Матрикс яндекс: Компания Яндекс — Технологии — Матрикснет

Содержание

Компания Яндекс — Технологии — Матрикснет

В 2009 году Яндекс внедрил новый метод машинного обучения — Матрикснет. Важная особенность этого метода — в том, что он устойчив к переобучению. Это позволяет учитывать очень много факторов ранжирования — и при этом не увеличивать количество оценок асессоров и не опасаться, что машина найдет несуществующие закономерности. Матрикснет — это метод машинного обучения, с помощью которого строится формула ранжирования Яндекса.

С помощью Матрикснета можно построить очень длинную и сложную формулу ранжирования, которая учитывает множество различных факторов и их комбинаций. Другие методы машинного обучения позволяют либо строить более простые формулы с меньшим количеством факторов, либо нуждаются в большей обучающей выборке. Матрикснет строит формулу с десятками тысяч коэффициентов. Это позволяет сделать существенно более точный поиск.

Ещё одна важная особенность Матрикснета — в том, что формулу ранжирования можно настраивать отдельно для достаточно узких классов запросов. Например, улучшить качество поиска только по запросам про музыку. При этом ранжирование по остальным классам запросов не ухудшится. Для примера можно представить себе формулу ранжирования в виде сложного механизма с большим количеством ручек. На механизмах, построенных по другим технологиям, каждая ручка влияет на все запросы. Матрикснет даёт возможность настроить каждую ручку отдельно для своего класса запросов.

Кроме того, Матрикснет автоматически выбирает разную чувствительность для разных диапазонов значений факторов ранжирования. Это в чём-то похоже на работу на аэродроме — когда среди постоянного шума взлетающих самолётов нужно слышать и голоса людей. Если заткнуть уши, то самолёты будут слышны, а голоса — нет. Сотрудники аэропорта работают в специальных наушниках, слабо чувствительных к громкому шуму — так можно услышать и самолёты, и голоса людей.

Поскольку поисковая система работает с очень большими объёмами информации, по каждому запросу ей нужно проверить признаки миллионов страниц, определить их релевантность и соответственно упорядочить — так, чтобы сверху оказались более подходящие страницы. Чтобы проверить свойства всех страниц по очереди, нужно либо очень много серверов, которые могут быстро обработать информацию обо всех страницах, либо очень много времени — а поиск должен работать быстро, иначе пользователи не дождутся результатов. Матрикснет позволяет проверить очень много факторов за короткое время и без существенного увеличения вычислительных мощностей.

Поиск ведётся одновременно на тысячах серверов. Каждый сервер ищет по своей части индекса и формирует список самых лучших результатов. В него гарантированно попадают все самые релевантные запросу страницы.

Дальше из этих списков составляется один общий, и страницы, попавшие туда, упорядочиваются по формуле ранжирования — той самой длинной и сложной формуле, построенной с помощью Матрикснета, с учётом всех факторов и их комбинаций. Таким образом, наверху поисковой выдачи оказываются все самые релевантные сайты — и пользователь почти мгновенно получает ответ на свой вопрос.

Матрица фильм все части 1 2 3 смотреть онлайн по порядку бесплатно в хорошем качестве hd 1080

Матрица 1999
«Никто не может сказать, что такое Матрица. Вы должны увидеть это сами». - говорит Морфеус.Он разговаривает с Нео, компьютерным мастером с пустым лицом, который собирается пройти сквозь зазеркалье. Из мира конца 20-го века, каким он его знает, в настоящую, постапокалиптическую «пустыню реальности».Это реальность, когда роботы управляют планетой и держат людей подключенными к матрице виртуальной реальности. Они живут в мире снов, в то время как их энергия питает машины.Морфеус думает, что Нео - это Тот, кто является мессией, который разрушит Матрицу и воскресит человечество. В этом убеждена и один из борцов за свободу Тринити. Но Нео не уверен, и ему придется столкнуться с пагубным, могущественным подлым матриксным агентом Смитом, чтобы выяснить это.

Матрица: Перезагрузка 2003
Нео остался в реальном мире. Преследуемый кошмаром, в котором его возлюбленная, Тринити убита, он входит в конструкцию Матрицы виртуальной реальности, чтобы отыскать всезнающего Оракула.
Между тем, Сион в опасности. Машинная армия из 250 000 роботов-убийц приближается к подземному городу, в котором находятся остатки человечества.
Морфеус убежден, что Нео может спасти его, но для этого «Избранный» должен найти источник Матрицы, а это непростое дело со многими врагами на пути.

Матрица: Революция 2003
Спаситель мира, в котором доминируют машины, Нео, находится в состоянии комы. Тем временем родине человечества угрожают скопления зловещих, похожих на кальмаров, стражей, идущих в направлении Сиона. Морфеус и Тринити идут за Нео, и вынуждены заключить сделку с раздражающе культурным Меровингом, чтобы найти его. Тем временем агент Смит нашел способ сбежать из Матрицы в своем бесконечном стремлении уничтожить Нео.. Если вам понравился

Матрица все фильмы смотреть онлайн, можете оставлять свои отзыв об фильме и поставить оценку этой франшизе. Приятного просмотра.

Владимир Путин подписал закон об экспериментальном правовом режиме для проекта RWE

Президент России Владимир Путин подписал Федеральный закон от 02.07.2021 № 331-ФЗ «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации в связи с принятием Федерального закона «Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций в Российской Федерации». Проект исследований рутинной клинической практики (RWE) на основе обезличенных данных из электронных медицинских карт «Дата МАТРИКС» — один из семи рассмотренных участников программы ЭПР и единственный в области Real World Evidence.

В рамках ЭПР правительство позволяет компании соблюдать действующее законодательство с рядом особенностей, установленных в программе ЭПР. Такие особенности предусматривают обработку персональных данных исключительно в обезличенном виде. Благодаря экспериментальному правовому режиму фармацевтические и биотехнологические компании получат юридически комплаентного поставщика данных рутинной клинической практики (RWD) и возможность проведения RWE исследований на российских данных.

Выдержка из Федерального закона от 31 июля 2020 года №258-ФЗ «Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций в Российской Федерации»:

«Исследования рутинной клинической практики (RWE) широко применяются за рубежом и являются основополагающим подходом как с точки зрения накопления научно-медицинских данных, так и с точки зрения формирования комплексной оценки методов диагностики, лекарственного и нелекарственного лечения, профилактики и реабилитации. Использование результатов исследований позволяет проводить оценку и оптимизацию клинических рекомендаций и стандартов оказания помощи для повышения их клинической и экономической эффективности, а также в рамках мероприятий по фармакологическому надзору».

Уже в ближайшее время «Дата МАТРИКС» проведет демонстрацию инновационного инструмента предиктивного анализа данных. Это один из множества продуктов, которые можно создавать с помощью валидированных данных рутинной клинической практики. Инструмент позволяет оценивать выживаемость до прогрессии в пределах 5 лет на основании индивидуальных параметров пациента, его заболевания и проведенного или планируемого лечения, а также сравнить с наилучшим вариантом лечения пациентов с такими же исходными данными.

Первый ЭПР в мире был установлен в Великобритании в 2014 году. В основном первая волна экспериментальных режимов была сфокусирована на финансовой отрасли и регулировании криптовалют. В исследованиях рутинной клинической практики применяются различные методы сложного математического анализа, а также алгоритмы машинного обучения. Фармацевтическая отрасль и мировые регуляторы возлагают большие надежды на возможности, которые открывает ЭПР для исследований рутинной клинической практики и для развития индустрии, особенно в такое непростое для человечества время, подчеркнули в компании.

Материал партнера: «Дата МАТРИКС»

Салон красоты, эпиляции, депиляции, шугаринга, цены, фото работ, отзывы в СПб салон красоты Сахар в центре Санкт-Петербурга на Сенной, Садовой и Спасской

«Сахар» – сеть профессиональных бьюти-центров, которые много лет предоставляют своим клиентам квалифицированные услуги по всей территории России.

Достоинства наших салонов красоты

Широкий выбор качественных услуг – основное преимущество наших студий. Мы предлагаем:

  • стрижки и особые прически;

  • все виды визажа;

  • большой выбор услуг ногтевого обслуживания;

  • уход за бровями, а также ресницами.

Профессионализм наших косметологов, парикмахеров, стилистов и nail-мастеров гарантирует отменный результат каждой процедуры. Команда специалистов делает пребывание в нашем салоне приятным, радостным и долгожданным: клиенты, впервые побывавшие у нас, всегда возвращаются к нам снова.

Почему к нам приходят клиенты?

Наши мастера используют новейшие технологии бьюти-индустрии. Мы в курсе всех новинок в области профессионального ухода за внешностью: процедуру микроблейдинга бровей одним из первых в городе выполнил салон «Сахар». Наш высокий рейтинг обеспечен такими факторами:

  • несколько видов ухода за кожей лица;

  • доброжелательная атмосфера;

  • ответственность специалистов;

  • возможность эффективного решения деликатных проблем;

  • услуги для мужчин;

  • доступная стоимость.

Идеальное соотношение выгодной цены и высококачественного сервиса обеспечивает лидирующие позиции наших салонов в сфере бьюти-индустрии. Вы можете получить услуги студии, предварительно записавшись. Наши менеджеры свяжутся с вами, ответят на все вопросы и подберут комфортное время для посещения.

Салонов красоты много, а лучший – «Сахар»! Наши преимущества:

  • профессиональная команда;

  • услуги отменного качества;

  • приемлемые цены;

  • удобство расположения и интерьерного оформления;

  • персональный подход к каждому посетителю;

  • скидки.

Вы можете сделать эпиляцию, стрижку, ногтевой дизайн, получить услуги для бровей и ресниц за чашечкой вкусного кофе (чая), наслаждаясь комфортом и уютной атмосферой. У нас работает бесплатный Wi-Fi. Мы подчеркнем вашу неповторимую привлекательность!

Услуги эпиляции

Наши салоны – ведущие студии красоты, специализирующиеся на профессиональном решении проблемы роста нежелательных волос на теле. Мы предлагаем такие виды эпиляции:

  • сахарную;

  • интимную;

  • лазерную;

  • восковую;

  • энзимную;

  • Epilfree.

У нас вы сможете подобрать наиболее приемлемый и эффективный способ избавления от нежелательной растительности на теле. Наши специалисты владеют различными способами удаления волос, гарантируя каждому клиенту персональный подход и безопасность услуги. Мастера салона умеют обслуживать клиентов-мужчин, могут провести качественную эпиляцию любой зоны.

Востребованные процедуры

Салоны «Сахар» обеспечивают большой выбор недорогих услуг по уходу за лицом и телом. Наиболее востребованы такие процедуры:

  1. маникюр;

  2. эпиляция;

  3. ламинирование, а также наращивание ресниц;

  4. уход за волосами;

  5. косметологические процедуры для лица.

Применение сертифицированных препаратов и материалов обеспечивает быстроту и результативность услуг.

Секреты нашей продуктивной работы

Высокое мастерство специалистов, использование профессиональной косметики и современного оборудования – гарантии эффективности процедуры в наших салонах. Сеть «Сахар» оснащена инновационными аппаратами ведущих производителей. Успешной работе помогает использование лучших средств и препаратов популярных брендов:

  • Aquashine, Juvederm – в косметологии;

  • Wella, Matrix, Olaplex – для ухода за волосами;

  • Botox Lashes – в ламинировании ресниц;

  • Aravia, Tigi – для эпиляции.

У нас есть все для предоставления услуг по уходу за телом и лицом на самом высоком уровне. Мы подчеркиваем достоинства, делаем жизнь клиентов ярче!

ЦЕРН усиливает поиск антивещества с помощью поисковой системы Яндекса MatrixNet.

Этот сайт может получать партнерские комиссии за ссылки на этой странице. Условия эксплуатации.

Российский поисковый гигант Яндекс официально оформляет свое партнерство с ЦЕРН, присоединившись к его программе Openlab.В рамках последнего совместного проекта Яндекс предлагает собственную технологию машинного обучения MatrixNet, которая используется в поисковой системе компании в Интернете. CERN, Европейская организация ядерных исследований, планирует использовать MatrixNet для анализа и поиска колоссальных данных, полученных с помощью Большого адронного коллайдера (LHC).

Первоначально ЦЕРН задействует MatrixNet, анализируя наборы данных из анализа распада B-мезона, предоставленного экспериментом LHCb ( b означает красоту).Яндекс предоставил команду своих инженеров, чтобы помочь исследователям в использовании программного обеспечения MatrixNet, но сотрудники CERN Openlab разрабатывают удобный интерфейс, чтобы исследователи CERN могли самостоятельно отправлять запросы.

Эксперименты LHCb генерируют колоссальные объемы необработанных данных - до 35 ГБ, охватывающих 1 миллион событий в секунду, - которые необходимо организовать и отфильтровать, чтобы найти чрезвычайно редкие события, которые ищут ученые. В ЦЕРН есть системы, которые могут сокращать релевантные данные, но значительная их часть по-прежнему требует относительно обширной обработки и анализа для определения релевантности и полезности.Излишне говорить, что это непростая задача.

К счастью, MatrixNet преуспела в обработке примерно 120 000 000 поисковых запросов в Интернете в день. Кроме того, он предлагает технологию машинного обучения, которая, как сообщается, задействует алгоритмы, которые учитывают десятки тысяч динамически взвешенных факторов для поиска, ранжирования и возврата результатов поиска. Хотя MatrixNet не осознает себя и не может принимать решения так, как это может делать человеческий мозг, она способна к ограниченному обучению, основываясь на предыдущем опыте.Сообщается, что технология MatrixNet была специально разработана для обработки массивных наборов данных с использованием сложной формулы ранжирования при одновременном смягчении чрезмерной подгонки (поиск зависимостей и взаимосвязей между точками данных, которые на самом деле не существуют) для представления результатов, которые максимально актуальны для машины. определять.

Поскольку MatrixNet изначально разрабатывалась для поиска в Интернете, интересно наблюдать, как технология поисковых машин используется для научных открытий в реальном мире.Кроме того, так же, как поисковая машина используется для повышения эффективности и актуальности данных LHC, представляемых исследователям, огромные объемы данных и опыт поиска, полученные при анализе столкновений частиц в космическом пространстве, будут, в свою очередь, использоваться для настройки технологии MatrixNet. для поиска в Интернете в целом. Приятно думать, что технология поисковых машин может когда-нибудь помочь исследователям выяснить, что случилось с антивеществом Вселенной после Большого взрыва!

А теперь читайте: браузер Яндекса на основе Chromium имеет серьезный потенциал

Фреймворк

CatBoost Machine Learning от Яндекса расширяет диапазон AI

Сфера искусственного интеллекта меняется день ото дня.(Изображение: Шивон Зилис и Джеймс Чам, дизайн Хайди Скиннер. Увеличенную версию можно найти на веб-сайте Шивона Зилиса.)

Трудно избежать шума от ИИ. Помимо шумихи, нельзя отрицать, что прогресс идет семимильными шагами. Мы находимся в середине 2017 года, и уже в образе машинного интеллекта, нарисованном на 2016 год, появились заметные новые записи.

Просто оставаясь в стеке технологий, мы видели введение Caffe2 от Facebook, Core ML только что от Apple, которая вошла в игру, и давайте не будем забывать широко амбициозный NeoPulse.

У всех них есть одна общая черта: глубокое обучение. Caffe2 и NeoPulse являются исключительно структурами DL, и DL также занимает центральное место в Core ML. Хотя DL, безусловно, ценен, ML - это еще не все. И в игре также больше игроков, чем обычно подозреваемые.

Встречайте CatBoost, новую библиотеку машинного обучения, основанную на повышении градиента (GB) и стремящуюся найти свою собственную золотую середину в ландшафте искусственного интеллекта.

CatBoost, кошачий дружелюбный район

Сегодня было официально объявлено о выпуске CatBoost с открытым исходным кодом, но CatBoost появился не на пустом месте.Он был разработан российской компанией Яндекс. Яндекс, известный многим как «русский Google», позиционирует себя как технологическая компания, создающая интеллектуальные продукты и услуги на основе машинного обучения.

«Машинное обучение работает более чем на 70% продуктов и услуг Яндекса», - говорит Миша Биленко, руководитель отдела машинного интеллекта и исследований (МИР) Яндекс. Хотя его библиотеки MatrixNet и DaNet не так хорошо известны, как другие в этой области, они существуют уже некоторое время и активно используются такими организациями, как ЦЕРН и Газпром.

«CatBoost - это следующее поколение MatrixNet, и Яндекс будет внедрять CatBoost почти везде, где уже есть MatrixNet», - говорит Биленко.

Отлично. Но что такое CatBoost и почему это должно вас волновать?

Яндекс описывает CatBoost как «современную библиотеку повышения градиента с открытым исходным кодом» и уточняет, что, хотя DL действительно полезен и у кого-то был большой опыт работы с ним, в жизни и AI есть нечто большее, чем DL, например ГБ.

Яндекс применяет ГБ для решения тех проблем, с которыми компании сталкиваются каждый день, - например, для обнаружения мошенничества, прогнозирования взаимодействия с клиентами и ранжирования рекомендуемых элементов.Яндекс утверждает, что ключевым преимуществом GB перед DL является возможность предоставлять высокоточные результаты даже при относительно небольшом объеме данных.

Это, по словам Яндекса, делает его идеальным для прогнозных моделей, которые анализируют множество различных форм данных, и особенно описательных форматов данных с категориальными характеристиками (функции с дискретными, а не непрерывными значениями). Яндекс пропагандирует CatBoost как единую модель, которая управляет ими всеми, интегрируя данные из множества различных методов машинного обучения.

Яндекс позаботился о том, чтобы структура CatBoost могла поддерживать их историю, поскольку в нее могут входить модели из фреймворков DL, таких как TensorFlow или Keras.Более того, он, в свою очередь, может передавать данные в Core ML, тем самым предоставляя приложения на базе CatBoost для широкого спектра устройств по всему миру.

CatBoost может похвастаться лучшей в своем классе точностью среди алгоритмов GB, и Яндекс заявляет, что он улучшает возможность создания прогнозных моделей с использованием различных источников данных, таких как сенсорные, исторические и транзакционные данные.

Яндекс называет CatBoost самой мощной «ультимативной» моделью. Хотя такие утверждения должны быть подтверждены на практике, нельзя не заметить, что Яндекс, похоже, вкладывает деньги туда, где им нужно.Начнем с того, что Яндекс ориентирует свое будущее развитие на CatBoost.

Яндекс уверенно стоит за CatBoost

CatBoost может иметь шутливое название и красиво продаваться, но не заблуждайтесь относительно серьезности, с которой Яндекс подходит к этому. (Изображение: Яндекс)

Яндекс будет внедрять CatBoost почти везде, где уже есть MatrixNet, - говорит Биленко. Это что-то значит, поскольку MatrixNet была ключом к Яндекс. Что касается других, Яндекс пытается сделать CatBoost привлекательным, предоставляя для него дополнительные возможности.

Помимо интеграции TensorFlow и Core ML, CatBoost может использоваться в Python и R или с помощью инструмента командной строки, имеет средства визуализации и автоматический расчет важности функций, а также предлагает варианты настройки параметров и может похвастаться превосходством в тестах.

По общему признанию, Яндекс приводит веские аргументы. Есть пара вещей, которые могут вас заинтересовать.

Один, кто снова Яндекс и что делает их такими экспертами в ML? И, во-вторых, если CatBoost настолько хорош, почему бы не оставить его при себе? Что ж, на самом деле они могут быть связаны.

Мы уже упоминали, как Яндекс в просторечии известен как русский Google. Хотя определенные основания для этого, безусловно, есть, специалисты «Яндекса», и в первую очередь его генеральный директор, не согласны с этим. Во-первых, они говорят, что Яндекс был основан в 1997 году, «на год раньше Google, поэтому мы не последовали за ними».

Яндекс начинал как поисковая система, как и Google, но затем перешел на другие домены. Да, очень похоже на Google, но также на Amazon и Uber. Яндекс, помимо 54-процентной доли рынка онлайн-поиска в России, расширился и предлагает такие услуги, как Покупки (Яндекс.Маркетом пользуются 19 млн человек в месяц) и такси (Яндекс.Такси принадлежит 60% этого рынка в Москве).

Отчасти это может быть связано с российским протекционизмом, но, вероятно, не полностью. Яндекс накопил ряд преимуществ на местном рынке и расширяет свою деятельность и на другие рынки. Наем бывшего сотрудника Microsoft Биленко, в дополнение к другим высокопоставленным сотрудникам и внутренней реорганизации, кажется, является частью плана по завоеванию мира.

Когда его спросили, какие препятствия необходимо устранить на этом пути, Биленко ответил, что «Яндекс стремится поддерживать высокое качество продуктов и услуг для пользователей на наших основных рынках, но как глобальная технологическая компания мы считаем это бесценным». вносить более широкий вклад в более широкое технологическое сообщество.

«Учитывая фундаментальную важность и широкое распространение ГБ, мы хотели внести свой вклад в удовлетворение основных потребностей и создать что-то, что специалисты по данным легко интегрируются с другими структурами машинного обучения. Предлагая сообществу отличный готовый инструмент это то, что, как мы ожидаем, будет широко использоваться и очень полезно ".

Специалист по машинному обучению

Биленко упомянул Yandex Clickhouse в качестве примера инструментов, которые Яндекс сделал доступными для открытого сообщества.Биленко говорит, что надеется, что CatBoost положительно повлияет на технологическое сообщество, будь то для розничной торговли, страхования или любого другого коммерческого использования, и он подчеркивает богатство талантов разработчиков в России.

Яндекс использует машинное обучение в ряде приложений, ориентированных на потребителя, таких как перевод, распознавание изображений, веб-поиск, реклама, прогнозирование погоды, распознавание речи и борьба с мошенничеством. Более того, Биленко говорит, что Яндекс будет внедрять машинное обучение вместе с командой Яндекс.Облака. Так что ожидайте увидеть больше машинного обучения в облаке от Яндекса в ближайшее время, идя в ногу со временем.

Другой интересный и малоизвестный факт, однако, заключается в том, что у Яндекса есть и корпоративная сторона, и данные являются движущей силой этого. CatBoost также предназначен для успеха MatrixNet в таких областях, как оптимизация промышленных процессов или повышение эффективности исследований физики элементарных частиц.

CatBoost имеет готовые к работе функции, и это неудивительно, учитывая его происхождение и применение. (Изображение: Яндекс)

Фабрика данных Яндекса (YDF) - это подразделение Яндекса, которое предоставляет решения на основе искусственного интеллекта для повышения производительности, снижения затрат и повышения энергоэффективности.Он работает с такими компаниями, как «Газпром», CERN и Intel, и именно там была усилена MatrixNet, изначально разработанная Яндексом в 2009 году.

Хотя Биленко говорит, что его подразделение MIR обычно не связано с YDF, CatBoost использовался для создания модели прогнозирования для клиента YDF, крупной сталелитейной компании.

Эта модель прогнозирования качества была обучена на прошлых данных о производстве стальных слябов, чтобы предсказать вероятное количество дефектной массы в каждой отдельной слябе на основе имеющихся измерений.В результате снизились общие производственные затраты и количество брака.

Перерабатывающая промышленность на рынках внутренних дворов Яндекса является тяжеловесной, и сочетание доступа к этой отрасли, ноу-хау и таланта может дать Яндексу возможность использовать свою опору для выхода на другие рынки.

Итак, стоит ли вам рассматривать CatBoost? Возможно - да. Как это вписывается в стратегию Яндекса? Похоже, это ключевой шаг к привлечению внимания, накоплению опыта и привлечению талантов и клиентов при ускорении его развития.Также выглядит интересный поворот в сюжете продолжающейся саги об ИИ; посмотрим, как будут катиться кости.

Google Maps vs Yandex Maps - какая из них подходит для вашего программного обеспечения для логистики

15 января 2020

Имея большой опыт разработки проектов в сфере логистики с функциональностью для грузовых или пассажирских перевозок, мы часто консультируем наших клиентов по их наиболее частому вопросу: какой картографический сервис лучше подходит для создания маршрутов, расчет матрицы времени и расстояний, создание эффективных маршрутов - Карты Google или Яндекс Карты ? На рынке присутствует значительное количество игроков для веб-геосервисов, среди которых Goolge Maps, Yandex Maps, Azure Maps, OpenStreetMap, Bing Maps.Но выбор покупателя обычно стоит между Яндекс картами и картами Google. Это 2 самые большие сервисы, они давно известны пользователям, каждый из нас использует карты Яндекс или Google почти каждый день для решения различных задач, личных или профессиональных.

Как Google Maps, так и Yandex Maps предлагают пользователям просматривать карты по всему миру. При создании маршрута эти картографические сервисы вычисляют матрицу расстояний и времени между точками, есть возможность создать эффективный маршрут в каждом из этих сервисов.При использовании карт Google или Яндекс карт можно виртуально ознакомиться с маршрутом, можно получить GPS-координаты точек маршрута.

Вот чем отличаются Google Карты и Яндекс Карты:

1. Покрытие

Карты Яндекс предлагают лучшее и более подробное покрытие России и стран СНГ, таких как Беларусь, Украина, Казахстан и т. Д., Тогда как карты Google обеспечивают лучшее покрытие мира, Европы. Для наших клиентов это означает следующее: если вам нужно создать маршрут Москва-Казань для вашего проекта, или если вам нужно спланировать, как забрать пассажиров из разных частей города и продолжить путешествие, например, в другой город России. , Яндекс карты - лучший выбор для вашего проекта, чтобы развить эту функциональность.Если вы планируете разрабатывать программное обеспечение для грузовых перевозок и логистических услуг в Европе, карты Google - правильный выбор для вас.

2. Точность матрицы расстояний и времени

Долгое время считалось, что карты Google создают более подробные и эффективные маршруты, чем другие веб-геосервисы. Большинство пользователей отметили, что карты Google рассчитывают как расстояние, так и время в пути более точно, чем карты Яндекс. На данный момент эти 2 службы очень похожи, когда дело доходит до , рассчитывающего расстояние и время для маршрута.В начале 2019 года Яндекс скорректировал алгоритм расчета этих параметров, исправления значительно улучшили сервис. На данный момент 2 сервиса предлагают очень похожие параметры при расчете расстояния и времени для трасс как в России, так и в Европе.

Сравним услуги

Маршрут Москва-Нижний Новгород

Яндекс Карты
420 км
6 часов 10 минут

Карты Google
422 км
6 часов 22 минуты

Маршрут Минск-Вена

Яндекс карты
1200 км
13 часов 57 минут

Карты Google
1217 км
13 часов 20 минут

Возвращаясь к пункту 1 «Покрытие», мы обычно советуем клиентам, чьи проекты предлагают логистические услуги на территории стран СНГ и России, использовать ключи API Яндекс Карт , чтобы рассчитать расстояние и время .С другой стороны, если проект заказчика специализируется на грузовых или пассажирских перевозках в Европе или США, мы предлагаем таким клиентам воспользоваться услугами Google Maps .

3. Пробки

Одним из сильных преимуществ Яндекс карт перед картами Google является более точная информация о загруженности дорог. Этот момент имеет решающее значение при выборе веб-геосервиса для клиентов, которые планируют, например, разработать приложение для такси или сервис совместного использования автомобилей.

4. Стоимость

Давайте сравним стоимость для Distance Matrix API для этих двух сервисов.

Яндекс карты

API Матрицы расстояний Яндекса позволяет прокладывать маршруты по России и странам СНГ с учетом текущих, вероятных и исторических пробок. Расчет расстояния предусмотрен для всех необходимых комбинаций пунктов отправления и назначения.

Стоимость ключа API зависит от количества запросов продуктов API в день. Например, если вам нужно до 1000 запросов в день для вашего проекта, то минимальный годовой платеж составит 120 000 рублей (~ 1970 доллара США).Это примерно 165 долларов в месяц. Если дневной лимит превышен, то стоимость каждой лишней 1000 запросов составит 120 рублей . (~ 1,98 долларов США).

Если количество запросов, необходимых для вашего проекта, составляет 10 000 в день, то вам придется платить Яндексу около 360 000 рублей (~ 5900 долларов США) в год, то есть примерно 490 долларов США в месяц. Причем, если лимит будет превышен, то за каждые лишние 1000 запросов нужно будет заплатить 36 рублей .

Карты Google

Вам необходимо получить лицензионный ключ. Плата за использование ключа API производится ежемесячно. Google предоставляет бесплатный ежемесячный лимит в размере 200 долларов США. Вы платите сумму, превышающую лимит 200 долларов США , и каждый запрос оплачивается отдельно.

Если количество запросов в месяц до 100 000, то стоимость за 1000 запросов составит 5 долларов США (или 0,005 долларов США за запрос).

Если количество запросов в месяц варьируется от 100000 до 500000 запросов, то стоимость 1000 запросов составляет 4 доллара США (или 0.004 доллара США за запрос).

Подведем итог вышесказанному - если ваш проект предлагает логистические услуги на территории Европы, советуем воспользоваться услугами Google Maps . Для проектов с логистическими услугами на территории России и стран СНГ Яндекс Карты лучше всего подойдут услуги .

Хижевская Наталья

Обзор | Документация ClickHouse

ClickHouse® - это система управления базами данных (СУБД), ориентированная на столбцы, для оперативной аналитической обработки запросов (OLAP).

В «нормальной» СУБД, ориентированной на строки, данные хранятся в следующем порядке:

# 89354350662 509958 9025 : 10: 20
Строка WatchID JavaEnable Заголовок GoodEvent EventTime
1 Связи с инвесторами 1 2016-05-18 05:19:20
# 1
0 Свяжитесь с нами 1
# 2 89953706054 1 Миссия 1 2016-05-18 07:38:00
#N

Другими словами, все значения, относящиеся к строке, физически хранятся рядом друг с другом.

Примерами СУБД, ориентированных на строки, являются MySQL, Postgres и MS SQL Server.

В СУБД с ориентацией на столбцы данные хранятся следующим образом:

50 50 509958 9025 9025 Миссия
Строка: # 0 # 1 # 2 #N
WatchID: WatchID:
89953706054
JavaEnable: 1 0 1
Связь с инвестором GoodEvent: 1 1 1
EventTime: 2016-05-18 05:19:20 2016-05-18 08:10:20 2016-05- 18 07:38:00

Эти примеры показывают только порядок расположения данных.Значения из разных столбцов хранятся отдельно, а данные из одного столбца хранятся вместе.

Примеры СУБД, ориентированных на столбцы: Vertica, Paraccel (Actian Matrix и Amazon Redshift), Sybase IQ, Exasol, Infobright, InfiniDB, MonetDB (VectorWise и Actian Vector), LucidDB, SAP HANA, Google Dremel, Google PowerDrill, Druid и kdb +.

Различные порядки хранения данных лучше подходят для разных сценариев. Сценарий доступа к данным относится к тому, какие запросы выполняются, как часто и в какой пропорции; сколько данных читается для каждого типа запроса - строк, столбцов и байтов; взаимосвязь между чтением и обновлением данных; рабочий размер данных и то, как они используются локально; используются ли транзакции и насколько они изолированы; требования к репликации данных и логической целостности; требования к задержке и пропускной способности для каждого типа запроса и так далее.

Чем выше нагрузка на систему, тем важнее настроить систему, настроенную в соответствии с требованиями сценария использования, и тем более тонкой становится эта настройка. Не существует системы, которая одинаково хорошо подходила бы для существенно разных сценариев. Если система адаптируется к широкому набору сценариев при высокой нагрузке, система будет одинаково плохо обрабатывать все сценарии или будет хорошо работать только для одного или нескольких возможных сценариев.

Ключевые свойства сценария OLAP

  • Подавляющее большинство запросов предназначены для чтения.
  • Данные обновляются довольно большими пакетами (> 1000 строк), а не отдельными строками; или он вообще не обновляется.
  • Данные добавляются в БД, но не изменяются.
  • При чтении из БД извлекается довольно большое количество строк, но только небольшое подмножество столбцов.
  • Таблицы «широкие», то есть они содержат большое количество столбцов.
  • Запросы относительно редки (обычно сотни запросов на сервер или меньше в секунду).
  • Для простых запросов допустимы задержки около 50 мс.
  • Значения столбцов довольно маленькие: числа и короткие строки (например, 60 байт на URL).
  • Требуется высокая пропускная способность при обработке одного запроса (до миллиардов строк в секунду на сервер).
  • Транзакции не нужны.
  • Низкие требования к согласованности данных.
  • Для каждого запроса есть одна большая таблица. Все столики маленькие, кроме одного.
  • Результат запроса значительно меньше исходных данных. Другими словами, данные фильтруются или агрегируются, поэтому результат умещается в ОЗУ одного сервера.

Нетрудно заметить, что сценарий OLAP сильно отличается от других популярных сценариев (таких как OLTP или доступ по ключу). Поэтому не имеет смысла пытаться использовать OLTP или базу данных ключевого значения для обработки аналитических запросов, если вы хотите получить достойную производительность. Например, если вы попытаетесь использовать MongoDB или Redis для аналитики, вы получите очень низкую производительность по сравнению с базами данных OLAP.

Почему столбцовые базы данных лучше работают в сценарии OLAP

Столбцовые базы данных лучше подходят для сценариев OLAP: они как минимум в 100 раз быстрее обрабатывают большинство запросов.Причины подробно объяснены ниже, но этот факт легче продемонстрировать наглядно:

Строка СУБД

Колоночная СУБД

Видите разницу?

Ввод / вывод

  1. Для аналитического запроса необходимо прочитать только небольшое количество столбцов таблицы. В базе данных, ориентированной на столбцы, вы можете читать только те данные, которые вам нужны. Например, если вам нужно 5 столбцов из 100, вы можете ожидать 20-кратного сокращения ввода-вывода.
  2. Поскольку данные считываются пакетами, их легче сжать. Данные в столбцах также легче сжать. Это еще больше снижает объем ввода / вывода.
  3. Из-за сокращенного количества операций ввода-вывода в системный кэш помещается больше данных.

Например, запрос «подсчитать количество записей для каждой рекламной платформы» требует чтения одного столбца «ID рекламной платформы», который занимает 1 байт без сжатия. Если большая часть трафика пришла не с рекламных площадок, можно рассчитывать как минимум на 10-кратное сжатие этого столбца.При использовании алгоритма быстрого сжатия возможна распаковка данных со скоростью не менее нескольких гигабайт несжатых данных в секунду. Другими словами, этот запрос может обрабатываться со скоростью примерно несколько миллиардов строк в секунду на одном сервере. Такая скорость действительно достигается на практике.

CPU

Поскольку для выполнения запроса требуется обработка большого количества строк, это помогает диспетчерировать все операции для целых векторов, а не для отдельных строк, или реализовать механизм запросов, так что затраты на диспетчеризацию практически отсутствуют.Если вы этого не сделаете с какой-либо полуприличной дисковой подсистемой, интерпретатор запросов неизбежно остановит процессор. Имеет смысл как хранить данные в столбцах, так и обрабатывать их, когда это возможно, по столбцам.

Это можно сделать двумя способами:

  1. Векторный механизм. Все операции написаны для векторов, а не для отдельных значений. Это означает, что вам не нужно вызывать операции очень часто, а затраты на диспетчеризацию незначительны. Код операции содержит оптимизированный внутренний цикл.

  2. Генерация кода. Код, созданный для запроса, содержит все косвенные вызовы.

Это не выполняется в «обычных» базах данных, поскольку не имеет смысла при выполнении простых запросов. Однако бывают исключения. Например, MemSQL использует генерацию кода для уменьшения задержки при обработке SQL-запросов. (Для сравнения, аналитические СУБД требуют оптимизации пропускной способности, а не задержки.)

Обратите внимание, что для повышения эффективности ЦП язык запросов должен быть декларативным (SQL или MDX) или, по крайней мере, векторным (J, K).Запрос должен содержать только неявные циклы, допускающие оптимизацию.

Разница между Wasabi и Яндекс Диском

1. Wasabi:
Wasabi - это сервис файлового хостинга и облачного хранения, предоставляемый Wasabi Technologies Incorporation. Это служба хранения объектов. Он был запущен Wasabi Technologies Incorporation в 2017 году. Он не предлагает бесплатного места для хранения. Он предлагает неограниченное максимальное пространство для хранения за плату. Он также известен как Wasabi Hot Storage или Wasabi Hot Cloud Storage .

2. Яндекс Диск:
Яндекс Диск - облачное хранилище, сервис синхронизации и обмена файлами, предоставляемый Яндексом. Это позволяет пользователям хранить файлы в облаке и обмениваться файлами в Интернете с другими. Он был запущен Яндексом в 2012 году. Он предлагает 10 ГБ свободного места для хранения. Он предлагает ограниченное максимальное пространство для хранения за плату. Максимальный объем дискового пространства, предоставляемого Яндекс Диском, составляет 1024 ГБ.


Разница между Wasabi и Яндекс Диском:

WASABI YANDEX DISK
Принадлежит Wasabi Technologies Incorporation . Владелец Яндекс .
Он был запущен в 2017 году. Он был запущен в 2012 году.
Он был разработан Wasabi Tech Inc . Разработан Яндекс .
Он не предлагает свободного места для хранения. Он предлагает 10 ГБ свободного места для хранения.
Предоставляет неограниченный максимальный объем памяти для платных. Предоставляет ограниченный максимальный объем памяти для платных.
Он поддерживает Developer API. API разработчика - это REST, WebDAV и SDK.
Имеет неограниченный максимальный размер хранилища. Максимальный размер хранилища - 1024 ГБ.
Не имеет ограничений по трафику или полосе пропускания. Ограничение трафика или полосы пропускания составляет 200% от размера хранилища в день.
Максимальный размер файла здесь не ограничен. Здесь максимальный размер файла составляет 2 ГБ для загрузки через Интернет и 50 ГБ для загрузки через приложение.
Дополнительное свободное место для хранения информации не предоставляется. Предоставляет дополнительно 10 ГБ свободного места для хранения рефералов.
Меньше места для хранения. Место для хранения стоит сравнительно дороже.

Вниманию читателя! Не прекращайте учиться сейчас. Ознакомьтесь со всеми важными концепциями теории CS для собеседований SDE с помощью курса CS Theory Course по приемлемой для студентов цене и будьте готовы к работе в отрасли.

BCG Matrix и VRIO Framework для Яндекс N V

Матрица BCG

Матрица BCG - это инструмент стратегического управления, созданный Boston Consulting Group, который помогает анализировать положение стратегического бизнес-подразделения и потенциал, который оно может предложить. Матрица состоит из 4 классификаций, основанных на двух измерениях. Первым из этих параметров является рост отрасли или рынка. Другой из этих параметров - относительная доля рынка стратегической бизнес-единицы.Стратегические бизнес-единицы попадают в одну из этих 4 классификаций. Матрица BCG для Yandex N V поможет определиться со стратегиями, которые могут быть реализованы для его стратегических бизнес-единиц.

Стратегические бизнес-единицы с высокими темпами роста рынка и высокой относительной долей рынка называются звездами. Компаниям следует инвестировать в своих звезд и реализовывать стратегии вертикальной интеграции, проникновения на рынок, разработки продуктов, развития рынка и горизонтальной интеграции.Стратегические бизнес-единицы с высокими темпами роста рынка и низкой относительной долей рынка называются знаками вопроса. Эти стратегические бизнес-единицы требуют тщательного рассмотрения того, следует ли продолжать бизнес с ними или отказаться от них. Стратегические бизнес-единицы с низкими темпами роста рынка, но с высокой относительной долей рынка, называются дойными коровами. Бизнесу следует инвестировать в них, чтобы сохранить свою относительную долю на рынке. Наконец, стратегические бизнес-единицы с низкими темпами роста рынка и небольшой относительной долей на рынке называются собаками.Бизнесу следует избавиться от этих стратегических бизнес-единиц.

BCG Матрица Яндекс N V

Матрица BCG для Yandex N V поможет Yandex N V в реализации стратегий бизнес-уровня для своих бизнес-единиц. Сначала в ходе анализа будет определено, где стратегические бизнес-единицы Yandex N V попадают в матрицу BCG для Yandex N V.

звёзд

  • Стратегическая бизнес-единица финансовых услуг занимает центральное место в матрице BCG Яндекс N V.Он работает на рынке, который показывает потенциал в будущем. Яндекс НВ получает значительную часть своих доходов от этой СБУ. Yandex N V должна вертикально интегрироваться, приобретая другие фирмы в цепочке поставок. Это поможет ему получить больше прибыли, поскольку у этого стратегического бизнес-подразделения есть потенциал.
  • Стратегическое бизнес-подразделение бренда номер 1 является звездой в матрице BCG Яндекс N V, и это также продукт, который генерирует наибольшие продажи среди его продуктового портфеля.Потенциал на этом рынке также высок, поскольку потребители требуют этот и аналогичные виды продукции. Yandex N V должен пройти стратегию развития продукта для этого СБУ, где он разрабатывает инновационные функции этого продукта посредством исследований и разработок. Это поможет Yandex N V привлечь больше клиентов и увеличит продажи.
  • Бизнес-единица «Стратегия бренда № 2» занимает центральное место в матрице BCG Yandex N V, поскольку доля рынка Yandex N V в этой категории составляет 20%.Это также лидер рынка в этой категории. Ожидается, что общая категория вырастет на 5% в следующие 5 лет, что показывает, что темпы роста рынка, как ожидается, останутся высокими. Yandex N V должен использовать свои текущие продукты, чтобы проникнуть на рынок. Это можно сделать, улучшив его распространение, что поможет охватить неиспользованные области. Это поможет увеличить продажи Яндекс Н. В.

Дойные коровы

  • Стратегическая бизнес-единица службы управления поставщиками является дойной коровой в матрице BCG Яндекс N V.Это работает уже более десятилетий и принесло Yandex N V значительную прибыль. Доля рынка Yandex N V высока, но рынок в целом сокращается, поскольку компании сами управляют своим поставщиком, а не передают его на аутсорсинг. Рекомендуемая стратегия для Yandex N V - прекратить дальнейшие инвестиции в этот бизнес и продолжать работать в этом стратегическом бизнес-подразделении до тех пор, пока оно будет прибыльным.
  • Стратегическая бизнес-единица бренда номер 3 - дойная корова в матрице BCG Яндекс N V.Это инновационный продукт, занимающий 25% рынка в своей категории. Яндекс N V также является лидером рынка в этой категории. Общая категория медленно снижалась в последние несколько лет. Yandex N V может влиять на рынок и в этой категории. Поэтому ему следует инвестировать в исследования и разработки, чтобы бренд мог быть инновационным. Это поможет категории вырасти и превратит эту дойную корову в звезду. Общей выгодой станет увеличение продаж Яндекс N V.
  • Бизнес-единица международной продовольственной стратегии является дойной коровой в матрице BCG для Яндекса N V. Это бизнес-подразделение имеет высокую долю рынка в 30% в своей категории, но люди теперь меньше склонны к международной еде. Такое изменение тенденций привело к снижению темпов роста рынка. Рекомендуемая стратегия для Yandex N V - инвестировать достаточно, чтобы поддерживать эту стратегическую бизнес-единицу в рабочем состоянии. Если он перестанет приносить прибыль и превратится в собаку, Yandex N V следует продать это стратегическое бизнес-подразделение.

Вопросительные знаки

  • Стратегическая бизнес-единица местных продуктов питания - это вопросительный знак в матрице BCG для Yandex N V. Последние тенденции на рынке показывают, что потребители все больше ориентируются на местные продукты. Таким образом, этот рынок демонстрирует высокие темпы роста. Однако у Yandex N V небольшая доля рынка в этом сегменте. Рекомендуемая стратегия для Yandex N V - инвестировать в исследования и разработки, чтобы предлагать инновационные функции.Эта стратегия развития продукта гарантирует, что это стратегическое бизнес-подразделение превратится в дойную корову и принесет компании прибыль в будущем.
  • Стратегическая бизнес-единица бренда номер 4 - вопросительный знак в матрице BCG для Yandex N V. Это стратегическая бизнес-единица является частью быстрорастущего рынка. Однако это стратегическое бизнес-подразделение в последние несколько лет несет убытки. Он также потерпел неудачу в попытках инноваций, предпринятых группами исследователей и разработчиков.Рекомендуемая стратегия для Yandex N V - избавиться от любых будущих убытков и предотвратить их.
  • Стратегическая бизнес-единица кондитерских изделий - вопросительный знак в матрице BCG для Яндекс N V. Кондитерский рынок - это привлекательный рынок, который растет с годами. Однако у Yandex N V небольшая доля на этом привлекательном рынке. Низкие продажи связаны с низким охватом и плохой распространенностью Yandex NV в этом сегменте. Рекомендуемая стратегия для Yandex N V - проникнуть на рынок, чтобы продвигать свой продукт в большем количестве торговых точек.Это обеспечит рост продаж Yandex N V и превратит эту стратегическую бизнес-единицу в дойную корову.

Собаки

  • Стратегическое подразделение по производству пластиковых пакетов - это собака в матрице BCG Яндекс N V. Это стратегическое подразделение убыточно последние 5 лет. Он также работает на рынке, который сокращается из-за более серьезных экологических проблем. Рекомендуемая стратегия для Yandex N V - избавиться от этой стратегической бизнес-единицы и минимизировать ее потери.
  • Стратегическая бизнес-единица бренда номер 5 - это собака в матрице BCG для Яндекса N V. Она работает в сегменте рынка, который сокращается в последние 5 лет. Компания также имеет отрицательную прибыль по этой стратегической бизнес-единице. Однако ожидается, что рынок в будущем будет расти в связи с происходящими изменениями окружающей среды. Рекомендуемая стратегия для Yandex N V - инвестировать в бизнес, достаточный для того, чтобы превратиться в дойную корову.Это обеспечит прибыль Yandex N V, если рынок снова начнет расти в будущем.
  • Стратегическая бизнес-единица продуктов из синтетического волокна - это собака в матрице BCG Яндекс N V. Рынок таких продуктов сокращается, и в результате этого спада Яндекс N V несет убытки в последние 3 года. Доля рынка для него также составляет менее 5%. Рекомендуемая стратегия для Yandex N V - избавиться от этой стратегической бизнес-единицы, чтобы минимизировать любые дальнейшие потери.
  • Стратегическая бизнес-единица искусственно ароматизированных продуктов - это собака в матрице BCG для Yandex N V. Эти продукты были запущены недавно, и прогнозируется, что этот сегмент будет расти. Тем не менее, с ростом сознательного отношения к здоровью люди теперь воздерживаются от употребления искусственных ароматизаторов. Рынок сокращается, и у Yandex N V нет значительной доли рынка. Рекомендуемая стратегия для Yandex N V - перезвонить по этому продукту.

Некоторые из стратегических бизнес-единиц, определенных в матрице BCG для Yandex N V, могут измениться по сравнению с их текущей классификацией. Например, собака переодевается в дойную корову. Они были определены в матрице BCG Яндекс N V и рекомендованы стратегии для обеспечения таких изменений.

Каркас VRIO

Структура VRIO или анализ VRIO - это инструмент стратегического управления, который используется для анализа внутренних сильных сторон и ресурсов фирмы.Это помогает определить, какая из ее внутренних сильных сторон и ресурсов может быть источником устойчивого конкурентного преимущества. Анализ основан на идее, что внутренние ресурсы фирмы являются источником устойчивого конкурентного преимущества, если они ценны, редки, не могут имитироваться конкуренцией и организованы таким образом, чтобы приносить пользу организации. Анализ VRIO требует рассмотрения ресурсов фирмы на основе этих 4 факторов.

Согласно анализу, каждый ресурс может обеспечить устойчивое конкурентное преимущество, иметь хорошее конкурентное преимущество, временное конкурентное преимущество, конкурентный паритет или конкурентные недостатки.Устойчивое конкурентное преимущество существует, когда ресурс является ценным, редким, неподражаемым и организованным. Хорошее конкурентное преимущество возникает, если оно ценное, редкое и неподражаемое. Временное конкурентное преимущество существует, если оно ценно и редко. Конкурентный паритет возникает, если он имеет только ценность. Наконец, ресурс представляет собой конкурентный недостаток, если он не входит ни в один из четырех. Анализ проводится в указанном порядке, сначала оценивается, является ли ресурс ценным, редким, подражаемым и организованным.

Список литературы

Барни Дж. (1991). Фирменные ресурсы и устойчивое конкурентное преимущество. Журнал менеджмента, 17 (1), 99-120.

Барни Дж. (2002). Получение и поддержание конкурентных преимуществ, 2-е изд. Prentice Hall, Верхняя Седл-Ривер, Нью-Джерси.

Кардил, Н., и Антонио, Н. С. (2012). Ценные, редкие, неповторимые ресурсы и ресурсы организации (VRIO) или ценные, редкие, неповторимые ресурсы (VRI): что ведет к конкурентному преимуществу?

Хамбрик, Д.К., Макмиллан И. К. и Дэй Д. Л. (1982). Стратегические атрибуты и показатели в матрице BCG - анализ промышленных продуктовых предприятий на основе PIMS. Журнал Академии менеджмента, 25 (3), 510-531.

Юревичюс, О. (2013a). VRIO Framework. Получено с https://www.strategicmanagementinsight.com/tools/vrio.html

.

Юревичюс, О. (2013b). Матрица доли роста BCG. Получено с https://www.strategicmanagementinsight.com/tools/bcg-matrix-growth-share.html

Кнотт, П. Дж. (2015). Помогает ли VRIO менеджерам оценивать ресурсы фирмы? Решение управления, 53 (8), 1806-1822.

Сигер, Дж. А. (1984). Исследовательская записка и сообщение. Переворачивание изображений матрицы роста / доли BCG. Журнал стратегического управления, 5 (1), 93-97.

Смит, М. (2002). Компания Derrick's Ice-Cream: применение матрицы BCG в анализе рентабельности клиентов. Бухгалтерское образование, 11 (4), 365-375.

Объявление Яндекс.Коннекторы Метрики и Яндекс.Директа

15-МИНУТНОЕ ЧТЕНИЕ · Компания Supermetrics.

Мы рады выпустить мощный дуэт: коннекторы Яндекс.Метрики и Яндекс.Директа. С помощью этих двух новых интеграций вы можете полностью контролировать анализ и составление отчетов по маркетинговым данным Яндекс - крупнейшей местной поисковой системы в России.

Ниже я расскажу, по каким метрикам вы можете сообщать из Яндекс.Метрики и Директ, каковы ограничения пользовательского интерфейса отчетности на каждой платформе и как вы можете улучшить свою отчетность Яндекса с помощью Supermetrics для Google Sheets, а также коннекторов Metrica и Direct для данных Google. Студия.

Вдобавок вы получите множество полезных шаблонов отчетов Data Studio и Google Sheets, которые упростят обработку и визуализацию данных как для Metrica, так и для Direct.

Прочтите статью с самого начала, если хотите понять основы отчетности, лежащие в основе этих двух интеграций с Яндексом, или сразу переходите к интересующему вас разделу:

Отчетность по данным Яндекс.Метрики

Обработайте данные Яндекс.Метрики: отчетность в Google Таблицах

Объединить Яндекс.Данные метрики с показателями из других источников

Погрузитесь глубже с помощью формул и нескольких параметров отчета

Общий вид данных Яндекс.Метрики

Построение отчетов Яндекс.Директа

Обзор Яндекс.Директа: The Data Studio Power

Fly High, Dive Deep: перенос данных Яндекс.Директа в Google Таблицы

Вместе сильнее: отчетность Яндекс.Метрики и Яндекс.Директа

Отчетность Яндекс.Метрики

Metrica - это бесплатный инструмент аналитики, который позволяет измерять посещаемость вашего сайта.Как и Google Analytics, он дает представление о поведении посетителей вашего веб-сайта.

Яндекс.Метрика предлагает своим пользователям два варианта анализа данных: раздел «Личный кабинет», где вы можете получить общий обзор ваших показателей, и раздел «Отчеты», где вы можете просматривать и строить более подробные отчеты.

Однако пользовательский интерфейс отчетов не идеален: у него есть некоторые недостатки с точки зрения более глубокого изучения данных и их визуализации.

В разделе «Панель мониторинга» представлен общий обзор ваших ключевых показателей, визуализированный с помощью добавляемых виджетов.Однако виджеты могут быть представлены только с 4 типами графиков: метрическая система показателей, таблица, спарклайн или круговая диаграмма.

В разделе «Отчеты» вы можете увидеть информационные панели с заранее заданными показателями и параметрами. Кроме того, вы можете создавать свои собственные отчеты.

Основным недостатком этого раздела является то, что вы можете просматривать только один настраиваемый отчет за раз: чтобы получить «полную картину», вам нужно будет переключаться между разными страницами. Суперметрики для Google Таблиц и Google Data Studio позволяют улучшить отчетность Яндекса, помещая все необходимые данные в одностраничный отчет.

Анализируйте данные Яндекс.Метрики: отчетность в Google Таблицах

Объединить данные Яндекс.Метрики с метриками из других источников

Яндекс.Метрика - отличный инструмент для анализа, но в нем нет возможности для многоканальной отчетности. Чтобы сравнить данные Метрики с данными из других сетей, вам необходимо экспортировать их в электронную таблицу.

Один из распространенных примеров такого сравнения - Яндекс.Метрика и Google Analytics. Глядя на данные с двух разных платформ бок о бок, вы можете легко обнаружить различия, что повысит точность данных.

Погрузитесь глубже с помощью формул и нескольких параметров отчета

С выигрышной комбинацией Supermetrics + Google Sheets вы можете обрезать и визуализировать данные Metrica так, как вы хотите. Давайте посмотрим на пример панели «10 основных источников трафика» ниже:

Во-первых, боковая панель надстройки Supermetrics позволяет очень легко извлекать и сортировать данные Metrica, а также разделять одну или несколько метрик по параметрам по вашему выбору: всего несколькими щелчками мыши вы можете получить 10 последних значительных источников трафика и соответствующее количество пользователей для каждого источника.После этого вы можете получить больше данных об источниках трафика за прошлый год, разделенных по месяцам, и получить данные о самой популярной целевой странице для каждого источника трафика.

Затем с помощью формул вы можете легко собрать все данные в одну диаграмму: в приведенном выше примере показана 12-месячная тенденция количества сеансов для каждого источника трафика, а также упоминается соответствующая верхняя целевая страница.

Формулы

Google Sheets предоставляют вам свободу управления данными - после получения показателей и измерений с помощью Supermetrics возможности их анализа и извлечения необходимой информации безграничны.

Общий вид данных Яндекс.Метрики

Еще одной проблемой пользовательского интерфейса отчетности Яндекс.Метрики является то, что ни панель управления, ни пользовательские отчеты не предоставляют необходимого обзора и глубины для удобного повседневного мониторинга метрик.

Reporting Metrica data with Supermetrics в Google Data Studio упростит вашу жизнь: панель управления Data Studio позволяет получить обзор всех важных показателей. Вы также можете использовать детализацию: добавить несколько измерений в таблицу и изучить различные параметры графиков, чтобы настроить каждый отчет так, как вы хотите.

Если вы хотите использовать этот шаблон отчета, нажмите на эту ссылку и следуйте инструкциям в заголовке шаблона.

Построение отчетов Яндекс.Директа

Яндекс.Директ - платформа, аналогичная Google AdWords: с помощью этого рекламного сервиса вы можете создавать и отслеживать поисковые объявления.

Интерфейс отчетов

Яндекс.Директа менее продвинут, чем у Метрики - в нем нет панели инструментов, которая состоит из виджетов, помогающих получить общий обзор статистики, и не позволяет создавать несколько подробных отчетов.Основным способом предоставления подробной статистики на этой платформе является мастер отчетов.

В мастере отчетов вы можете выбрать несколько показателей и разделить их по одному или нескольким параметрам.

Как и в Метрике, в Яндекс.Директе вы можете сохранять свои собственные отчеты. Но чтобы их просмотреть, вам снова придется переключаться между вкладками. Вы можете избежать этой проблемы, создав отчет с суперметриками в Google Таблицах или Студии данных, где все соответствующие диаграммы можно просмотреть на одной странице.

Прочтите статью, чтобы узнать, в чем преимущество просмотра релевантных метрик Директа в Google Data Studio и почему полезно сравнивать данные Яндекс.Директа с данными из других социальных сетей.

Обзор Яндекс.Директа: мощность Студии данных

Supermetrics позволяет легко переносить данные Яндекс.Директа в Google Data Studio, поэтому у вас есть все необходимые метрики и измерения в одном месте.

Панель управления Data Studio Яндекс.Директа предоставит вам отличный обзор актуальной статистики: вы можете создавать системы показателей с основными метриками и линиями тренда, чтобы увидеть, как эти ключевые метрики меняются со временем.

Также вы можете, например, легко разбить такие показатели, как CTR, CPC и Cost по кампании. Кроме того, вы можете сделать разбивку по типу устройства.

Еще одной замечательной особенностью коннектора Supermetrics для Студии данных является то, что он позволяет отправлять данные из нескольких учетных записей Яндекс.Директа . Чтобы выбрать учетные записи, из которых вы хотите получать данные, просто создайте раскрывающееся меню с параметром «учетная запись» и выберите соответствующую учетную запись в раскрывающемся списке.

Если вы хотите получить шаблон, представленный в примере, щелкните здесь и следуйте инструкциям в заголовке файла.

Летайте высоко, ныряйте глубже: загружайте данные Яндекс.Директа в Google Таблицы

Это распространенный сценарий, когда маркетологи размещают рекламу на нескольких разных платформах, помимо Яндекс.Директа: это обеспечивает лучшее покрытие и больше конверсий. Чтобы максимизировать рентабельность инвестиций при таком подходе, вам необходимо иметь подробный отчет.

Вы можете построить такой отчет благодаря Supermetrics для Google Sheets: извлеките данные из нескольких источников и создайте «матрицу микса платных каналов» с помощью формул:

Далее вы можете глубже изучить Яндекс.Прямые данные: разбейте ключевые показатели по дате, кампании, ключевому слову или любому другому параметру, который вы хотите: Чтобы просмотреть и использовать отчет, представленный в этом примере, щелкните здесь. Следуйте инструкциям в правом верхнем углу файла о том, как получить этот шаблон из галереи шаблонов Supermetrics Google Sheets.

Вместе сильнее: отчетность Яндекс.Метрики и Яндекс.Директа

Яндекс.Метрика и Яндекс.Директ могут быть связаны между собой: таким образом можно легко просматривать данные Метрики в Директе и наоборот.Однако количество доступных показателей и параметров очень ограничено. В Яндекс.Директе вы можете сообщать только показатель отказов, отказов, сеансы и среднее количество просмотров страниц в качестве показателей веб-сайта, в то время как в Метрике можно сообщать только данные о кликах и стоимости.

Решение состоит в том, чтобы использовать коннекторы Яндекс.Метрики и Яндекс.Директа вместе для извлечения данных из обоих источников: таким образом вы можете строить диаграммы, как в вышеупомянутых примерах, и составлять красивую панель управления с несколькими метриками.

Заключение

Яндекс.Метрика и Яндекс.Директ являются ключевыми платформами для маркетинга в России.

У встроенного пользовательского интерфейса отчетов обоих инструментов есть свои недостатки: вы не можете выполнять углубленный анализ или хорошо визуализировать всю ключевую статистику в одном отчете.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *