CMP24 Review On CMP 24, Before Risking Your Money..See Findings!

Best Binary Options Brokers 2020:
  • Binarium
    Binarium

    Top Binary Options Broker 2020!
    Perfect For Beginners and Middle-Leveled Traders!
    Free Education How To Trade!
    Free Demo Account!
    Big Sign-up Bonus!

  • Binomo
    Binomo

    Good Choice For Experienced Traders!

APW Wyott | CMP-24 | Operating instructions | APW Wyott CMP-24 Operating instructions

* Your assessment is very important for improving the work of artificial intelligence, which forms the content of this project

Кэшбэк сервис CMP24

Все магазины и компании

Кэшбэк – что это такое и зачем он нужен?

С английского языка слово «кэшбэк» переводится как «возврат денег». Так, потратив определенную сумму при покупке какого-то товара в интернет-магазине, вы получите часть денежных средств назад.

Преимуществом нашего кэшбэк сервиса является то, что в его каталоге представлены самые разные товары от десятков интернет-магазинов. И все они предлагают покупателям воспользоваться кэшбеком. Но у каждого продавца условия различаются. Так, покупатель получает или процент от потраченных средств, или фиксированную сумму.

Как работает кэшбэк сервис?

  • Совершите регистрацию на сайте CMP24. Это не займет много времени;
  • Определитесь, какой товар вам нужен, и выберете интернет-магазин;
  • Кликните на кнопку «Получить кэшбэк»;
  • Оформите заказ и оплатите покупку;
  • Получите некоторую сумму обратно на счет;
  • Получите заказ.

Спешим вас заверить, что кэшбэком можно воспользоваться не откладывая! Вам не придется ждать – просто выводите деньги на банковские карты или кошельки Webmoney.

Почему мы готовы вернуть вам часть денег?

  • Наша цель – привлечь потребителей в интернет-магазины;
  • Продавец начисляет нам процент от выручки в знак благодарности;
  • Нашим вознаграждением мы делимся с вами, причем, большей его частью.

Кэшбек – это уникальный механизм покупок, который позволяет продавцу избежать трат на рекламу. Но при этом его товары все равно продаются, а покупатели получают выгоду и экономят! Воспользуйтесь кэшбэк сервисом прямо сейчас. Узнайте, какой кэшбек готов предоставить вам ваш любимый интернет-магазин, и совершите покупку!

Що таке кешбек?

Кешбек перекладається з англійської мови як повернення грошових коштів. Ви витрачаєте гроші в інтернет-магазині, а потім отримуєте частину назад, на рахунок. На нашому сайті представлено більше ніж 500 інтернет-магазинів, які пропонують свої умови користування кешбеком. Після покупки товару ви отримаєте або фіксовану суму, або відсоток від витрачених коштів.

Як працює кешбек?

  • Зареєструйтеся на сервісі CMP24. Реєстрація дуже проста і безкоштовна;
  • Знайдіть інтернет-магазин, в якому хотіли б зробити покупку;
  • Натисніть на кнопку “Отримати кешбек”, щоб перейти на сайт магазину. Далі потрібно оформити замовлення і оплатити його;
  • Отримайте певну суму назад;
  • Отримайте свій товар і кешбек.

Вітаємо! Отриманими грошима можна скористатися відразу ж! Тепер кешбек потрібно вивести на банківську картку або на електронні гаманці Вебмані.

Чому ми повертаємо вам частину грошей?

  • Ми прагнемо залучити споживачів до магазинів;
  • Інтернет-магазин дякує нам відсотком від виручки;
  • Ви отримуєте більшу частину нашої винагороди.

Завдяки такому механізму покупок, як кешбек, інтернет-магазини не витрачають гроші на рекламу, а повертають їх своїм покупцям! Почніть заощаджувати прямо зараз. Дізнайтеся, який кешбек встановлений у вашому улюбленому магазині, і оформляйте замовлення!

Предсказываем будущее с помощью библиотеки Facebook Prophet

Прогнозирование временных рядов — это достаточно популярная аналитическая задача. Прогнозы используются, например, для понимания, сколько серверов понадобится online-сервису через год, каков будет спрос на каждый товар в гипермаркете, или для постановки целей и оценки работы команды (для этого можно построить baseline прогноз и сравнить фактическое значение с прогнозируемым).

Существует большое количество различных подходов для прогнозирования временных рядов, такие как ARIMA, ARCH, регрессионные модели, нейронные сети и т.д.

Сегодня же мы познакомимся с библиотекой для прогнозирования временных рядов Facebook Prophet (в переводе с английского, “пророк”, выпущена в open-source 23-го февраля 2020 года), а также попробуем в жизненной задаче – прогнозировании числа постов на Хабрехабре.

Best Binary Options Brokers 2020:
  • Binarium
    Binarium

    Top Binary Options Broker 2020!
    Perfect For Beginners and Middle-Leveled Traders!
    Free Education How To Trade!
    Free Demo Account!
    Big Sign-up Bonus!

  • Binomo
    Binomo

    Good Choice For Experienced Traders!

Библиотека

Согласно статье Facebook Prophet , был разработан для прогнозирования большого числа различных бизнес-показателей и строит достаточно хорошие default’ные прогнозы. Кроме того, библиотека дает возможность, изменяя человеко-понятные параметры, улучшать прогноз и не требует от аналитиков глубоких знаний устройства предсказательных моделей.

Давайте немного обсудим, как же работает библиотека Prophet . По сути, это additive regression model, состоящая из следующих компонент:

  1. Сезонные компоненты отвечают за моделирование периодических изменений, связанных с недельной и годовой сезонностью. Недельная сезонность моделируется с помощью dummy variables . Добавляются 6 дополнительных признаков, например, [monday, tuesday, wednesday, thursday, friday, saturday] , которые принимают значения 0 и 1 в зависимости от даты. Признак sunday , соответствующий седьмому дню недели, не добавляют, потому что он будут линейно зависеть от других дней недели и это будет влиять на модель.
    Годовая же сезонность моделируется рядами Фурье.
  2. Тренд — это кусочно-линейная или логистическая функция. С линейной функцией все понятно. Логистическая же функция вида позволяет моделировать рост с насыщением, когда при увеличении показателя снижается темп его роста. Типичный пример — это рост аудитории приложения или сайта.
    Кроме всего прочего, библиотека умеет по историческим данным выбирать оптимальные точки изменения тренда. Но их также можно задать и вручную (например, если известны даты релизов новой функциональности, которые сильно повлияли на ключевые показатели).
  3. Компонента отвечает за заданные пользователем аномальные дни, в том числе и нерегулярные, такие как, например, Black Fridays.
  4. Ошибка содержит информацию, которая не учтена моделью.

Подробнее про алгоритмы можно прочитать в публикации Sean J. Taylor, Benjamin Letham “Forecasting at scale”.

В этой же публикации представлено и сравнение mean absolute percentage error для различных методов автоматического прогнозирования временных рядов, согласно которому Prophet имеет существенно более низкую ошибку.

Давайте сначала разберемся, как оценивается качество моделей в статье, а затем перейдем к алгоритмам, с которыми сравнивали Prophet .

MAPE (mean absolute percentage error) — это средняя абсолютная ошибка нашего прогноза. Пусть — это показатель, а — это соответствущий этой величине прогноз нашей модели. Тогда — это ошибка прогноза, a — это относительная ошибка прогноза.

MAPE часто используется для оценки качества, поскольку эта величина относительная и по ней можно сравнивать качество даже на различных наборах данных.

Кроме того, бывает полезно смотреть и на абсолютную ошибку MAE – mean absolute error , чтобы понимать, на сколько ошибается модель в абсолютных величинах.

Cтоит сказать пару слов о тех алгоритмах, с которыми сравнивали Prophet в публикации, тем более, большинство из них очень простые и их часто используют как baseline:

  • naive — наивный прогноз, когда мы прогнозируем все последующие значения последней точкой;
  • snaive – seasonal naive — такой прогноз подходит для данных с явно выраженной сезонностью. Например, если мы говорим о показатели с недельной сезонностью, то для каждого последующего понедельника мы будем брать значение за последний понедельник, для вторника — за последний вторник и так далее;
  • mean — в качестве прогноза берется среднее значение показателя;
  • arima – autoregressive integrated moving average — подробности на wiki;
  • ets – exponential smoothing — подробности на wiki.

Практика

Установка

Для начала необходимо установить библиотеку. Библиотека Prophet доступна для python и R . Я предпочитаю python , поэтому использовала именно его. Для python библиотека ставится с помощью PyPi следующим образом:

Под R у библиотеки есть CRAN package . Подробные инструкции по установке можно найти в документации.

Данные

В качестве показателя для предсказания я выбрала количество постов, опубликованных на Хабрахабре. Данные я взяла из учебного конкурса на Kaggle “Прогноз популярности статьи на Хабре”. Тут рассказано подробнее о соревновании и курсе машинного обучения, в рамках которого оно проводится.

Для начала посмотрим на данные и построим time series plot за весь период. На таком длинном периоде удобнее смотреть на недельные точки.

Для визуализации я как обычно буду использовать библиотеку plot.ly , которая позволяет строить в python интерактивные графики. Подробнее про нее и визуализацию в целом можно почитать в статье Открытый курс машинного обучения. Тема 2: Визуализация данных c Python.

Построение прогноза

Библиотека Prophet имеет интерфейс похожий на sklearn , сначала мы создаем модель, затем вызываем у нее метод fit и затем получаем прогноз. На вход методу fit библиотека принимает dataframe с двумя колонками:

  • ds — время, поле должно быть типа date или datetime ,
  • y — числовой показатель, который мы хотим предсказывать.

Для того чтобы измерить качество полученного прогноза, уберем из обучения последний месяц данных и будем предсказывать его. Создатели советуют делать предсказания по нескольким месяцам данных, в идеале – год и более (в нашем случае есть несколько лет истории для обучения).

Далее создаем объект класса Prophet (все параметры модели задаются в конструкторе класса, для начала возьмем default’ные параметры) и обучаем его.

С помощью вспомогательной функции Prophet.make_future_dataframe создаем dataframe , который содержит все исторические временные точки и еще 30 дней, для которых мы хотели построить прогноз.

Для того, чтобы построить прогноз вызываем у модели функцию predict и передаем в нее полученный на предыдущем шаге dataframe future .

В библиотеке Prophet есть встроенные средства визуализации, которые позволяют оценить результат построенной модели.

Во-первых, метод Prophet.plot отображает прогноз. Честно говоря, в данном случае такая визуализация не очень показательна. Основной вывод из этого графика, который я сделала — в данных много outlier ‘ов. Однако если при прогнозировании будет меньше исторических точек, то по ней можно будет что-нибудь понять.

Вторая функция Prophet.plot_components , на мой взгляд, гораздо более полезная. Она позволяет посмотреть отдельно на компоненты: тренд, годовую и недельную сезонность. Если при построении модели были заданы аномальные дни/праздники, то они также будут отображаться на этом графике.

На графике видно, что Prophet хорошо хорошо подстроился под рост числа постов “ступенькой” в начале 2020-го. По недельной сезонности можно сделать вывод, что меньше постов приходится на воскресенье и понедельник. На графике годовой сезонности ярче всего выделяется провал активности в Новогодние каникулы, также виден спад и на майских праздниках.

Оценка качества модели

Давайте оценим качество алгоритма и посчитаем MAPE для последних 30 дней, которые мы предсказывали. Для расчета нам нужны наблюдения и прогнозы для них .

Для начала посмотрим на объект forecast , который генерирует библиотека. На самом деле это dataframe , в котором есть вся необходимая нам информация для прогноза.

Прежде чем продолжить, нам нужно объединить forecast с нашими исходными наблюдениями.

Напомню, что мы изначально отложили данные за последний месяц, чтобы построить прогноз на 30 дней и измерить качество получившейся модели.

В результате мы получили качество около 37.35% , а в среднем в прогнозе модель ошибается на 10.62 поста.

Визуализация

Давайте сделаем свою визуализацию построенной Prophet модели: с фактическими значениями, прогнозом и доверительными интервалами.

Во-первых, я хочу оставить данные за меньший период, чтобы они не превращались в месиво точек. Во-вторых, хочется показывать результаты модели только за тот период, на котором мы делали предсказание — мне кажется, так график будет более читаемым. В-третьих, сделаем график интерактивным с помощью plot.ly .

Как видно, описанная выше функция позволяет гибко настраивать визуализацию и отобразить произвольное число наблюдений и прогнозов модели.

Визуально прогноз модели, кажется достаточно хорошим и разумным. Скорее всего такая низкая оценка качества объясняется аномальным высоким количеством постов 13 и 17 октября и снижением активности с 7 октября.

Также по графику можно сделать вывод, что большинство точек лежат внутри доверительного интервала.

Сравнение с ARIMA моделью

На глаз прогноз получился вполне разумным, но давайте сравним его с классической моделью SARIMA – Seasonal autoregressive integrated moving average с недельным периодом.

На Хабрахабре уже есть несколько статей про ARIMA -модели, всем интересующимся советую почитать их: Построение модели SARIMA с помощью Python+R и Анализ временных рядов с помощью python.

Для построения прогноза я также вдохновлялась учебными материалами курса Прикладные задачи анализа данных на Сoursera, в котором подробно описаны ARIMA -модели и как их строить на python .

Стоит отметить, что построение ARIMA модели требует гораздо больших затрат по сравнению с Prophet : нужно исследовать исходный ряд, привести его к стационарному, подобрать начальные приближения и потратить немало времени на подбор гипер-параметров алгоритма (на моем компьютере модель подбиралась почти 2 часа).

Но в данном случае усилия были не напрасны и предсказание SARIMA получилось более точным: MAPE=16.54%, MAE=7.28 поста . Лучшая модель с параметрами: D=1, d=1, Q=1, q=4, P=1, p=3 .

Но и Prophet , конечно же, можно еще потюнить. Например, если предсказывать в этой библиотеке не исходный ряд, а после преобразования Бокса-Кокса, нормализующего дисперсию ряда, то мы получим прирост качества: MAPE=26.79%, MAE=8.49 поста .

Мы познакомились с open-source библиотекой Prophet и ее использованием для предсказания временных рядов на практике.
Я бы не стала говорить, что эта библиотека творит чудеса и идеально предсказывает будущее. В нашем случае прогноз получился хуже стандартной SARIMA . Однако, библиотека Prophet достаточно удобная, легко кастомизируется (чего только стоит возможность добавления заранее известных аномальных дней), поэтому ее полезно иметь в своем аналитическом toolbox’e .

Полезные ссылки

Немного материалов для более глубокого изучения библиотеки Prophet и предсказаний временных рядов, в общем:

  • Prophet GitHub репозиторий
  • Prophet документация
  • Sean J. Taylor, Benjamin Letham “Forecasting at scale” — научная публикация, объясняющая алгоритм в основе библиотеки Prophet
  • Forecasting Website Traffic Using Facebook’s Prophet Library — пример использования для прогнозирования трафика на сайт
  • Rob J Hyndman, George Athana­sopou­los “Forecasting: principles and practice” – и напоследок, хорошая online-книга, рассказывающая об основах прогнозирования временных рядов
  • jupyter notebook с кодом для разобранного в этой статье примера
Best Binary Options Brokers 2020:
  • Binarium
    Binarium

    Top Binary Options Broker 2020!
    Perfect For Beginners and Middle-Leveled Traders!
    Free Education How To Trade!
    Free Demo Account!
    Big Sign-up Bonus!

  • Binomo
    Binomo

    Good Choice For Experienced Traders!

Like this post? Please share to your friends:
Binary Options Trading, Strategies and Robots
Leave a Reply

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: