Статистика зарплат яндекс: Sorry, this page can’t be found.

Содержание

IT-вакансий стало меньше? Какие зарплаты? Что будет дальше?

Карантин приостановил работу многих компаний, но, кажется, IT-сегмент легко отделался: айтишники настроили программы для удалённой работы и легко ушли в онлайн, а для аутсорса онлайн — вообще второе имя. Так ли всё просто на самом деле?

Мы опросили HR-экспертов из IT-компаний и представителей сайтов по поиску работы и выяснили, как за последние месяцы изменилась ситуация на рынке труда для IT-специалистов.

Количество вакансий и резюме

С начала карантинного режима вакансий стало меньше. Это связано с заморозкой текущих проектов, отсутствием новых и сокращением инвестиций в развитие. Плюс ко всему, не все арендодатели предоставляют арендные каникулы — некоторые компании вынуждены платить за помещения, которые не используются.

Количество резюме тоже снизилось, но по большей части за счёт рекомендаций самоизолироваться и общей экономической ситуации. Те, кто искал новую работу как улучшение существующей, приостановили поиски.

Изменения на рынке происходят, но говорить о каких-либо однозначных тенденциях пока рано. Мы продолжаем поиск специалистов в том же темпе, что и раньше. Единственное, что изменилось, — формат общения: если раньше часть собеседований мы проводили офлайн, то теперь всё в онлайне (Skype, Hangouts). Но нам не привыкать, так как половина сотрудников в компании давно работает удалённо.

Количество резюме увеличилось, что является нормальным трендом для второго квартала. На срок закрытия вакансий, как и раньше, влияют профиль и сложность. Поэтому сроки закрытия технических и руководящих вакансий преимущественно выше, чем линейных. Если говорить о наших актуальных вакансиях, то сейчас мы в поиске ведущего системного администратора, UX/UI-дизайнера, 1С-разработчика.

Галина Котова, руководитель группы по подбору персонала хостинг-провайдера REG.RU

Представители компании Зарплата.ру поделились следующей статистикой за первый квартал 2020 года:

  • почти каждая четвёртая компания прекратила найм персонала;
  • те компании, которые продолжили нанимать сотрудников, разместили на 30% меньше вакансий, чем было до пандемии.

В целом количество вакансий в IT-секторе снизилось на 15%, тогда как на общем рынке — на 46%:

Диаграммы построены на основе данных от Зарплата.ру

Они также сообщили, что в мае на работу вышли многие отрасли, но активный поиск кадров ещё не возобновлён. И хотя сейчас рынок штормит, уже заметна положительная тенденция.

В Украине похожая ситуация с вакансиями и резюме:

Источник информации — департамент маркетинга Work.ua

Да, в IT наблюдается спад, но он не такой сильный, как в других сферах. Более того, статистика белорусского сайта РАБОТА.TUT.BY показывает, что даже в условиях пандемии рынок IT продолжает успешно развиваться:

Источник информации — РАБОТА.TUT.BY

Мы не планируем сокращения. Наоборот, рассчитываем, что в этот период сможем найти на рынке квалифицированных специалистов, которых нам всегда мало. Считаем, что сейчас благоприятное время для того, чтобы привлекать правильных людей в команду, которых, возможно, ранее сдвинуть с места было сложнее. У нас открыты вакансии программистов Windows, Unix, Delphi, веб-разработчика, специалистов по тестированию. Мы также будем искать менеджеров по продажам на направления, которые открывали до кризиса, и на западные рынки.

Юлия Потапова, ведущий HR-специалист «СёрчИнформ»

Изменения средней зарплаты

IT-сектор твёрдо стоит на ногах. Ожидаемые зарплаты в резюме соискателей сейчас даже ниже тех, которые указаны в вакансиях. Об этом свидетельствует статистика по средней заработной плате в Украине:

Источник информации — департамент маркетинга Work.ua

Из диаграммы видно, что цифры в резюме соискателей почти не изменились, а вот предлагаемый компаниями уровень дохода вырос. Эксперты связывают это с тем, что IT-сфера оказалась наименее подверженной кризису, поэтому рост заработных плат сохранился. Сказывается и пересмотр преимуществ удалённой работы: если после карантина часть сотрудников останется на удалёнке, компании смогут экономить на аренде офисных помещений.

Статистика РАБОТА.TUT.BY подтверждает данную тенденцию, но только для группы разработчиков уровня Middle:

Источник информации — РАБОТА.TUT.BY

Что же касается Senior разработчиков, то более опытные специалисты ожидают заработную плату выше, чем предлагают белорусские компании:

Источник информации — РАБОТА.TUT.BY

Политика компаний

Большинство IT-компаний перевело сотрудников на удалёнку. По данным сервиса Хабр Карьера до карантина на полной или частичной удалёнке работало 39% айтишников:

Источник информации — Хабр Карьера

Из-за карантина почти 2/3 специалистов перестроили свой режим работы:

Источник информации — Хабр Карьера

Статистика от эйчаров и рекрутеров IT-компаний указывает на то, что доля сокращений составила всего 4%. Некоторые из компаний или приостановили найм, или продолжают его лишь частично:

Источник информации — Хабр Карьера

Сейчас мы приостановили поиск новых сотрудников — это единственная антикризистная мера по персоналу в нашей компании. Идёт второй месяц самоизоляции (Прим. ред.: комментарий был получен в мае): пока никого не уволили и не сократили зарплаты. Мы хотим сохранить команду и просто ищем дополнительные способы монетизации проекта.

Ещё один интересный момент: часть команды, которая всегда работала удалённо, попросилась в офис на какое-то время после карантина.

Фёдор Голубев, основатель «ГородРабот.ру»

По данным Work.ua количество ремоут-вакансий увеличилось почти в 2 раза, а количество откликов на такие предложения выросло в 4 раза.

Большинство украинских компаний перевели сотрудников на удалёнку с сохранением прежней оплаты труда. К апрелю участились ситуации с сокращением зарплат и принудительными отпусками за свой счёт, но к увольнениям прибегло лишь несколько респондентов.

Источник информации — департамент маркетинга Work.ua

Опрос проводился в марте 2020. В нём приняли участие 147 компаний.

Источник информации — департамент маркетинга Work.ua

Опрос проводился в апреле 2020. В нём приняли участие 118 компаний.

Наша компания сейчас работает в удалённом режиме, и, несмотря на кризис, мы продолжаем активный поиск разработчиков. Сейчас у нас открыто около 10 вакансий, среди них наиболее приоритетны позиции ведущих разработчиков .NET и Bitrix. В апреле мы приняли на работу нескольких сотрудников.

Что же касается взаимодействия, мы помогаем всем сотрудникам с организацией комфортных рабочих мест, уделяем большое внимание внутренним коммуникациям, используем онлайн-инструменты для общения, выпускаем корпоративный дайджест с новостями и проводим опросы для сбора обратной связи.

Если говорить в целом о рынке труда в IT, серьёзного роста на нём в ближайшее время не будет. Зарплаты также могут немного снизиться.

Григорий Бурденко, генеральный директор DD Planet

Заключение

IT-компании не только особо не пострадали от карантина, но и смогли извлечь выгоду: кто-то снял сливки с растущего ремоут-воркинга и раскрутил своё приложение для дистанционной работы, чьи-то дедлайны отодвинулись, и даже COBOL воскрес, а с ним и спрос на знатоков древнего языка. Да, карантин не везде оказал положительное влияние, но в большинстве своём айтишники могут спать спокойно, ведь их компании легко адаптировались и так же легко вернутся к прежнему режиму работы.

Яндекс запустил рекламную подписку для автоматического продвижения

Рекламная подписка Яндекс.Клиенты — это инструмент, который поможет автоматически запустить продвижение организации в поиске, в Услугах, на Картах и в других сервисах Яндекса, а также на сайтах партнёров Рекламной сети.

Рекламная подписка подойдёт как бизнесам без опыта продвижения, так и тем, кто хочет автоматизировать работу с несколькими площадками: вам нужно только заполнить или обновить карточку организации и выбрать бюджет. Остальную работу возьмёт на себя Яндекс: создаст объявления на основе информации в карточке, разместит объявления на площадках и распределит бюджет так, чтобы реклама приводила больше клиентов.

Читайте также: Как создать канал в Яндекс.Эфир

Как подключить Рекламную подписку Яндекс.

Клиенты

Проверьте или заполните карточку организации в Справочнике: время работы, контакты, фотографии, ссылки на сайт и соцсети. Клиенты, которых Яндекс найдёт для вас, увидят эту информацию в первую очередь. Далее следуйте инструкции:

Шаг 1. Перейдите на страницу для запуска подписки: https://yandex.ru/promo/maps/package_offer/ и нажмите «Подключить».

Шаг 2. На открывшейся странице выберите организацию, для которой вы хотите запустить автоматическое продвижение. Напротив нужной компании кликаем «Рекламировать».

Шаг 3. Выберите бюджет. Вы сразу увидите, сколько потенциальных клиентов вы можете получить за эту сумму. Стоимость подписки не изменится из-за настроек или поведения конкурентов.

Алгоритмы Яндекса создадут объявления на основе информации в карточке, проследят, какие из них лучше конвертируются в целевое действие — построение маршрута, звонок, переход по кнопке, — и перераспределят бюджет на них. Неэффективные объявления остановятся автоматически.

Шаг 4. Настройте рекламные материалы. Откройте вкладку «Рекламные материалы» и заполните информацию по следующим пунктам.

  • Акция — размещается вверху карточки. Привлекает внимание и повышает интерес к организации.
  • Кнопка действия — кнопка на самом видном месте в карточке организации. При клике пользователь будет перенаправлен по указанной ссылке.
  • Витрина товаров и услуг — разместите здесь популярные товары или услуги с фото, ценой и описанием.
  • Текстовое объявление — опишите ваше предложение в произвольной форме.
  • Подменный номер — позволяет фиксировать количество входящих звонков, их длительность и оценивать эффективность рекламного размещения.
  • Партнерские ссылки — дополнительные ссылки на онлайн-бронирование, запись или заказ отображаются у организаций, работающих с партнерами Яндекс.Карт (Яндекс. Еда, Афиша.Рестораны, YCLIENTS, DocDoc и прочие).

Шаг 5. Оцените эффективность размещения — вкладка «Статистика». Реклама приведёт пользователей на карточку организации, для которой уже настроена аналитика. В статистике вы увидите не только переходы, но и действия клиентов: сколько раз звонили, строили маршруты, кликали по кнопке действия.

Это интересно: Как подключить Яндекс.Кассу

Как работает поиск клиентов

Яндекс показывает объявления там, где пользователи ищут похожие товары и услуги: в поиске, Услугах, Картах, Дзене и на сайтах партнёров Рекламной сети. Яндекс подбирает потенциальных клиентов по:

  • геолокации — покажет объявления пользователям, которые прямо сейчас ищут похожие организации неподалёку, и тем, кто работает или живёт рядом с вами;
  • интересам — найдёт аудиторию, которая совершает те же действия, что и текущие клиенты компании, и будет таргетировать рекламу на них;
  • действиям в карточке — посмотрит, кто звонил, нажимал на кнопку или заинтересовался акцией, и оптимизирует настройки объявлений на основе этих данных.

Ранее в Яндекс.Метрике появилась возможность загружать данные из Google Ads, а Рекламная сеть Яндекса начала сотрудничать с самозанятыми.

Запись Яндекс запустил рекламную подписку для автоматического продвижения впервые появилась Postium.

ГУЗ «Городская больница № 9 г. Тулы»

Главная

Уважаемые пациенты 65-ти лет и старше, для выписки рецепта по льготному лекарственному обеспечению

без посещения врача поликлиники, можно обратиться по телефону Call-центра 8 (4872) 77-03-93.














Листовка диспансеризация

Приглашаем вас пройти диспансеризацию взрослого населения в  поликлиниках №1,2,3  ГУЗ «Городская больница №9 г. Тулы» по адресам:

— Поликлиника №1-  г. Тула, Новомедвенский проезд д. 2  

— Поликлиника №2 – г. Тула, ул. Глинки д. 7

— Поликлиника №3 – г. Тула, ул. Марата  д. 39

Более подробно…


В ГУЗ «Городская больница №9 г. Тулы» проходит вакцинация против гриппа. Прививку от гриппа можно сделать по следующим адресам:

  1. Поликлиника №1  г. Тула, Новомедвенский проезд, д.2
  2. Поликлиника №2  г. Тула, ул. Глинки, д.7
  3. Поликлиника №3  г. Тула, ул. Марата, д.39
Памятка для населения по профилактике гриппа



Онлайн-тестирование


 

 

График работы учреждения.

Стационар-круглосуточно

Поликлиника:

Понедельник-Пятница: часы работы с 800 до 2000

        Вызов врача на дом в будни с 800 до 1600 по телефону колл-центра: 8 (4872) 77-03-93

Суббота: часы работы с 800 до 1800 

        Вызов врача на дом с 900 до 1400 по телефону колл-центра: 8 (4872) 77-03-93

Воскресенье, праздничные дни: часы работы с 900 до 1500

        Вызов на дом врача с 900 до 1400 по телефону колл-центра: 8 (4872) 77-03-93

E-mail  guz. [email protected]

Администрация ГУЗ «Городская больница № 9 г. Тулы»

 

Срочно!

Требуется

  • Участковый врач-терапевт
  • Врач-терапевт (оказание медицинской помощи в вечернее и ночное время, воскресные и праздничные дни)
  • Врач-терапевт (в стационар)
  • Врач общей практики
  • Врач КДЛ

Так же требуются врачи узкой специализации:

  • Врач-уролог
  • Врач-хирург
  • Врач-невролог
  • Врач-рентгенолог
  • Фельдшер кабинета неотложной помощи
  • Фельдшер-лаборант
  • Рентген-лаборант
  • Медицинская сестра — анестезист

Требования:
Наличие диплома
Наличие сертификата
Обязанности:
Согласно должностной инструкции
Условия:
Трудоустройство по ТК
Своевременная выплата ЗП
Полный соц. пакет

По вопросам трудоустройства обращаться в отдел кадров по адресу: Новомедвенский проезд д. 2, тел. +7 (4872) 50-63-77

 

Уважаемые жители!

Медицинская помощь в рамках программы государственных гарантий оказывается по показаниям бесплатно. Вы можете обращаться на телефон Колл-Центра ГУЗ «ГБ №9 г. Тулы»:

8 4872 77-03-93

или на телефон «Горячей линии» министерства здравоохранения Тульской области:

8 903 036 02 18

 

В случае возникновения вопросов, касающихся льготного лекарственного обеспечения Вы можете обращаться на телефон Колл-Центра ГУЗ «ГБ №9 г. Тулы»:

8 4872 77-03-93

или на телефон «Горячей линии» министерства здравоохранения Тульской области:

8 903 036 02 18

 

На каком месте оказалась Кубань по доступности ипотеки в РФ

На каком месте оказалась Кубань по доступности ипотеки в РФ. Фото: Виталий Гречанюк

Краснодарский край занял 73 место в рейтинге регионов РФ по доступности ипотеки. Исходя из доли семей, которые могли оформить ипотеку в прошедшем году, эксперты РИА Новости составили рейтинг. Лидерами по доступности ипотеки среди российских регионов стали Ямало-Ненецкий округ, Магаданская область и Ханты-Мансийский округ, в конце рейтинга оказались республики Северного Кавказа, сообщает ИА KrasnodarMedia.

Краснодарский край занял 73 место рейтинга с показателем в 24,9%. При этом в 2019 году доля кубанских семей, которые могли купить квартиру в ипотеку, составляла 22%.

В четверке регионов-лидеров по доступности расположились Ямало-Ненецкий автономный округ, Магаданская область, Ханты-Мансийский автономный округ — Югра, Ненецкий автономный округ. Как показывает статистика, жители этих регионов с некоторым отрывом имеют наибольшие возможности по покупке квартиры в ипотеку из-за относительно высоких зарплат, особенно в автономных округах, и за счет невысоких средних цен на жилье, считают эксперты.

Только в четырех регионах-лидерах доля семей, для которых доступна покупка двухкомнатной квартиры среднего качества в ипотеку, превышает половину.

Замыкают рейтинг Ингушетия, Чечня, Дагестан, Карачаево-Черкессия, Севастополь, Республика Крым, Республика Северная Осетия — Алания, Кабардино-Балкария и Республика Тыва.

Как видно, замыкают рейтинг национальные республики, а также Крым и Севастополь. Как поясняют эксперты, это достаточно слаборазвитые в экономическом плане регионы, поэтому низкие места по доступности жилья неудивительны.

По оценкам экспертов, прошедший год оказался абсолютно нетипичным из-за пандемии коронавируса, что в том числе сказалось на ипотеке и рынке недвижимости. Во-первых, вслед за снижением ставки рефинансирования до рекордно низкого для России уровня (4,25%) процентные ставки по жилищным кредитам также заметно упали. Во-вторых, для поддержания строительной отрасли правительство запустило новую программу льготного ипотечного кредитования, которая оказалась достаточно масштабной и успешной. В-третьих, из-за большого спроса на жилье в ряде регионов сформировался дефицит предложения, а цены выросли на десятки процентов.

В качестве индикатора доступности в рейтинге выступает доля семей, которые имеют возможность платить ежемесячно по кредиту при приобретении жилья в ипотеку и осуществлять повседневные расходы. Доля семей, для которых доступна покупка квартиры, оценивалась на основе распределения работающих по величине зарплат в каждом регионе.

Объем кредита рассчитывался для приобретения семьей двухкомнатной квартиры среднего качества в своем регионе площадью 60 квадратных метров при первоначальном взносе в 30 процентов. Семейные доходы от трудовой деятельности учитывали выплаты НДФЛ и корректировались на региональный прожиточный минимум на каждого члена семьи. Семьдесят процентов средств, оставшихся после вычета из семейного бюджета прожиточных минимумов, тратится на выплату ипотеки, 30 процентов — на прочие расходы.

Олег Кожемяко поддержал инициативы приморских лесопромышленников

10 марта 2021 17:30

Олег Кожемяко поддержал инициативы приморских лесопромышленников

Долгосрочная аренда лесных участков может стать механизмом, который повысит эффективность лесной отрасли Приморья. Эту и ряд других инициатив участников рынка поддержал Губернатор края Олег Кожемяко в среду, 10 марта, в ходе выездного совещание с представителями лесопромышленной и лесоперерабатывающей отраслей региона в Чугуевском муниципальном округе.

Совещание прошло в селе Чугуевка на производственной базе местного предприятия «Эко Тойс», производителя экологичных деревянных игрушек. Перед его началом состоялось подписание соглашения о сотрудничестве между Правительством Приморского края и крупнейшими предприятиями лесной отрасли. Одним из ключевых его положений стала договоренность о том, что предприятия, подписавшие соглашение, будут стремиться обеспечить средний уровень зарплат своих сотрудников не ниже среднекраевого.

«В течение этого года мы планируем заключить подобные соглашения с большинством лесоперерабатывающих предприятий края и до конца года завершить паспортизацию отрасли», – подчеркнул Губернатор.

В ходе совещания Олег Кожемяко озвучил приоритетные задачи, которые необходимо решить региональной власти и бизнесу для выполнения поручений Президента РФ по реформированию лесного комплекса страны. По словам Губернатора, от состоятельности предприятий лесного комплекса зависит благополучие и устойчивое развитие целых районов и округов края.

В числе основных проблем в лесной отрасли глава региона назвал недостаточную степень глубокой переработки древесины, значительный объем незаконных рубок и недостаточный объем лесовосстановления. Для решения этих и других вопросов предложил участникам рынка дать обратную связь.

«Отраслевая общественность высказалась за то, чтобы проводить не “короткие” аукционы на пользование лесными участками сроком на один год, а конкурсные процедуры на длительные сроки, на 49 лет. Мы считаем, что это правильно. Это устойчивое развитие компаний, которые соответствующим образом будут относиться к своему лесному участку и по вопросам пожарной безопасности, и с точки зрения перспектив предприятий. Мы это, безусловно, поддержим», – прокомментировал Губернатор.

Длительная аренда участков, по мнению Олега Кожемяко, также будет способствовать активизации работ по лесовосстановлению, так как пользователи смогут почувствовать экономический эффект от этой деятельности.

Участники рынка также обозначили ряд специфических отраслевых проблем. В том числе речь шла о сложностях железнодорожной логистики в условиях эпидемиологических ограничений, трудностях выполнения некоторых нормативных требований в сжатые сроки.

«Такие встречи полезны, мы долго их не проводили из соображений санитарной безопасности в таком крупном формате, но сейчас будем собираться как минимум раз в год, чтобы сверять курс», – подытожил глава региона.

Фото – Игорь Новиков (Правительство Приморского края)

ВС: алименты нужно платить полностью, даже если они завышены. Но если с деньгами плохо, сумму можно уменьшить

Частичная выплата алиментов, назначенных судом, считается нарушением и попадает под административную ответственность.

Верховный суд готовит новое постановление пленума, которое подробно разъяснит, как именно нужно платить алименты на содержание детей или нетрудоспособных родителей. Документ пока в разработке, но его основные положения уже известны.

Так, высшая судебная инстанция отметила, что того, кто обязан выплачивать алименты, могут привлечь к административной ответственности, если суд установит факт неполной уплаты им алиментов. Другими словами, если один из родителей решил по решению суда обязан выплачивать определенную сумму алиментов, а по факту платит меньше – его привлекут к ответственности. Соответственно, частичная оплата не дает право освободиться от ответственности.

Платить меньше или вообще не платить алименты можно лишь в некоторых случаях:

  • болезнь или нетрудоспособность того, кто обязан платить алименты;
  • задержка зарплаты по вине работодателя или банка;
  • прохождение военной службы по призыву;
  • другие обстоятельства непреодолимой силы;
  • иные причины, которые может установить суд в индивидуальном порядке.

Например, если родитель находится в местах лишения свободы, это само по себе не является поводом не платить алименты. Суд должен будет оценить – привлекали ли его к оплачиваемому труду и не отказывался ли он от работы.

А еще суд отдельно акцентировал внимание на том, что несогласие плательщика алиментов с их суммой – не повод отказаться от уплаты. Например, если родитель в соглашении об уплате или по решению суда обязан платить завышенную (по его мнению) сумму, он все равно обязан это делать.

Правда, в такой ситуации родитель может обратиться в суд с просьбой пересмотреть сумму. Суд при этом может принять во внимание любые обстоятельства, из-за которых назначенная ранее сумма стала слишком неподъемной для родителя.

Кроме того, Верховный суд пояснил, как учитывать обязательства по алиментам, если родитель живет вместе с ребенком. Факт совместного проживания не может быть основанием для неуплаты алиментов. То есть, родителям в этом случае придется как-то договариваться – как учитывать платежи в счет алиментов и делить обязательства по оплате содержания ребенка.

Безопасность | Стеклянная дверь

Мы получаем подозрительную активность от вас или кого-то, кто пользуется вашей интернет-сетью.
Подождите, пока мы убедимся, что вы настоящий человек. Ваш контент появится в ближайшее время.
Если вы продолжаете видеть это сообщение, напишите нам
чтобы сообщить нам, что у вас проблемы.

Nous aider à garder Glassdoor sécurisée

Nous avons reçu des activités suspectes venant de quelqu’un utilisant votre réseau internet.
Подвеска Veuillez Patient que nous vérifions que vous êtes une vraie personne.Вотре содержание
apparaîtra bientôt. Si vous continuez à voir ce message, veuillez envoyer un
электронная почта à
pour nous informer du désagrément.

Unterstützen Sie uns beim Schutz von Glassdoor

Wir haben einige verdächtige Aktivitäten von Ihnen oder von jemandem, der in ihrem
Интернет-Netzwerk angemeldet ist, festgestellt. Bitte warten Sie, während wir
überprüfen, ob Sie ein Mensch und kein Bot sind. Ihr Inhalt wird в Kürze angezeigt.
Wenn Sie weiterhin diese Meldung erhalten, informieren Sie uns darüber bitte по электронной почте:
.

We hebben verdachte activiteiten waargenomen op Glassdoor van iemand of iemand die uw internet netwerk deelt.
Een momentje geduld totdat, мы выяснили, что u daadwerkelijk een persoon bent. Uw bijdrage zal spoedig te zien zijn.
Als u deze melding blijft zien, электронная почта:
om ons te laten weten dat uw проблема zich nog steeds voordoet.

Hemos estado detectando actividad sospechosa tuya o de alguien con quien compare tu red de Internet. Эспера
mientras verificamos que eres una persona real.Tu contenido se mostrará en breve. Si Continúas recibiendo
este mensaje, envía un correo electrónico
a para informarnos de
que tienes problemas.

Hemos estado percibiendo actividad sospechosa de ti o de alguien con quien compare tu red de Internet. Эспера
mientras verificamos que eres una persona real. Tu contenido se mostrará en breve. Si Continúas recibiendo este
mensaje, envía un correo electrónico a
para hacernos saber que
estás teniendo problemas.

Temos Recebido algumas atividades suspeitas de voiceê ou de alguém que esteja usando a mesma rede.Aguarde enquanto
confirmamos que Você é Uma Pessoa de Verdade. Сеу контексто апаресера эм бреве. Caso продолжить Recebendo esta
mensagem, envie um email para
пункт нет
informar sobre o проблема.

Abbiamo notato alcune attività sospette da parte tua o di una persona che condivide la tua rete Internet.
Attendi mentre verifichiamo Che sei una persona reale. Il tuo contenuto verrà visualizzato a breve. Secontini
visualizzare questo messaggio, invia un’e-mail all’indirizzo
per informarci del
проблема.

Пожалуйста, включите куки и перезагрузите страницу.

Это автоматический процесс. Ваш браузер в ближайшее время перенаправит вас на запрошенный контент.

Подождите до 5 секунд…

Перенаправление…

Заводское обозначение: CF-102 / 62e267aa6c607b1f.

Яндекс выручка 2011-2020 | YNDX

Выручка Яндекса 2011-2020 | YNDX

Подробное определение, формулу и пример для дохода можно найти на нашей новой справочной странице здесь.

Выручка Яндекса с 2011 по 2020 год. Выручку можно определить как сумму денег, которую компания получает от своих клиентов в обмен на продажу товаров или услуг. Выручка — это верхняя строка отчета о прибылях и убытках, из которой вычитаются все затраты и расходы, чтобы получить чистую прибыль.

Годовая выручка Яндекса
(в миллионах долларов США)
2020 $ 2 956
2019 $ 2,224
2018 $ 1 838
2017 $ 1,633
2016 $ 1,252
2015 $ 820
2014 $ 902
2013 $ 1 207
2012 $ 947
2011 $ 622
2010 $ 413
Квартальная выручка Яндекса
(в миллионах долларов США)
2020-09-30 $ 732
2020-06-30 $ 592
2020-03-31 $ 605
2019-12-31 $ 293
2019-09-30 $ 699
2019-06-30 $ 656
2019-03-31 $ 576
2018-12-31 $ 404
30.09.2018 $ 497
2018-06-30 $ 473
2018-03-31 $ 464
2017-12-31 $ 489
30.09.2017 $ 404
2017-06-30 $ 374
2017-03-31 $ 366
31 декабря 2016 $ 422
30.09.2016 $ 306
2016-06-30 $ 281
2016-03-31 $ 244
31 декабря 2015 г. $ 126
30.09.2015 $ 233
2015-06-30 $ 251
2015-03-31 $ 211
31 декабря 2014 г. $ -96
30.09.2014 $ 332
2014-06-30 $ 362
31.03.2014 $ 305
31 декабря 2013 $ 353
30.09.2013 $ 316
2013-06-30 $ 281
2013-03-31 $ 257
31.12.2012 $ 290
30.09.2012 $ 235
2012-06-30 $ 207
2012-03-31 $ 200
2011-12-31 $ 200
2011-09-30 $ 162
2011-06-30 $ 162
2011-03-31 $ 137
2010-12-31 $ 134
2010-09-30 $ 103
2010-06-30 $ 96
Сектор Промышленность Рыночная капитализация Выручка
Компьютеры и технологии Интернет-контент 0 руб.000B $ 2.956B
Yandex N.V. управляет поисковым веб-сайтом в России. Поисковые запросы по блогам, предлагаемые веб-сайтом Компании, включают ленты ведущих блогов и социальных сетей в России, включая LiveJournal, Vkontakte и Facebook. Компания также предлагает широкий спектр специализированных поисковых, персонализированных и геолокационных сервисов, включая Яндекс.Новости, Яндекс.Маркет, Яндекс.Почта и Яндекс.Карты. Яндекс Н.В.со штаб-квартирой в Москве, Российская Федерация.

What’s Inside: Data Analyst Program | по Практикуму от Яндекса | Практикум Яндекс

В 2017 году журнал The Economist писал, что «самая ценная валюта мира — это уже не нефть, а данные». Средняя компания сейчас управляет невероятными 163 терабайтами (163 000 гигабайт) информации — это столько данных, сколько вы бы потребили, просмотрев 24 000 часов видео в формате Ultra-HD.

Возможность обрабатывать, анализировать и интерпретировать данные становится очень ценным и очень прибыльным навыком. Это также хороший шаг с точки зрения безопасности карьеры. Ожидается, что количество рабочих мест в области анализа данных будет расти стремительными темпами: 14,3% в течение следующих 10 лет. Сейчас, как никогда ранее, нам нужны квалифицированные специалисты по данным, которые могут преодолеть разрыв между бизнесом и ИТ и помочь принимать более разумные решения на основе данных.

Обязанности и навыки аналитиков данных

Аналитик данных — это человек, чья работа заключается в анализе данных и выявлении скрытых связей и идей.Аналитики данных несут ответственность за преобразование информации в идеи и передачу своих выводов другим людям, что требует как технических навыков, так и навыков межличностного общения. Анализ данных необходим в бизнесе, управлении и науке.

Анализ данных состоит из сбора и структурирования данных, формирования и проверки гипотез, выявления закономерностей и вывода выводов.

Как минимум, аналитики данных должны быть знакомы с SQL (язык структурированных запросов), предпочтительным языком запросов для взаимодействия с реляционными базами данных (включая поиск, добавление и обновление данных).Кроме того, аналитики данных должны быть знакомы хотя бы с одним языком программирования. Два наиболее распространенных языка для аналитиков данных:

  • Python, очень популярный и удобный язык программирования, который включает в себя множество библиотек и фреймворков для науки о данных.
  • R, язык программирования и программная среда для статистических вычислений и анализа данных.

Кроме того, аналитики данных также должны иметь солидный опыт в математике, особенно в области теории вероятностей и статистики.Другие полезные разделы математики для аналитиков данных включают линейную алгебру, исчисление, оптимизацию и дискретную математику.

Аналитики данных используют эти технологии и концепции для преобразования необработанных данных в ценные бизнес-идеи. В обязанности аналитика данных входит:

  • Сбор данных, формирование гипотез, проведение экспериментов и формирование выводов.
  • Создание отчетов и информационных панелей, четко отражающих полученные результаты.
  • Помогаем интерпретировать результаты и делиться своими выводами с коллегами.

Здесь важно различать аналитиков данных и специалистов по обработке данных.

Подробнее о профессии специалиста по данным читайте в статье «Что внутри: программа Data Scientist».

Хотя оба работают с информацией, они взаимодействуют с ней и используют ее по-разному:

  • Аналитики данных используют свои таланты, чтобы принимать разумные стратегические бизнес-решения на основе данных. Хорошие аналитики данных должны обладать как техническими знаниями, так и сильными человеческими навыками, которые помогают им сообщать свои выводы своим коллегам, особенно нетехническим руководителям и ключевым заинтересованным сторонам.
  • Специалисты по обработке данных гораздо больше вовлечены в техническую сторону науки о данных, включая разработку алгоритмов и моделей и создание вопросов, которые нужно задать. Они используют сложные методы для решения сложных проблем, и их работа иногда совпадает с разработкой программного обеспечения. Таким образом, работа в области анализа данных обычно требует более глубоких знаний в области программирования и математики. Коммуникация — полезный навык и для специалистов по данным, но специалисты по данным больше взаимодействуют с коллегами-техническими специалистами, а не с нетехнической бизнес-стороной организации.

Диапазон заработной платы аналитиков данных

Заработная плата аналитиков данных будет зависеть от вашей отрасли, ваших навыков и уровня опыта. Однако талантливые аналитики данных должны иметь возможность получать зарплату, значительно превышающую средний доход.

Ниже приведены некоторые оценки средней заработной платы аналитиков данных в США:

Высокий спрос на аналитиков данных среди предприятий любого размера и из всех отраслей, а также высокий интерес среди рабочих к удовлетворению этого спроса вдохновили Practicum на создание нашей уникальной Программа Data Analyst.Никаких официальных предпосылок у нас нет — только мотивация и жажда знаний.

Многие из наших студентов уже имеют работу, поэтому им сложно посещать дневные курсы. Вот почему программа Data Analyst от Practicum является интерактивной и асинхронной: вы можете завершить программу в удобном темпе, подготовившись к карьере в области анализа данных, даже если вы работаете в другой сфере.

Однако не заблуждайтесь: вы будете усердно работать на протяжении всей программы, и на другом конце вы получите фундамент, необходимый для успешного аналитика.Программа Data Analyst от Practicum использует ориентированный на результат подход, побуждая студентов учиться, применяя свои знания в бизнес-кейсах, основанных на реальных данных.

Программа была разработана рядом опытных преподавателей и профессионалов из Школы анализа данных Яндекса при участии успешных технических специалистов. Мы основали программу на навыках, которые необходимы реальным аналитикам данных в их повседневной работе, а также на тщательном исследовании рынка труда для анализа данных.

Мы хотим убедиться, что все наши студенты понимают, на что похожа программа, и что у них есть мотивация, необходимая для достижения успеха. Вот почему мы предлагаем бесплатный 20-часовой вводный курс, содержащий информацию об анализе данных и основах программирования на Python.

По окончании вводного курса вы пройдете через серию модулей, каждый из которых предназначен для ознакомления с определенным аспектом анализа данных. Обучение будет проходить через специально разработанную интерактивную платформу Practicum, которая позволяет вам учиться, задавать вопросы и получать помощь от нашей круглосуточной службы технической поддержки.

У вас будет неделя на завершение каждого проекта, после чего рецензент кода его рассмотрит. Если ваш проект не будет принят, у вас будет несколько дней на исправление ошибок.

Каждый модуль завершается проектом, который помогает закрепить то, что вы уже узнали. После завершения каждого проекта студенты получат подробный обзор кода от наших знающих профессионалов.

В конце программы вы получите профессиональный сертификат, подтверждающий, что вы успешно закончили программу, а также дополнительный заключительный курс для помощи с трудоустройством (см. Ниже).Даже после завершения программы у вас будет доступ к обучающей платформе, чтобы вы могли освежить в памяти материал по мере необходимости.

Серьезное содержание

Полная программа Data Analyst рассчитана на шесть месяцев. За 220 часов обучения вы превратитесь из новичка в мастера.

Работа, преимущества, бизнес-модель, история основания

Яндекс — публичная интернет-компания, которая управляет крупнейшей поисковой системой в России. Он также предоставляет электронную почту и новостные порталы, а также ряд интернет-услуг, таких как электронные платежи, онлайн-перевод и каталоги.

Яндекс был основан в 2000 году Аркадием Воложом («Волож»), Аркадием Борковским и Ильей Сегаловичем («Сегалович»). Основатели работали над поисковыми технологиями за несколько лет до основания «Яндекса» в небольшой компании под названием «Аркадия», создав программы для поиска по Библии, Классификатору товаров и услуг и Международному классификатору патентов. В 1993 году Сегалович и Волож создали название «Яндекс», которое будет использоваться для новой поисковой программы «Аркадия». Название было игрой на слове index и служило аббревиатурой от «еще одного индексатора».

С момента своего официального запуска Яндекс сделал ряд приобретений, разработал поисковые технологии и решения для контекстной рекламы, а также расширил свои предложения услуг, зарекомендовав себя как ведущая интернет-компания России. В 2011 году Компания зарегистрировалась на нью-йоркском рынке NASDAQ в результате первичного публичного размещения акций на сумму 1,3 миллиарда долларов, что стало крупнейшим размещением акций в технологическом секторе с момента публичного листинга Google в 2004 году. Яндекс добавил листинг на Московской фондовой бирже в 2014 году. Текущая рыночная капитализация компании составляет 6 долларов.47 миллиардов.

Бизнес-модель Яндекса

Сегменты клиентов

Яндекс управляет самым популярным интернет-порталом в России, где обслуживает более 53 миллионов пользователей. По данным на июль 2015 года, компания контролирует 57% поискового рынка страны в Интернете.

Хотя Россия является крупнейшим в России, на ее долю приходится почти 90% веб-трафика, проходящего через ее домашнюю страницу, она также обслуживает клиентов в Украина, Беларусь, Казахстан и Турция.

Домашняя страница компании, поисковая система и новостной портал обслуживают обычных потребителей и интернет-пользователей, а более целевые порталы обслуживают более разнообразную аудиторию. Сюда входит служба аналитики AppMetrica, обслуживающая владельцев веб-сайтов и предприятий, и портал Yandex Realty, обслуживающий тех, кто желает купить или продать недвижимость.

Яндекс также оказывает рекламные услуги бренд-маркетологам и рекламным агентствам.

Ценностные предложения

Основная ценность Яндекса для потребителей заключается в том, что его флагманские службы поиска, электронной почты, новостей и потокового видео доступны бесплатно.Компания предоставляет клиентам ряд продуктов и услуг, позволяя им интегрировать свои учетные записи и предпочтения по нескольким каналам. Яндекс является лидером рынка в своей родной России и имеет репутацию надежного и инновационного поставщика услуг.

Для рекламодателей сетевой портфель услуг и интернет-порталов Яндекса, а также крупных клиентов предоставляет значительные возможности для расширения охвата бренда и рекламной аудитории.

Каналы

Платформа Яндекс доступна через домашнюю страницу Компании по адресу www.yandex.com, который ссылается на отдельные порталы для своих различных услуг.

Компания также предлагает ряд мобильных приложений для iOS и Android, охватывающих весь свой портфель услуг, включая Яндекс Браузер, Яндекс Почту, Яндекс Навигатор и Яндекс Карты. С Компанией также можно связаться напрямую по телефону по поводу рекламных запросов.

Взаимодействие с клиентами

Услуги Яндекса в основном являются самообслуживанием и не требуют взаимодействия с представителями Яндекса.Пользователи могут пользоваться многими сервисами Яндекса без регистрации, включая его поисковую систему, новостной портал и службу переводов, а также могут подписаться на различные другие сервисы через главную страницу Яндекса.

Рекламодатели и маркетологи брендов, напротив, должны связываться с Яндексом напрямую по телефону, чтобы обсудить условия, получая более персонализированные и адаптированные услуги. Яндекс оказывает поддержку своим клиентам с помощью справочных материалов и руководств по технической поддержке, доступных через отдельные сервисные порталы, а также предоставляет контактные данные своих офисов на своем основном корпоративном веб-сайте.

Компания также взаимодействует со своими клиентами через учетные записи в социальных сетях, в том числе через Facebook и Twitter.

Основные направления деятельности

Яндекс — это многофункциональная российская интернет-компания, предоставляющая пользователям услуги поиска, связи и цифрового контента. Он управляет крупнейшей поисковой системой в России, а также онлайн-порталами для электронной почты, новостей, финансов, недвижимости, музыки, обмена фотографиями, ведения блогов и потокового видео, которые доступны через главную страницу Яндекса.

Компания также предоставляет различные решения для поиска, отображения, видео- и аудиорекламы в своем онлайн-портфолио, на которые приходится большая часть ее годового дохода.

Ключевые партнеры

Яндекс управляет сетью партнеров по поиску, рекламы, партнеров по развитию и партнеров по аналитике. Компания сотрудничает с рядом веб-сайтов в рамках своей рекламной сети Яндекса, через которую размещает контекстную рекламу и медийные баннеры, а партнеры получают вознаграждение за привлечение трафика.

Яндекс сотрудничает с различными технологическими компаниями в рамках своей поисковой службы. Компания сотрудничает с Facebook, обеспечивая включение общедоступного контента с сайта социальных сетей в поисковые запросы, выполняемые через движок Яндекс, при этом Facebook доказывает, что Компания имеет доступ к полному списку данных. У Яндекса аналогичная договоренность с местным клоном Facebook Вконтакте. Кроме того, Яндекс стал партнером Mozilla Firefox, который стал поисковой системой браузера по умолчанию в России и предоставляет информацию для поисковых запросов, выполненных через систему DuckDuckGo.

Yandex Data Factory, подразделение компании, занимающееся машинным обучением и анализом данных, сотрудничает с компаниями из различных секторов. У него есть партнерские отношения с Intel, для которых это технология сбора больших данных и аналитики; стратегический альянс с фармацевтической компанией AstraZeneca, работающей с научными данными; и партнерство с международной консалтинговой компанией Accenture, предоставляющей вычислительные мощности для ее исследовательских и опытно-конструкторских проектов в России.

Ключевые ресурсы

Ключевые ресурсы Яндекса — это технологические и интернет-порталы, ИТ-инфраструктура, персонал и стратегические партнерства.Компания имеет ряд патентов, поданных в Управление по патентам и товарным знакам США через его дочернюю компанию Yandex Europe AG, базирующуюся в Швейцарии.

Сюда входят приложения, озаглавленные «Экран дисплея или его часть с графическим пользовательским интерфейсом, показывающим страницу результатов поисковой системы изображений», «Экран дисплея с графическим пользовательским интерфейсом» и «Способ отображения положения на карте».

Структура затрат

Яндекс несет расходы за счет разработки своих веб-порталов, обслуживания своей ИТ-инфраструктуры и удержания персонала.У Яндекса также большой маркетинговый и рекламный бюджет.

В компании работает крупный международный персонал, насчитывающий более 5 400 человек, и на нее накапливаются значительные расходы, связанные с заработной платой и льготами.

Он также имеет сеть офисов в России, Украине, Беларуси, Турции, Германии и Швейцарии, которые генерируют расходы на аренду и коммунальные услуги.

Потоки доходов

В 2015 году Яндекс зарегистрировал годовой доход в 59,8 млрд рублей (примерно 820 долларов США.4 миллиона). Основным источником доходов компании является реклама. Выручка от рекламы в 2015 году составила 58,2 млрд рублей, что составляет более 97% от общей выручки Компании за год.

Яндекс предоставляет ряд рекламных решений, в том числе поисковую рекламу на порталах Яндекс Директ и Яндекс Маркет, а также медийную, аудио- и видеорекламу на страницах новостей, путешествий, финансов, погоды, вакансий и недвижимости. Рекламные решения оцениваются по цене за показ или за тысячу показов, цена варьируется в зависимости от типа и местоположения рекламы, при этом поисковая реклама стоит 30 копеек за показ, а медийная реклама на главной странице Яндекса — 180 рублей за тысячу. впечатления.

Моделирование табличных данных с помощью CatBoost и NODE | by Mikael Huss

В обычном дереве решений как функция для разделения, так и значение отсечения зависят от того, какой путь вы уже прошли в дереве. Это имеет смысл, потому что мы можем использовать уже имеющуюся информацию, чтобы решить самый информативный следующий вопрос (как в игре «20 вопросов»). При неявных деревьях решений история не имеет значения; мы задаем один и тот же вопрос, несмотря ни на что. Деревья называют «забывчивыми», потому что они постоянно «забывают» то, что произошло раньше.

Почему это полезно? Одним из хороших свойств деревьев решений без внимания является то, что пример можно очень быстро классифицировать или оценить — это всегда одни и те же N двоичных вопросов, которые задаются (где N — глубина дерева). Это можно легко сделать параллельно для многих примеров. Это одна из причин, почему CatBoost работает быстро. Также следует иметь в виду, что здесь мы имеем дело с ансамблем деревьев. В качестве автономного алгоритма дерево решений без внимания может работать не так хорошо, но идея ансамблей деревьев заключается в том, что коалиция слабых учеников часто работает хорошо, потому что ошибки и предубеждения «размываются».Обычно слабый ученик — это стандартное дерево решений, а в данном случае это нечто еще более слабое, а именно дерево неосознанных решений. Авторы CatBoost утверждают, что этот конкретный ученик со слабой базой хорошо подходит для обобщения.

Хотя установка CatBoost должна быть простой задачей, набрав

 pip install catboost 

, я иногда сталкивался с проблемами на Mac. В системах Linux, таких как система Ubuntu, в которой я сейчас печатаю, или в Google Colaboratory, она должна «просто работать».Если у вас по-прежнему возникают проблемы с его установкой, рассмотрите возможность использования образа Docker, например

 docker pull yandex / tutorial-catboost-clickhouse 
docker run -it yandex / tutorial-catboost-clickhouse

Ссылка на записную книжку Colab с кодом

Давайте посмотрим, как использовать CatBoost для табличного набора данных. Мы начинаем с загрузки слегка предварительно обработанной версии набора данных Adult / Census Income, который в дальнейшем предполагается, что он находится в datasets / adult.csv. Я выбрал этот набор данных, потому что он сочетает в себе категориальные и числовые характеристики, хороший управляемый размер из десятков тысяч примеров и не слишком много функций.Его часто используют для иллюстрации алгоритмов, например, в Google What-If Tool и во многих других местах.

В наборе данных переписи взрослого населения есть столбцы «возраст», «рабочий класс», «образование», «номер образования», «семейное положение», «род занятий», «родство», «раса», «пол», « прирост капитала »,« потеря капитала »,« часов в неделю »,« родная страна »и« <= 50K ». Задача состоит в том, чтобы предсказать значение последнего столбца «<= 50K», который указывает, зарабатывает ли рассматриваемый человек 50 000 долларов США или меньше в год (набор данных за 1994 год).Мы рассматриваем следующие характеристики как категориальные, а не числовые: «рабочий класс», «образование», «семейное положение», «род занятий», «родство», «раса», «пол», «родная страна».

Код очень похож на scikit-learn, за исключением типа данных Pool, который CatBoost использует для объединения функций и целевых значений для набора данных, сохраняя их концептуально разделенными. (Должен признаться, я действительно не знаю, почему существует Pool — я просто использую его, и, похоже, он работает нормально.)

Код доступен на Colab, но я скопирую его здесь для справки.CatBoost необходимо знать, какие функции являются категориальными, и затем обрабатывать их автоматически. В этом фрагменте кода я также использую 5-кратную (стратифицированную) перекрестную проверку для оценки точности предсказания.

 из catboost import CatBoostClassifier, Pool 
из hyperopt import fmin, hp, tpe
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import StratifiedKFolddf = pd.read_csv ('https://docs.google.com/uc?' +
'id = 10eFO2rVlsQBUffn0b7UCAp28n0mkLCy7 &' +
'export = download')
label = df.pop ('<= 50K' )ategorical_names = ['рабочий класс', 'образование', 'семейное положение',
'профессия', 'отношения', 'раса',
'пол', 'родная страна']
ategoricals = [df.columns.get_loc (i) для i в категориях_именов] nfolds = 5
skf = StratifiedKFold (n_splits = nfolds, shuffle = True)
acc = [] для train_index, test_index в skf.split (df, labels) :
X_train, X_test = df.iloc [train_index] .copy (), \
df.iloc [test_index] .copy ()
y_train, y_test = labels.iloc [train_index], \
метки.iloc [test_index]
train_pool = Pool (X_train, y_train, cat_features = categoryoricals)
test_pool = Pool (X_test, y_test, cat_features = categorys)
model = CatBoostClassifier (итерации = 100,
глубина = 8,
скорость обучения = 1,
скорость обучения = 1 loss_function = 'MultiClass')
model.fit (train_pool)
predictions = model.predict (test_pool)
precision = sum (predictions.squeeze () == y_test) / len (прогнозы)
acc.append (точность) mean_acc = sum (acc) / nfolds
print (f 'Средняя точность на основе {nfolds} складок: {mean_acc :.3f} ')
print (acc)

То, что мы обычно получаем от запуска этого (CatBoost без оптимизации гиперпараметров), — это средняя точность между 85% и 86%. В моем последнем прогоне я получил около 85,7%.

Если мы хотим попытаться оптимизировать гиперпараметры, мы можем использовать hyperopt (если у вас его нет, установите его с помощью pip install hyperopt). Чтобы использовать его, вам нужно определить функцию, которую Hyperopt пытается минимизировать. Мы просто постараемся повысить точность здесь. Возможно, лучше было бы оптимизировать e.грамм. потеря журнала, но это оставлено в качестве упражнения для читателя;)

Основными параметрами для оптимизации, вероятно, являются количество итераций, скорость обучения и глубина дерева. Есть также много других параметров, связанных с переобучением, например ранняя остановка раундов и так далее. Не стесняйтесь исследовать самостоятельно!

 # Оптимизировать от 10 до 1000 итераций и глубину от 2 до 12search_space = {'итерации': hp.quniform ('итерации', 10, 1000, 10), 
'глубина': hp.quniform ('глубина', 2 , 12, 1),
'lr': л.с.uniform ('lr', 0.01, 1)
} def opt_fn (search_space): nfolds = 5
skf = StratifiedKFold (n_splits = nfolds, shuffle = True)
acc = [] для train_index, test_index в skf.split (df, label):
X_train, X_test = df.iloc [train_index] .copy (), \
df.iloc [test_index] .copy ()
y_train, y_test = labels.iloc [train_index], \
labels.iloc [test_index ]
train_pool = Pool (X_train, y_train, cat_features = categoryoricals)
test_pool = Pool (X_test, y_test, cat_features =ategoricals) model = CatBoostClassifier (iterations = search_space ['итерации'],
depth = search_space ['depth'],
learning_rate = search_space ['lr'],
loss_function = 'MultiClass',
od_type = 'Iter') модель.fit (train_pool, logging_level = 'Silent')
прогнозов = model.predict (test_pool)
точность = сумма (predictions.squeeze () == y_test) / len (прогнозы)
acc.append (точность) mean_acc = sum (acc ) / nfolds
return -1 * mean_accbest = fmin (fn = opt_fn,
space = search_space,
algo = tpe.suggest,
max_evals = 100)

Когда я последний раз запускал этот код, это заняло более 5 часов, но привело к средняя точность 87,3%, что соответствует лучшим результатам, которые я получил при испытании Auger.AI платформа AutoML.

Здесь мы должны спросить себя, действительно ли нужны эти причудливые новомодные методы. Как будет работать старая добрая логистическая регрессия сразу после оптимизации гиперпараметров?

Я не буду воспроизводить здесь код для краткости, но он доступен в той же записной книжке Colab, что и раньше. Одна деталь реализации логистической регрессии заключается в том, что она не обрабатывает категориальные переменные из коробки, как это делает CatBoost, поэтому я решил закодировать их, используя целевую кодировку, в частности целевую кодировку с исключением одного, которая является подходом, принятым в NODE. и довольно близкий, но не идентичный аналог того, что происходит в CatBoost.

Короче говоря, ненастроенная логистическая регрессия с этим типом кодирования дает точность около 80% и около 81% (80,7% в моем последнем прогоне) после настройки гиперпараметров. Здесь есть интересная альтернатива — попробовать библиотеки автоматической предварительной обработки, такие как vtreat и Automunge, но я сохраню их для следующего сообщения в блоге!

Что у нас есть до того, как попробовать NODE?

  • Логистическая регрессия, без настройки: 80,0%
  • Логистическая регрессия, с настройкой: 80,7%
  • CatBoost, без настройки: 85.7%
  • CatBoost, настроено: 87,2%

В недавней рукописи исследователей Яндекса описывается интересная нейросетевая версия CatBoost или, по крайней мере, нейросетевой подход к забытым ансамблям деревьев решений (см. Технический раздел выше, если вы хотите напомните себе, что здесь означает «не обращать внимания».) Эта архитектура, называемая NODE, может использоваться либо для классификации, либо для регрессии.

Одно из утверждений из аннотации гласит: « Проведя обширное экспериментальное сравнение с ведущими пакетами GBDT на большом количестве наборов табличных данных, мы демонстрируем преимущество предлагаемой архитектуры NODE, которая превосходит конкурентов по большинству задач. .Это, естественно, вызвало у меня интерес. Может ли этот инструмент быть лучше CatBoost?

Вам следует обратиться к статье, чтобы получить полную информацию, но некоторые важные детали:

  • Функция активации entmax используется как программная версия разделения в обычном дереве решений. Как говорится в статье: « Entmax способно производить разреженные распределения вероятностей, где большинство вероятностей точно равны 0. В этой работе мы утверждаем, что entmax также является подходящим индуктивным смещением в нашей модели, которое позволяет дифференцировать построение раздельного решения во внутренних узлах дерева.Интуитивно entmax может изучать решения о разделении на основе небольшого подмножества функций данных (до одного, как в классических деревьях решений), избегая нежелательного влияния со стороны других ». Функции entmax позволяют нейронной сети имитировать систему типа дерева решений, сохраняя при этом дифференцируемую модель (веса могут обновляться на основе градиентов).
  • Авторы представляют новый тип слоя, «уровень узлов», который вы можете использовать в нейронной сети (их реализация находится в PyTorch).Слой узлов представляет собой ансамбль деревьев.
  • Несколько уровней узлов могут быть объединены в стопку, что дает иерархическую модель, в которой входные данные передаются через один ансамбль деревьев за раз. Последовательное объединение входных представлений можно использовать для создания модели, напоминающей популярную модель DenseNet для обработки изображений, только специализирующуюся на табличных данных.

Параметры модели NODE:

  • Скорость обучения (всегда 0,001 в документе)
  • Количество слоев узлов ( k )
  • Количество деревьев в каждом слое ( м )
  • Глубина деревьев в каждом слое ( d )

Чтобы понять, как выглядит аналогия между этой архитектурой нейронной сети и ансамблями дерева решений, здесь воспроизведен рисунок 1.

Как слои NODE связаны с деревьями решений.

В рукописи не так много указаний; авторы предлагают использовать гиперпараметрическую оптимизацию. Они упоминают, что оптимизируют следующее пространство:

  • количество слоев: {2, 4, 8}
  • общее количество деревьев: {1024, 2048}
  • глубина дерева: {6, 8}
  • tree output dim: {2, 3}

В моем коде я не выполняю поиск по сетке, а скорее позволяю значениям выборки hyperopt в определенных диапазонах.Я думал об этом (что могло быть ошибочным) таково, что каждый слой представляет собой ансамбль деревьев (скажем, один экземпляр CatBoost). Для каждого добавляемого слоя вы можете добавить некоторую репрезентативную мощность, но вы также сделаете модель намного тяжелее для обучения и потенциально рискуете переобучить. Общее количество деревьев выглядит примерно аналогично количеству деревьев в CatBoost / xgboost / random forest и имеет те же компромиссы: со многими деревьями вы можете выражать более сложные функции, но модель займет гораздо больше времени на обучение и риск переобучения.Глубина дерева, опять же, имеет тот же тип компромисса. Что касается выходной размерности, честно говоря, я не совсем понимаю, почему это параметр. Читая статью, кажется, что она должна быть равна единице для регрессии и равна количеству классов для классификации.

Авторы сделали код доступным на GitHub. Они не предоставляют интерфейс командной строки, а предлагают пользователям запускать свои модели в предоставленных ноутбуках Jupyter. В этих блокнотах приведены один пример классификации и один пример регрессии.

На странице README репозитория также настоятельно рекомендуется использовать графический процессор для обучения моделей NODE. (Это фактор в пользу CatBoost.)

Я подготовил записную книжку Colaboratory с некоторыми примерами кода о том, как запускать классификацию на NODE и как оптимизировать гиперпараметры с помощью hyperopt.

Пожалуйста, перейдите к записной книжке Colaboratory прямо сейчас, чтобы продолжать читать!

Здесь я просто выделю некоторые части кода.

Проблемы, с которыми я столкнулся при адаптации авторского кода, в основном были связаны с типами данных.Важно, чтобы входные наборы данных (X_train и X_val) были массивами (numpy или torch) в формате float32 ; не float64 или сочетание float и int. Метки должны быть закодированы как длинные ( int64 ) для классификации и float32 для регрессии. (Вы можете увидеть это в ячейке под названием « Загрузить, разделить и предварительно обработать данные ».)

Другие проблемы были связаны с памятью. Модели могут быстро взорвать память графического процессора, особенно при больших размерах пакетов, используемых в ноутбуках, приведенных в качестве примеров.Я решил эту проблему, просто используя максимальный размер партии, с которым я мог уйти на моем ноутбуке (а позже и на Colab).

Но в целом заставить код работать было не так уж и сложно. Документация была немного скудной, но достаточной.

В отличие от CatBoost, NODE не поддерживает категориальные переменные, поэтому вы должны сами подготовить их в числовом формате. Мы делаем это для набора данных Adult Census так же, как это делают авторы NODE, используя LeaveOneOutEncoder из библиотеки category_encoders.Здесь мы просто используем обычное разделение на поезд / тест вместо 5-кратного CV из-за удобства, так как обучение NODE занимает много времени (особенно с оптимизацией гиперпараметров).

 из category_encoders import LeaveOneOutEncoder 
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_splitdf = pd.read_csv ('https://docs.google.com/uc' +
'
'export = download')
label = df.pop ('<= 50K')
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split (df,
метки,
test_size = 0.2) class_to_int = {c: i для i, c в перечислении (y_train.unique ())}
y_train_int = [class_to_int [v] для v в y_train]
y_val_int = [class_to_int [v] для v в y_val] cat_features = ['рабочий класс', 'образование', 'семейное положение',
'профессия', 'отношения', 'раса', 'пол',
'страна происхождения']

cat_encoder = LeaveOneOutEncoder ()
cat_encoder.fit (X_train [cat_features], y_train_int)
X_train [cat_features] = cat_encoder.transform (X_train [cat_features])
X_val [cat_features] = cat_encoder.transform (X_val [cat_features])

# значения должны иметь значение как float32 в некоторых точках
X_train = X_train.values.astype ('float32')
X_val = X_val.values.astype ('float32')
y_train = np.array (y_train_int)
y_val = np.array (y_val_int)

Теперь у нас есть полностью числовой набор данных.

Остальной код по сути такой же, как и в репозитории авторов (за исключением части гиперопт).Они создали слой Pytorch под названием DenseBlock, который реализует архитектуру NODE. Класс под названием Trainer содержит информацию об эксперименте, и существует простой цикл обучения, который отслеживает лучшие показатели, наблюдаемые до сих пор, и строит обновленные кривые потерь.

Путем минимальных проб и ошибок мне удалось найти модель с точностью проверки около 86%. После оптимизации гиперпараметров с помощью hyperopt (которая должна была работать всю ночь на графическом процессоре в Colab, но на самом деле время ожидания истекло примерно после 40 итераций) наилучшая производительность составила 87.2%. В других пробегах я достиг 87,4%. Другими словами, NODE действительно превзошел CatBoost, хотя и немного, после настройки Hyperopt.

Однако точность — это еще не все. Неудобно проводить дорогостоящую оптимизацию для каждого набора данных.

  • Кажется, что можно получить немного лучшие результаты (на основе статьи NODE и этого теста; я обязательно попробую много других наборов данных!)
  • Намного быстрее
  • Меньше необходимости в оптимизации гиперпараметров
  • Работает нормально без GPU
  • Имеет поддержку категориальных переменных

Какую из них я бы использовал в своих следующих проектах? Вероятно, CatBoost по-прежнему будет моим основным инструментом, но я буду иметь в виду NODE и, возможно, попробую его на всякий случай …

Также важно понимать, что производительность зависит от набора данных и что набор данных о доходе взрослого населения не является репрезентативным для все сценарии.Возможно, что более важно, предварительная обработка категориальных функций, вероятно, довольно важна в NODE. Я вернусь к теме предварительной обработки в одном из следующих постов!

Uber Eats Revenue and Usage Statistics (2021)

Uber Eats был одним из нескольких экспериментальных сервисов, опробованных в 2014 году, когда тогдашний генеральный директор Трэвис Каланик пытался использовать платформу для совместного использования пассажиров в других транспортных секторах.

Первоначально Uber Eats предлагал меню с фиксированной ценой в небольшой тестовой зоне Санта-Моника, Калифорния.Вскоре услуга расширилась, включив в нее Беверли-Хиллз и Западный Голливуд, и к ним были приглашены другие местные рестораны. В течение года Uber Eats был доступен в Барселоне, Нью-Йорке и Чикаго.

Uber занял первое место во многих странах по доставке еды, хотя в последние несколько лет ему пришлось свернуть. Он прекратил обслуживание в Южной Корее и Индии в 2019 году и в нескольких странах Восточной Европы в 2020 году. Он также заключил соглашение с российской поисковой системой Яндекс о выезде из России.

— Реклама —

На своем внутреннем рынке Uber находится в жесткой конкуренции с DoorDash, который превзошел Grubhub и стал самым популярным сервисом доставки еды в 2019 году. Uber укрепил свои позиции в июле 2020 года, приобретя Postmates за 2,65 миллиарда долларов.

Несмотря на то, что Uber сокращает от 20 до 30 процентов всех заказов, он еще не получил прибыли. Аргумент Uber заключается в том, что после того, как он достаточно расширится и рынок стабилизируется, Eats будет прибыльным, но инвесторы обеспокоены тем, что даже во время пандемии, когда Uber увеличил свои валовые заказы втрое, он все равно не смог получить прибыль.

При этом Uber Eats сообщила о более низких убытках по сравнению с прошлым годом, поэтому потенциально по мере консолидации рынка он может достичь точки рентабельности.

Uber Eats (и другие службы доставки еды) пытаются еще больше сократить расходы за счет использования «темных кухонь», которые создаются ресторанами в более дешевых местах и ​​сосредоточены только на доставке. Uber недавно объявил, что прекратит предоставление недвижимости для этих кухонь, но проложил путь для многих сетевых ресторанов использовать их.

В 2020 году Eats занял центральное место в поддержании бизнеса, поскольку выручка от платформы Uber по вызову пассажиров на 50% меньше, чем год назад. Со второго квартала 2020 года Eats принесла больше доходов, чем сегмент мобильной связи, хотя Uber ожидает, что услуги по доставке еды обгонят доставку еды, поскольку несколько ключевых стран вернутся к нормальной жизни.

Мы собрали данные и статистику о доходах, пользователях и рыночной доле Uber Eats. Читайте ниже, чтобы узнать больше.

Ключевая статистика Uber Eats

  • Uber Eats сгенерировал 4 доллара.Выручка в размере 8 миллиардов в 2020 году, что на 152 процента больше по сравнению с аналогичным периодом прошлого года
  • Валовые заказы Uber Eats превысили 30 миллиардов долларов в 2020 году
  • На международном уровне Uber Eats является самой популярной службой доставки еды с 66 миллионами пользователей
  • Под управлением 29 % мирового рынка доставки еды (Fortune)
  • Uber Eats доступен в 6000 городах, с 600000 поддерживаемыми ресторанами

Обзор Uber Eats

Дата запуска Август 2014 г.
HQ Сан-Франциско , Калифорния
Люди Дара Хосровшахи (генеральный директор), Пьер-Димитри Гор-Коти (вице-президент Uber по поставкам)
Тип бизнеса Дочерняя компания
Материнская компания Uber
Промышленность Доставка еды

Выручка Uber Eats

Год 9 0051

Выручка
2017 $ 0.6 млрд
2018 1,5 млрд долларов
2019 1,9 млрд долларов
2020 4,8 млрд долларов

Источники: Business Insider, CNBC, Bloomberg, Uber

Uber Eats валовые бронирования

Год Валовые бронирования
2017 3,1 миллиарда долларов
2018 7.9 миллиардов
2019 14,5 миллиарда долларов
2020 30,2 миллиарда долларов

Источники: FT, CNBC, Uber

Пользователи Uber Eats

Пользователи

Год
2016 5 миллионов
2017 9 миллионов
2018 15 миллионов
2019 21 миллион
2020 66 миллионов

Источники: Eater, Skift, ZDNet, Uber

Примечание. Uber не выделяет MAU.В своих результатах за 4 квартал он сообщил, что у него было 93 миллиона MAU на всех платформах, с двузначным ростом поставок. Цифра 2020 года является приблизительной, основанной на этой информации.

Доступные города Uber Eats

Год Доступные города
2017 120
2018 200
2019 500
2020 1,000
2021 6000

Источник: Uber

Uber Eats поддерживаемые рестораны

Год Поддерживаемые рестораны
2017
2018 100000
2019 220 000
2020 600000

Источник: Uber

Uber Eats среднегодовые расходы пользователя

Год

Среднее ge Расходы пользователей
2017 $ 141
2018 $ 220

Источник: Rakuten

Доля рынка доставки еды Uber Eats в США (%)

6 Год

Доля рынка США
2016 3
2017 13
2018 24
2019 21
2020 30 (с Postmates)

Источники: Fortune, FT

Доля рынка Uber Eats в сравнении с конкурентами в США

Источники: Forbes, Rakuten, Fortune, QZ, Second Measure, FT, CNBC

Выручка Uber Eats по сравнению с конкурентами

0135 9 : Доход от Just-Eat Takeaway включает Grubhub.Выручка Uber Eats включает Postmates.

Источники: Thinknum, Jampp

Часто задаваемые вопросы Uber Eats

Каково среднее время доставки Uber Eats?

Средний заказ Uber Eats занимает 30 минут

Что такое оценка Uber Eats?

Uber Eats был оценен в 20 миллиардов долларов (WSJ), хотя в 2020 году эта цифра, скорее всего, увеличилась.

Какой самый популярный запрос доставки в Uber Eats?

Самый популярный запрос на доставку в США — без лука, за ним следует дополнительный соус и без помидоров

Дополнительные данные приложения доставки

KwokHing / YandexCatBoost-Python-Demo: демонстрация возможностей классификатора повышения градиента Yandex CatBoost на вымышленном Набор данных IBM HR, полученный от Kaggle.Исследование, очистка, предварительная обработка и настройка модели выполняются в наборе данных

Исследование Yandex CatBoost на Python

Эта демонстрация предоставит краткое введение в

  • выполнение исследования и предварительной обработки данных
  • Выбор подмножества функций

  • : фильтр с низкой дисперсией
  • Выбор подмножества функций

  • : фильтр с высокой корреляцией
  • catboost модель тюнинг
  • важность предварительной обработки данных: нормализация данных
  • исследование рейтинга важности функций catboost

Начало работы

Открыть YandexCatBoost-Demo.ipynb в среде ноутбука jupyter или Google colab. Ноутбук состоит из дополнительных технических деталей.

Будущие улучшения

Результаты ранжирования важности функций показывают, что атрибут «MaritalStatus» минимально влияет на прогнозирование метки класса и потенциально может быть атрибутом шума. Удаление может повысить точность модели.

Прохождение кодов

Установка пакета Yandex CatBoost с открытым исходным кодом

Импорт необходимых пакетов: Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn и CatBoost

 импортировать numpy как np
импортировать панд как pd
import matplotlib.pyplot как plt
# plt.style.use ('ggplot')
импортировать seaborn как sns
из пула импорта catboost, CatBoostClassifier, cv, CatboostIpythonWidget
из sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
из sklearn.feature_selection import VarianceThreshold 

Загрузка IBM HR Dataset в pandas dataframe

 ibm_hr_df = pd.read_csv ("IBM-HR-Employee-Attrition.csv") 

Часть 1a: Исследование данных — сводная статистика

Получение сводной статистики набора данных IBM HR

Возраст DailyRate Расстояние от дома Образование EmployeeCount EmployeeNumber Удовлетворение окружающей среды Часовая ставка Участие в работе JobLevel Удовлетворение отношений Стандартные часы StockOptionLevel Всего рабочих лет TrainingTimesLastYear Весы WorkLifeBalance года в компании YearsInCurrent Роль года с момента последнего продвижения YearsWithCurrManager
количество 1470.000000 1470.000000 1470.000000 1470.000000 1470,0 1470.000000 1470.000000 1470.000000 1470.000000 1470.000000 1470.000000 1470,0 1470.000000 1470.000000 1470.000000 1470.000000 1470.000000 1470.000000 1470.000000 1470.000000
среднее 36.923810 802.485714 9,192517 2,

5

1,0 1024.865306 2,721769 65,8

2,729932 2,063946 2,712245 80,0 0,793878 11.279592 2,799320 2,76 1224 7.008163 4,229252 2,187755 4,123129
стандарт 9.135373 403.509100 8,106864 1.024165 0,0 602.024335 1.093082 20,329428 0,711561 1,106940 1.081209 0,0 0,852077 7.780782 1,289271 0,706476 6,126525 3,623137 3,222430 3,568136
мин. 18,000000 102,000000 1.000000 1.000000 1,0 1.000000 1.000000 30,000000 1.000000 1.000000 1.000000 80,0 0,000000 0,000000 0,000000 1.000000 0,000000 0,000000 0,000000 0,000000
25% 30,000000 465.000000 2.000000 2.000000 1,0 491,2 50000 2.000000 48.000000 2.000000 1.000000 2.000000 80,0 0,000000 6,000000 2.000000 2.000000 3.000000 2.000000 0,000000 2.000000
50% 36,000000 802.000000 7,000000 3.000000 1,0 1020 500000 3.000000 66.000000 3.000000 2.000000 3.000000 80,0 1.000000 10,000000 3.000000 3.000000 5,000000 3.000000 1.000000 3.000000
75% 43,000000 1157.000000 14.000000 4,000000 1,0 1555.750000 4,000000 83.750000 3.000000 3.000000 4,000000 80.0 1.000000 15,000000 3.000000 3.000000 9,000000 7,000000 3.000000 7,000000
макс 60,000000 1499.000000 29,000000 5,000000 1,0 2068.000000 4,000000 100.000000 4,000000 5,000000 4,000000 80,0 3.000000 40,000000 6,000000 4,000000 40,000000 18,000000 15,000000 17.000000

8 строк × 26 столбцов

Увеличение сводной статистики нерелевантных атрибутов EmployeeCount и StandardHours

 irrList = ['EmployeeCount', 'StandardHours']
ibm_hr_df [irrList].описать () 
EmployeeCount Стандартные часы
количество 1470,0 1470,0
среднее 1,0 80,0
стандарт 0,0 0,0
мин. 1,0 80,0
25% 1.0 80,0
50% 1,0 80,0
75% 1,0 80,0
макс 1,0 80,0

Увеличение сводной статистики нерелевантного атрибута Более 18

 ibm_hr_df ["Больше 18"]. Value_counts () 
  Y 1470
Имя: Over18, dtype: int64
  

Из сводной статистики видно, что атрибуты EmployeeCount , StandardHours и Over18 содержат только одно значение для всех 1470 записей

EmployeeCount содержит только одно значение — 1.0
StandardHours содержит только одно значение — 80,0
Более 18 содержит только одно значение — ‘Y’

Эти нерелевантные атрибуты должным образом удалены из набора данных

Часть 1b: Исследование данных — отсутствующие значения и повторяющиеся записи

Проверка наличия «NA» и пропущенных значений в наборе данных.

 ibm_hr_df.isnull (). Sum (ось = 0) 
  Возраст 0
Истощение 0
BusinessTravel 0
DailyRate 0
Отдел 0
DistanceFromHome 0
Образование 0
EducationField 0
EmployeeCount 0
EmployeeNumber 0
Удовлетворение окружающей среды 0
Пол 0
Почасовая ставка 0
РаботаВовлеченность 0
JobLevel 0
JobRole 0
Удовлетворенность работой 0
Семейное положение 0
Ежемесячный доход 0
Ежемесячная ставка 0
NumCompaniesWorked 0
Более 18 0
OverTime 0
PercentSalaryHike 0
Рейтинг 0
Отношения Удовлетворение 0
Стандартные часы 0
StockOptionLevel 0
Всего лет работы 0
TrainingTimesLastYear 0
WorkLifeBalance 0
Лет в компании 0
YearsInCurrent Роль 0
Годы с момента последнего продвижения 0
YearsWithCurrManager 0
dtype: int64
  

Что ж, нам здесь повезло, в этом наборе данных нет пропущенных значений

Далее проверим наличие повторяющихся записей в наборе данных

 ibm_hr_df.дублированный (). сумма () 
  0
  

В наборе данных также нет повторяющихся записей

Преобразование OverTime двоичный категориальный атрибут в {1, 0}

 ibm_hr_df ['OverTime']. Replace (to_replace = dict (Да = 1, Нет = 0), inplace = True) 

Часть 2а: Предварительная обработка данных — удаление ненужных атрибутов

 ibm_hr_df = ibm_hr_df.drop (['EmployeeCount', 'StandardHours', 'Over18'], axis = 1) 

Часть 2b: Предварительная обработка данных — Выбор подмножества функций — Фильтр с низкой дисперсией

Выполнение дисперсионного анализа для помощи в выборе признаков

 variance_x = ibm_hr_df.drop ('Истощение', ось = 1)
variance_one_hot = pd.get_dummies (variance_x) 
 # Нормализовать набор данных. Это необходимо для получения порога дисперсии.
scaler = MinMaxScaler ()
scaler.fit (variance_one_hot)
MinMaxScaler (copy = True, feature_range = (0, 1))
scaled_variance_one_hot = scaler.transform (variance_one_hot) 
 # Установить пороговые значения и запустить VarianceThreshold
thres = 0,85 * (1 - 0,85)
sel = порог дисперсии (порог = порог)
sel.fit (scaled_variance_one_hot)
дисперсия = сел.variance_ 
 # Сортировка партитуры в порядке следования для построения
индексы = np.argsort (дисперсия) [:: - 1]
feature_list = список (variance_one_hot)
sorted_feature_list = []
thres_list = []
для f в диапазоне (len (variance_one_hot.columns)):
    sorted_feature_list.append (список_функций [индексы [f]])
    thres_list.append (thres) 
 plt. Рисунок (figsize = (14,6))
plt.title ("Отклонение функции:% f"% (thres), fontsize = 14)
plt.bar (диапазон (len (variance_one_hot.columns)), дисперсия [индексы], color = "c")
plt.xticks (диапазон (len (variance_one_hot.columns)), sorted_feature_list, вращение = 90)
plt.xlim ([- 0,5, len (variance_one_hot.columns)])
plt.plot (диапазон (len (variance_one_hot.columns)), thres_list, "k-", color = "r")
plt.tight_layout ()
plt.show () 

Часть 2c: Предварительная обработка данных — Выбор подмножества функций — Фильтр высокой корреляции

Выполнение корреляционного анализа Пирсона между атрибутами для помощи в выборе объектов

 plt. Рисунок (figsize = (16,16))
sns.heatmap (ibm_hr_df.corr (), annot = True, fmt = ". 2f")

plt.show () 

Часть 3: Генерация меток класса Mutli

 rAttrList = ['Отдел', 'Сверхурочное время', 'Часовая ставка',
             StockOptionLevel, DistanceFromHome,
             'YearsInCurrentRole', 'Возраст'] 
 # сохранить только список атрибутов в rAttrList
label_hr_df = ibm_hr_df [rAttrList] 
 # преобразовать непрерывный атрибут DistanceFromHome в Catergorical
#: 1: близко, 2: на среднем расстоянии, 3: далеко
maxValues ​​= label_hr_df ['DistanceFromHome'].Максимум()
minValues ​​= label_hr_df ['DistanceFromHome']. min ()
интервалы = (maxValues ​​- minValues) / 3
bins = [0, (минимальные значения + интервалы), (maxValues ​​- интервалы), maxValues]
groupName = [1, 2, 3]
label_hr_df ['CatDistanceFromHome'] = pd.cut (label_hr_df ['DistanceFromHome'], bins, labels = groupName) 
 # преобразовать тип col из cat в int64
label_hr_df ['CatDistanceFromHome'] = pd.to_numeric (label_hr_df ['CatDistanceFromHome'])
label_hr_df.drop (['DistanceFromHome'], axis = 1, inplace = True) 
 # заменить отдел на 0 и 1, 0: R&D и 1: Non-R&D
label_hr_df ['Отдел'].replace (['Исследования и разработки', 'Человеческие ресурсы', 'Продажи'],
                                  [0, 1, 1], inplace = True) 
 #normalise data
label_hr_df_norm = (label_hr_df - label_hr_df.min ()) / (label_hr_df.max () - label_hr_df.min ()) 
 # создать фрейм данных для значений функции и меток классов
value_df = pd.DataFrame (columns = ['ClassValue']) 
 # вычислить значение класса
для строки в диапазоне (0, ibm_hr_df.shape [0]):
    если label_hr_df_norm ['Отдел'] [строка] == 0:
        значение = 0.3 * label_hr_df_norm ['HourlyRate'] [строка] - 0,2 * label_hr_df_norm ['OverTime'] [row] + \
            - 0,2 * label_hr_df_norm ['CatDistanceFromHome'] [строка] + 0,15 * label_hr_df_norm ['StockOptionLevel'] [строка] + \
            0,1 * label_hr_df_norm ['Возраст'] [строка] - 0,05 * label_hr_df_norm ['YearsInCurrentRole'] [строка]
    
    еще:
        значение = 0,2 * label_hr_df_norm ['HourlyRate'] [строка] - 0,3 * label_hr_df_norm ['OverTime'] [row] + \
            - 0,15 * label_hr_df_norm ['CatDistanceFromHome'] [строка] + 0,2 * label_hr_df_norm ['StockOptionLevel'] [строка] + \
            0.05 * label_hr_df_norm ['Возраст'] [строка] - 0,1 * label_hr_df_norm ['YearsInCurrentRole'] [строка]
    value_df.loc [row] = значение 
 # 500 лучших представителей высшего класса довольны своей работой
v1 = value_df.sort_values ​​('ClassValue', ascending = False) .reset_index (drop = True) \
        ['ClassValue'] [499]
# следующий топ-500 является нейтральным
v2 = value_df.sort_values ​​('ClassValue', ascending = False) .reset_index (drop = True) \
        ['ClassValue'] [999]
# отдых неудовлетворен 
 label_df = pd.DataFrame (columns = ['ClassLabel']) 
 # вычислить метку класса
для строки в диапазоне (0, value_df.форма [0]):
    если value_df ['ClassValue'] [row]> = v1:
        cat = "Доволен"
    elif value_df ['ClassValue'] [строка]> = v2:
        cat = "Нейтральный"
    еще:
        cat = "Неудовлетворительно"
    label_df.loc [row] = cat 
 df = pd.concat ([ibm_hr_df, label_df], axis = 1) 

Часть 4: Классификация с CatBoost

 df = df [['Возраст', 'Отдел', 'DistanceFromHome', 'HourlyRate', 'OverTime', 'StockOptionLevel',
         MaritalStatus, YearsInCurrentRole, EmployeeNumber, ClassLabel]] 

Разделить набор данных на атрибуты / объекты X и метку / класс y

 X = df.drop ('ClassLabel', ось = 1)
y = df.ClassLabel 

Замена ярлыка / значения класса с «Удовлетворено» , «Нейтрально» и «Неудовлетворительно» на 2 , 1 и

 г. заменить (to_replace = dict (Удовлетворено = 2, Нейтрально = 1, Неудовлетворительно = 0), inplace = True) 

Выполнение метода «горячего кодирования»

 one_hot = pd.get_dummies (X) 
 category_features_indices = np.where (one_hot.dtypes! = Np.float) [0] 

Часть 5: Обучение модели с CatBoost

Теперь давайте разделим наши данные на набор для обучения (70%) и тестирования (30%):

 из sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (one_hot, y, train_size = 0,7, random_state = 1234) 
 модель = CatBoostClassifier (
    custom_loss = ['Точность'],
    random_seed = 100,
    loss_function = 'MultiClass'
) 
 модель.поместиться(
    X_train, y_train,
    cat_features = category_features_indices,
    verbose = True, # вы можете раскомментировать это для вывода текста
    #plot = True
) 
 см = pd.DataFrame ()
см ['Удовлетворение'] = y_test
cm ['Predict'] = model.predict (X_test) 
 mappingSatisfaction = {0: 'Неудовлетворительно', 1: 'Нейтрально', 2: 'Удовлетворено'}
mappingPredict = {0.0: «Неудовлетворительно», 1.0: «Нейтрально», 2.0: «Доволен»}
cm = cm.replace ({'Удовлетворение': mappingSatisfaction, 'Predict': mappingPredict}) 
 pd.кросс-таблица (см ['Удовлетворение'], см ['Прогноз'], поля = True) 
Прогноз нейтральный Доволен Неудовлетворительно Все
Удовлетворение
Нейтраль 143 8 8 159
Удовлетворен 20 123 1 144
Неудовлетворительно 18 0 120 138
Все 181 131 129 441
 модель.оценка (X_test, y_test) 
  0,87528344671201819
  

Часть 6: Настройка классификатора CatBoost

 модель = CatBoostClassifier (
    l2_leaf_reg = 5,
    итераций = 1000,
    fold_len_multiplier = 1.1,
    custom_loss = ['Точность'],
    random_seed = 100,
    loss_function = 'MultiClass'
) 
 model.fit (
    X_train, y_train,
    cat_features = category_features_indices,
    verbose = True, # вы можете раскомментировать это для вывода текста
    #plot = True
) 
 см = pd.DataFrame ()
см ['Удовлетворение'] = y_test
cm ['Predict'] = model.predict (X_test) 
 mappingSatisfaction = {0: 'Неудовлетворительно', 1: 'Нейтрально', 2: 'Удовлетворено'}
mappingPredict = {0.0: «Неудовлетворительно», 1.0: «Нейтрально», 2.0: «Доволен»}
cm = cm.replace ({'Удовлетворение': mappingSatisfaction, 'Predict': mappingPredict}) 
 pd.crosstab (cm ['Satisfaction'], cm ['Predict'], margins = True) 
Прогноз нейтральный Доволен Неудовлетворительно Все
Удовлетворение
Нейтраль 142 9 8 159
Удовлетворен 17 126 1 144
Неудовлетворительно 12 0 126 138
Все 171 135 135 441
 модель.оценка (X_test, y_test) 
  0,89342403628117917
  

Часть 7: Предварительная обработка данных: нормализация значений атрибутов

Нормализация характеристик после того, как стало понятно, что настройка больше не улучшает точность модели

 one_hot = (one_hot - one_hot.mean ()) / (one_hot.max () - one_hot.min ()) 
 category_features_indices = np.where (one_hot.dtypes! = Np.float) [0] 
 из sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (one_hot, y, train_size = 0.7, random_state = 1234) 
 модель = CatBoostClassifier (
    l2_leaf_reg = 5,
    итераций = 1000,
    fold_len_multiplier = 1.1,
    custom_loss = ['Точность'],
    random_seed = 100,
    loss_function = 'MultiClass'
) 
 model.fit (
    X_train, y_train,
    cat_features = category_features_indices,
    verbose = True, # вы можете раскомментировать это для вывода текста
    #plot = True
) 
 feature_score = pd.DataFrame (list (zip (one_hot.dtypes.index, model.get_feature_importance (Pool (one_hot, label = y, cat_features =ategorical_features_indices)))),
                columns = ['Feature', 'Score']) 
 feature_score = feature_score.sort_values ​​(by = 'Score', ascending = False, inplace = False, kind = 'quicksort', na_position = 'last') 
 plt.rcParams ["figure.figsize"] = (12,7)
ax = feature_score.plot ('Характеристика', 'Оценка', kind = 'bar', color = 'c')
ax.set_title («Рейтинг важности функций Catboost», fontsize = 14)
ax.set_xlabel ('')

rects = ax.patches

# получить оценку функции в виде меток с округлением до 2 десятичных знаков
label = feature_score ['Score']. round (2)

для прямоугольника, метка в zip (прямоугольники, метки):
    высота = rect.get_height ()
    ax.text (rect.get_x () + rect.get_width () / 2, высота + 0,35, метка, ha = 'center', va = 'bottom')

plt.show () 

 см = pd.DataFrame ()
см ['Удовлетворение'] = y_test
cm ['Predict'] = model.predict (X_test) 
 mappingSatisfaction = {0: 'Неудовлетворительно', 1: 'Нейтрально', 2: 'Удовлетворено'}
mappingPredict = {0.0: «Неудовлетворительно», 1.0: «Нейтрально», 2.0: «Доволен»}
cm = cm.replace ({'Удовлетворение': mappingSatisfaction, 'Predict': mappingPredict}) 
 pd.crosstab (cm ['Satisfaction'], cm ['Predict'], margins = True) 
Прогноз нейтральный Доволен Неудовлетворительно Все
Удовлетворение
Нейтраль 146 11 2 159
Удовлетворен 7 137 0 144
Неудовлетворительно 8 0 130 138
Все 161 148 132 441
 модель.

Leave a Comment

Ваш адрес email не будет опубликован.