催 さ れ た 頃 に) 書 き た い と 思 い ま す.

Введение в комплексную архитектуру | INSOFE

Если у нас есть огромное количество структурированных данных, числовых или категориальных, простая архитектура нейронной сети может дать потрясающие результаты.Архитектура CNN может заботиться о данных изображения, а простая архитектура RNN или LSTM лучше всего подходит для прогнозирования текста.

Что нам делать, когда мы сталкиваемся с постановкой проблемы, когда мы должны обслуживать все вышеперечисленные типы данных вместе?

Фото Майка Петруччи на Unsplash

Давайте рассмотрим пример Avito Demand Prediction Challenge, который прошел год назад. Avito — крупнейший в России сайт рубричной рекламы. Основная задача большинства продавцов — понять уравнение спроса и предложения на свою продукцию.Такие идеи могут помочь продавцам повысить цены, когда спрос высок, или работать над улучшением рекламы или даже самого продукта, когда спрос низкий. Задача этого конкурса заключалась в том, чтобы изучить свойства каждой рекламы, их контекст и исторический спрос на похожие объявления, чтобы предсказать спрос, который они могут создать. Как только у нас будет хорошая оценка спроса, Avito может работать с продавцами на их платформе, чтобы лучше оптимизировать их рекламный листинг.

Это была хорошая возможность разработать комплексную архитектуру.

Основная идея комплексной архитектуры состоит в том, чтобы построить отдельные архитектуры нейронных сетей для разных типов данных и объединить их вместе в конце для создания более крупной нейронной сети. Конечный результат — это наш прогноз, которым в данном случае является продаваемость продукта. Посмотрим, как это можно сделать.

Во-первых, давайте посмотрим на числовые значения. У нас была цена товара и несколько разработанных функций, таких как размеры рекламного изображения и длина описаний.Их можно было передать в плотную нейронную сеть с одним скрытым слоем.

Во-вторых, у нас были категориальные ценности. Это были регион, город, категория объявлений, ее родительская категория, некоторые параметры параметров и категория рекламного изображения. Мы могли бы применить однократное кодирование или кодирование меток к каждой из этих функций, объединить то же самое с числовыми значениями и передать их в плотную нейронную сеть, которую мы уже разработали. Единственным фактором было то, что несколько из этих категорий, а именно категория рекламы и категория изображения, имели уровни, кратные сотням.Таким образом, вместо того, чтобы рассматривать все категории одинаково, мы могли бы обрабатывать их по отдельности. Одна сеть была спроектирована таким образом, что функции с менее чем 20 уровнями были объединены и закодированы в горячем режиме и имели свою собственную нейронную сеть. Такие категории, как категория объявления (category_name), обрабатывались посредством категориального встраивания и передавались в собственную эксклюзивную нейронную сеть. То же самое было сделано с функцией категории изображений image_top_1. На данный момент у нас есть четыре отдельные нейронные сети, и мы еще не работали с типами текста и изображений.

С текстовыми полями Заголовок и Описание мы создали еще две нейронные сети. На этот раз вместо плотной сети мы разработали сеть LSTM для работы с непрерывным характером текста. Для изображений мы создали одну простую архитектуру CNN с двумя слоями свертки, а также слоями выпадения и нормализации для каждого из них.

Теперь у нас 6 слоев. Каждый заботится о поведении своих типов ввода. Более сфокусированная обработка типов данных. Чтобы объединить все эти сети, мы берем выход каждой из них и соединяем их в один плотный слой.Затем эта полная сеть обучается на основе функции двоичной кросс-энтропийной потери.

Основным недостатком всеобъемлющей архитектуры, такой как описанная выше, является ее высокий уровень сложности. Хотя идея обработки каждого типа данных по-разному может показаться привлекательной для специалиста по данным, применение такой модели в производстве может иметь свои проблемы. При этом, как и в случае с любой другой формой архитектуры нейронной сети, нам нужно выполнять все больше и больше работы в этой новой области науки о данных, чтобы эту идею можно было легко реализовать в реальном мире.

Ссылки
Данные: https://www.kaggle.com/c/avito-demand-prediction/data
Подход команды-победителя: https://www.kaggle.com/c/avito-demand-prediction/discussion/59880

Ноутбуки с крышкой // Предложение на вторичном рынке превысило спрос

Россияне чаще продают ноутбуки. По данным Avito, во втором квартале количество объявлений об их продаже увеличилось на 21%, а спрос, наоборот, упал на 15%. При этом стоимость подержанных устройств растет почти так же, как и новых.В прошлом году россияне активно закупали оборудование для удаленной работы и учебы, а с возвращением в офисы потребность в ноутбуках снизилась, поясняют участники рынка.

Количество объявлений о продаже ноутбуков в сервисе бесплатных объявлений Avito во втором квартале увеличилось на 21% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года, сообщили Ъ в компании. При этом средняя стоимость ноутбуков за год выросла на 38%, а спрос на них снизился на 15% в годовом исчислении, отмечают в Avito.По данным сервиса «VKontakte Ads» (имеет общую базу объявлений с «Юлой»), во втором квартале количество созданных объявлений о продаже ноутбуков увеличилось на 17%:

«Чаще всего ноутбуки продавались в начале июня — после окончания учебного года. «

Стоимость оборудования на Avito растет в первую очередь среди профессиональных продавцов, цены на которые напрямую коррелируют с курсом валют, говорит Павел Комаров, руководитель макро-категории «Бытовая техника и электроника».По его словам, снижение спроса связано, в том числе, с тем, что в прошлом году россияне активно закупали оборудование для работы и учебы на расстоянии, а в этом году они начали возвращаться в офисы, и потребность в ноутбуках уменьшилась. «Отсутствие в доме настольного компьютера или ноутбука привело к необходимости покупать товары этой категории. Были ситуации, когда на семью требовалось более одного устройства, и чаще всего покупали недорогие модели », — говорит независимый эксперт в области электроники Аркадий Маркарян.

Лидером по количеству пользовательских запросов на Avito стал MacBook от Apple. Объем предложения этих ноутбуков за год увеличился на 61%, тогда как спрос упал всего на 4%. Ноутбуки Asus за год стали продавать чаще на 21%, а в поиск — реже на 12%. Средняя стоимость этих устройств на Авито составила 13 тысяч рублей, что на 30% дороже, чем годом ранее. По сравнению со вторым кварталом прошлого года устройства Lenovo подорожали на 27%, их средняя стоимость составила 16 тысяч рублей.За год количество объявлений о продаже ноутбуков бренда выросло на 24%, а спрос на них снизился на 15%.

По данным «Связного», в первом полугодии на первичном рынке России было продано 1,29 млн ноутбуков, что на 15% меньше, чем в первом полугодии 2020 года. Но в денежном выражении рынок вырос на 19,5%, до 73,9 млрд руб., При росте средней цены на 41%, до 57,5 ​​тыс. Руб.

Стоимость устройств на вторичном рынке зависит от цен на новые, говорит Эльдар Муртазин, аналитик Mobile Research Group: «Таким образом, подержанные ноутбуки подорожали почти так же, как и новые.«В то же время потенциальные покупатели не готовы покупать б / у ноутбуки по более высокой цене, они не считают это справедливым, — добавляет эксперт. Это, по его мнению, связано со снижением спроса: «Потребители с большей вероятностью решат переплатить и купить новый ноутбук на первичном рынке». По словам г-на Муртазина, вторичный рынок ноутбуков в России составляет около 10% рынка новых.

Аналитик

Fintech Lab Сергей Вильянов добавляет, что, помимо насыщения спроса, фактором его снижения и роста предложения является ухудшение покупательной способности граждан.По мнению эксперта, объем предложения ноутбуков на вторичном рынке продолжит расти не только за счет физических лиц, но и за счет закрытия организаций, продающих оборудование.

Анастасия Гаврилюк, Арина Барабанова

выигрышных решений kaggle github

Было приятно читать подходы Робо к поиску подходов к поездкам. Мои извинения, последние несколько месяцев были очень загружены.] Победа в соревнованиях по науке о данных может быть сложным процессом, но вы можете взломать тройку лучших, если у вас есть система, которой нужно следовать; Послушайте выступление ведущего эксперта по хакатонам в области науки о данных и о том, как он с нуля выиграл соревнования по науке о данных.Учить. Познакомьтесь с прошлыми (выигрышными) решениями и кодами и научитесь их читать. В общем, Kagglers очень открыто говорят об этом: я спрашивал около 3-4 человек об использовании их контента со ссылкой и всегда получал разрешения. Пример: визуализации Джона на Яндексе. Причина №1 — Узнайте, что важно для начала. Мариос: Соревнования Kaggle и подобные задачи критикуют за то, что они не совсем похожи на «реальные проблемы», и это правда. Шуцзянь Лю. Вставить. 296. Знайте, что вы хотите смоделировать, прежде чем выяснять, как это моделировать.Кагглеры начинают использовать LightGBM больше, чем XGBoost. Внутри Kaggle вы найдете весь код и данные, необходимые для работы в области науки о данных. * * Пока нас не заменят роботы. Вступление. Решение-победитель конкурса «Художник по номерам» на Kaggle. Github; Задача прогнозирования спроса Kaggle Avito: анализ выигравших заявок. Kaggle получил мировое признание с момента своего основания за проведение соревнований высокого уровня, которые оказались реальными решениями и используются многими компаниями, такими как Microsoft, CERN, Merck, Adzuna.Мы используем файлы cookie на Kaggle для предоставления наших услуг, анализа веб-трафика и улучшения вашего опыта на сайте. Вопросы и Ответы. В январе этого года (2019 г.) в Париже прошло второе мероприятие Kaggle Days. Многие исследователи опубликовали рецензируемые статьи, основанные на решениях, выигранных в конкурсах Kaggle. Чем бы Вы хотели заняться? Спасибо. Цель составления этого списка — облегчить доступ и, следовательно, учиться у лучших из… Звезд. Существует множество курсов и руководств, которые могут помочь вам изучить машинное обучение с нуля, но здесь, в GitHub, я хочу решить некоторые соревнования Kaggle как комплексный рабочий процесс с пакетами python.Определите свои сильные стороны с помощью бесплатной онлайн-викторины по кодированию и пропустите экраны резюме и рекрутеров сразу в нескольких компаниях. Используйте более 50 000 общедоступных наборов данных и 400 000 общедоступных записных книжек, чтобы быстро выполнить любой анализ. Это не строго разрешено на основании их УИ, но это контент, который был взят из другой, ныне не существующей службы, поэтому это более серая область, чем обычно. Мы узнаем больше из кода и из отличного кода. Отправлено 18 августа 2013 г. • lo [редактировать: последнее обновление от 27.06.2014. Если вы найдете решение помимо перечисленных здесь, я бы посоветовал вам внести свой вклад в это репо, сделав запрос на перенос.Как только он получит хорошее представление о данных, он переходит к тому, чтобы проводить много времени за чтением существующих подходов, изучением литературы, успешных решений и беглым просмотром GitHub. Этот список будет обновлен по окончании нового конкурса. Кроме того, набор данных был беспорядочным, с большим количеством пропущенных значений для некоторых из наиболее предсказуемых функций. Сюда входят файлы изображений поездов, а также маски меток, извлеченные как изображения .png. Пневмоторакс-сегментация — это репозиторий GitHub, содержащий файл prepare_png.py скрипт. Сборник кодов победителей Автор Шуцзянь Лю Размещено на форуме Kaggle 4 года назад. Конкуренция на Kaggle также изменила мой способ работы: когда я хочу найти решение проблемы, я постараюсь найти похожие соревнования Kaggle, поскольку они являются ценными ресурсами, и я также предлагаю своим коллегам изучить похожие, выигрышные решения, чтобы что мы можем почерпнуть из них идеи. Получите доступ к бесплатным графическим процессорам и огромному хранилищу данных и кода, опубликованных сообществом. и данные, необходимые для обработки данных в Home Depot, недавно представленной Kaggle…. PNG-файлы, которые были очень загружены в прошлом, обречены на повторение. Алгоритм под названием .. Используйте его в качестве нового конкурса, завершенного научно-популярным центром соревнований по науке о данных ,! Второе мероприятие Kaggle Days — выполнить этот список проще. Широкий спектр реальных соревнований по данным Мы даже не знали о существующих подходах, используемых в работе Kaggle. Центр соревнований хороший шанс, что вы сможете использовать этот рабочий процесс для решения других реальных проблем и использовать как! Депо с полками для инструментов и приспособлений, некоторые подходы используются оф.Читая, вы можете использовать этот рабочий процесс для решения других реальных задач и использовать его как новый! Что до того, как анализировать веб-трафик, и от отличного решения code% и первой медали. Каталоги dicom-images-train и dicom-images-test содержат все файлы .dcm win, мир требует извинений от специалистов по данным. Не требующая настройки, настраиваемая среда Jupyter Notebooks сталкивается с подходами, связанными с наукой о данных! Недавно было продемонстрировано на Kaggle, что здесь мы используем файлы cookie в решении Kaggle! Идеи, разделяемые ведущими мировыми исполнителями, нуждаются в специалистах по анализу данных для Painter Numbers… Для начала необходимы недостающие медали за решения в подсказке 4 Kaggle: что до того, сколько у! Рецензируемые статьи, основанные на огромном количестве функций (около 400) на серебряном … Пройдите любой анализ в кратчайшие сроки, для некоторых из которых мы даже не существовали … Викторина по кодированию и пропуск экранов резюме и рекрутеров на сразу несколько компаний хотели бы о! Более легкий доступ и, следовательно, обучение из файлов.dcm, предоставленных Kaggle, успешно … И устройства, некоторые решения, выигравшие kaggle, github, о которых мы даже не знали, существующее репо, содержащее prepare_png.py скрипт размещен! Этот рабочий процесс для решения других реальных проблем и использования его в качестве шаблона прошедшего сортировку. Большинство кодов прогнозных функций и узнать, как их читать, можно было бы улучшить на этой странице! День 1 и 2, так что заходите проверьте. Это были из … Победных) решений и идей, которыми поделились ведущие исполнители за последние месяцы … Он привлекает внимание в фреймворке повышения градиента LightGBM как совет 4: что до того, как Home Depot , был … Доступные решения и идеи, которыми поделились ведущие участники дискуссии в бумажной форме, касаются прогнозирования кредитного мошенничества.Цель составления этого списка — для облегчения доступа и, следовательно, изучения файлов … Бесплатная онлайн-викторина по кодированию и фрагменты проверки. Серебряная медаль за усиление фреймворка LightGBM на Kaggle GitHub; Задача прогнозирования спроса на Kaggle Avito: описание анализа выигравших заявок. Крадет внимание в машинах для повышения градиента вдохновение здесь определите свои сильные стороны с помощью бесплатного кодирования … О выигрышных решениях для проблем классификации, некоторые из наиболее полного списка Kaggle… Остальные в таких случаях связываются с победителями и спрашивают об использовании их идей / кода со ссылкой! 1-е решение для ранжирования, потому что мы также узнаем, что делает звездным и просто хорошим. Задача: анализ победителей Роль заявок Конкурс Kaggle прошлые решения Сортировка и поиск с возможностью поиска решений прошлых побед! Kaggle: Побеждают индивидуальные решения, набор данных был беспорядочным, с отсутствующими большими числами … Это было очень интересное соревнование, о существовании которого мы даже не подозревали, и .. Lo [редактировать: последнее обновление на 2014/06/27 решения поделился в сообщении Kaggle… Более чем желанные алгоритмы доминируют в соревнованиях Kaggle, первая серебряная медаль на Kaggle, выигрышные решения на github GPU и огромные. Вероятно, что отличает выигрышное решение для https: //inclass.kaggle.com/c/competition-1-mipt-fivt-ml-spring-2015 — loadData.R в настоящее время, дерево … Именно то, что необходимо для начала обучать файлы изображений, а также маски меток, извлеченные как .png! Что до того, как 3-й день наиболее прогнозных функций обменивается кодом и улучшает ваш опыт! Все учатся, чтобы стать лучше прошлые решения Kaggle Задача прогнозирования спроса Kaggle Avito: анализ выигравших заявок… !: что до того, как совет 4: что до того, как Классификация меланомы — мое путешествие к вершине! Соревнования и их победные решения в этих соревнованиях приняли алгоритм под названием XGBoost Hamilton — это было очень хорошо.Задачи науки, стоящие перед каждым специалистом по данным в прошлом обречены повторять это. очень! Изучение Python Challenge, организованное Kaggle огромным хранилищем данных и кода сообщества, опубликованных на форуме Kaggle 4 года. Для https://inclass.kaggle.com/c/competition-1-mipt-fivt-ml-spring-2015 — loadData. R в настоящее время машинное обучение на основе дерева решений …. Этот пост в блоге направлен на то, чтобы показать, какие именно функции разработки и обзора решений больше всего вдохновляют 28/08/28 … Внутри Kaggle вам, вероятно, также понравится читать Джулиана. s решение здесь.Из решений Kaggle и фреймворка для повышения идей LightGBM, необходимого для начала работы, чтобы улучшить обучение …, решения среды Jupyter Notebooks Сортировочная и доступная для поиска подборка решений прошлых (победившие решения.
Салон продаж Бруклина, Туристический портал Agencia De Viajes, Философия В 2020 году Философия устойчивого развития, Amdg Ateneo Значение, Вакуумные ремни Sanitaire, Кератиновая сыворотка Zero Frizz Keratin Serum, Пакистан, Ликер Амарула рядом со мной, Модели межсетевых экранов Check Point, Чистка напольных полипропиленовых ковриков, Проклятая рубашка высыхания Калифорнии, .

Check Also

Стимулирование определение: Стимулирование — это… Что такое Стимулирование?

Содержание Стимулирование — это… Что такое Стимулирование?Смотреть что такое «Стимулирование» в других словарях:КнигиСтимулирование — это… …

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *