О1

Data Science позволяет компаниям извлекать ценную информацию из данных, которая может быть использована для принятия обоснованных решений, улучшения бизнес- процессов, оптимизации затрат и увеличения прибыли. Использование передовых аналитических моделей помогает прогнозировать поведение клиентов, оптимизировать

Разработка моделей, позволяющих прогнозировать спрос на продукцию в зависимости от различных
факторов, таких как сезонность, экономические условия и маркетинговые кампании.

Построение моделей для анализа поведения клиентов и разработки персонализированных
предложений, что способствует увеличению продаж и удержанию клиентов.

Использование данных для определения оптимальных цен на товары и услуги, учитывая конкуренцию, эластичность спроса и предпочтения клиентов.

Внедрение моделей машинного обучения для автоматизации рутинных задач, таких как обработка заявок, прогнозирование качества продукции или управление запасами.

Прогнозирование спроса:

Анализ клиентского поведения:

Оптимизация ценообразования:

Автоматизация процессов:

это использование передовых математических и статистических методов для анализа больших объемов данных с целью извлечения полезной информации и прогнозирования будущих событий.

это использование передовых математических
и статистических методов для анализа больших объемов данных с целью извлечения полезной информации и прогнозирования будущих событий.

Data Science позволяет компаниям извлекать ценную информацию из данных, которая может быть использована для принятия обоснованных решений, улучшения бизнес- процессов, оптимизации затрат
и увеличения прибыли. Использование передовых аналитических моделей помогает прогнозировать поведение клиентов, оптимизировать

Разработка моделей, позволяющих прогнозировать
спрос на продукцию в зависимости от различных
факторов, таких как сезонность, экономические
условия и маркетинговые кампании.

Построение моделей для анализа поведения
клиентов и разработки персонализированных
предложений, что способствует увеличению
продаж и удержанию клиентов.

Использование данных для определения оптимальных
цен на товары и услуги, учитывая конкуренцию,
эластичность спроса и предпочтения клиентов.

Внедрение моделей машинного обучения
для автоматизации рутинных задач, таких как обработка заявок, прогнозирование качества продукции
или управление запасами.

О2

Эта услуга позволяет бизнесу глубже понять рынок, клиентов и собственные операции, что способствует принятию более информированных решений. BI-аналитика помогает визуализировать данные и превращать их в четкие и понятные отчеты, на основе которых можно разрабатывать стратегии роста и оптимизации бизнес-процессов.

Проведение исследований рынка для выявления трендов,
конкурентных преимуществ и потенциальных рисков.

Создание интерактивных отчетов и дашбордов для мониторинга
ключевых показателей эффективности (KPI) в реальном времени.

Анализ данных, связанных с маркетинговыми кампаниями,
для оценки их эффективности и оптимизации будущих мероприятий.

Анализ бизнес-процессов с целью выявления узких мест и разработки предложений по их улучшению.

Анализ рынка:

Отчеты и дашборды:

Оценка эффективности маркетинговых кампаний:

Оптимизация операционной деятельности:

включает проведение глубоких исследований и работу с данными для получения стратегически важной информации о бизнесе. Мы помогаем компаниям собирать, обрабатывать и анализировать данные для поддержки управленческих решений
и разработки эффективных стратегий.

включает проведение глубоких исследований
и работу с данными для получения стратегически
важной информации о бизнесе. Мы помогаем
компаниям собирать, обрабатывать, анализировать данные для поддержки управленческих решений
и разработки эффективных стратегий.

Эта услуга позволяет бизнесу глубже понять рынок, клиентов и собственные операции, что способствует принятию более информированных решений.
BI-аналитика помогает визуализировать данные
и превращать их в четкие и понятные отчеты,
на основе которых можно разрабатывать стратегии
роста и оптимизации бизнес-процессов.

Создание интерактивных отчетов и дашбордов
для мониторинга ключевых показателей
эффективности (KPI) в реальном времени.

Анализ данных, связанных с маркетинговыми
кампаниями, для оценки их эффективности
и оптимизации будущих мероприятий.

Анализ бизнес-процессов с целью выявления узких мест
и разработки предложений по их улучшению.

О3

В современном мире присутствие в интернете является обязательным условием для успеха бизнеса. Качественные
веб-сайты и мобильные приложения помогают компаниям привлекать клиентов, укреплять брендовую репутацию,
упрощать взаимодействие с клиентами и повышать операционную эффективность. Хорошо разработанный сайт
или приложение — это не просто витрина компании, а мощный инструмент для достижения бизнес-целей.

Разработка сайта, который отражает бренд компании, предоставляет информацию о продуктах и услугах,
и способствует конверсии посетителей в клиентов.

Создание полноценной e-commerce платформы с интеграцией платежных систем, управления товарами
и автоматизированными маркетинговыми инструментами.

Разработка мобильных приложений для iOS и Android, которые обеспечивают удобство взаимодействия
с клиентами и повышают их лояльность.

Рефакторинг и модернизация существующих веб-приложений для повышения их производительности,
безопасности и удобства использования.

Создание корпоративного сайта:

Разработка интернет-магазина:

Мобильные приложения:

Оптимизация существующих решений:

это разработка привлекательных, современных и функциональных веб-сайтов и мобильных приложений, обеспечивающих высокую производительность и удобство использования.
Наша команда разрабатывает решения, которые соответствуют бизнес-целям клиента, способствуя его росту в цифровом пространстве.

В современном мире присутствие в интернете
является обязательным условием для успеха бизнеса. Качественные веб-сайты и мобильные приложения помогают компаниям привлекать клиентов, укреплять брендовую репутацию, упрощать взаимодействие
с клиентами и повышать операционную эффективность. Хорошо разработанный сайт или приложение
— это не просто витрина компании, а мощный инструмент для достижения бизнес-целей.

это разработка привлекательных, современных
и функциональных веб-сайтов и мобильных приложений, обеспечивающих высокую производительность и удобство использования.
Наша команда разрабатывает решения, которые соответствуют бизнес-целям клиента, способствуя
его росту в цифровом пространстве.

Создание полноценной e-commerce платформы
с интеграцией платежных систем, управления товарами, автоматизированными маркетинговыми инструментами.

Рефакторинг и модернизация существующих
веб-приложений для повышения их производительности,
безопасности и удобства использования.

О4

Web Analytics помогает компаниям узнать, как пользователи взаимодействуют с их цифровыми ресурсами, что работает хорошо, а что требует улучшения. Понимание этих данных позволяет оптимизировать сайт или приложение, повысить их эффективность, улучшить конверсию и увеличить возврат инвестиций (ROI) от цифрового маркетинга.

Исследование путей, по которым пользователи перемещаются
по сайту, чтобы выявить популярные и проблемные зоны.

Анализ данных для улучшения показателей конверсии,
например, через A/B тестирование различных элементов сайта.

Оценка эффективности онлайн-рекламы и маркетинговых
стратегий с целью их оптимизации.

Регулярные отчеты о посещаемости, источниках трафика,
демографических данных аудитории и других ключевых метриках.

Анализ пользовательского поведения:

Оптимизация конверсии:

Мониторинг эффективности рекламных кампаний:

Отчеты о посещаемости и трафике:

это процесс сбора, измерения, анализа и интерпретации данных о поведении пользователей на сайте или в приложении. Мы предоставляем инструменты и методы, позволяющие компаниям глубже понять свою аудиторию, оценить эффективность своих онлайн-ресурсов и принять меры для улучшения пользовательского опыта.

Web Analytics помогает компаниям узнать,
как пользователи взаимодействуют с их цифровыми
ресурсами, что работает хорошо, а что требует
улучшения. Понимание этих данных позволяет
оптимизировать сайт или приложение, повысить
их эффективность, улучшить конверсию и увеличить
возврат инвестиций (ROI) от цифрового маркетинга.

это процесс сбора, измерения, анализа,
интерпретации данных о поведении пользователей
на сайте или в приложении. Мы предоставляем инструменты и методы, позволяющие компаниям
глубже понять свою аудиторию, оценить
эффективность своих онлайн-ресурсов и принять
меры для улучшения пользовательского опыта.

Исследование путей, по которым пользователи
перемещаются по сайту, чтобы выявить популярные
и проблемные зоны.

Анализ данных для улучшения показателей конверсии,
например, через A/B тестирование различных
элементов сайта.

Оценка эффективности онлайн-рекламы
и маркетинговых стратегий с целью их оптимизации.

Регулярные отчеты о посещаемости, источниках
трафика, демографических данных аудитории
и других ключевых метриках.

О5

Поддержка автоматизированных рабочих мест

Поддержка автоматизированных рабочих мест критически важна для обеспечения высокой производительности сотрудников и бесперебойного функционирования бизнеса. Она помогает минимизировать простои, снизить затраты на ИТ и повысить удовлетворенность сотрудников,
что в конечном итоге влияет на общую эффективность компании.

Регулярное обслуживание и мониторинг работы компьютеров, серверов и сетевого оборудования
для предотвращения сбоев и быстрого решения возникающих проблем.

Обеспечение актуальности программного обеспечения и управление установкой обновлений
для повышения безопасности и производительности.

Предоставление круглосуточной технической поддержки для решения любых проблем,
связанных с работой ИТ-инфраструктуры.

Внедрение и поддержка решений по защите данных, таких как резервное копирование,
шифрование и антивирусная защита.

Управление ПО и обновлениями:

Техническая поддержка сотрудников:

включает в себя комплексное обслуживание и управление ИТ-инфраструктурой на рабочем месте сотрудников. Мы обеспечиваем бесперебойную работу компьютеров, программного обеспечения и сетевых ресурсов, что позволяет вашим сотрудникам концентрироваться
на своих задачах, не отвлекаясь на технические проблемы.

Поддержка автоматизированных рабочих мест
критически важна для обеспечения высокой производительности сотрудников и бесперебойного функционирования бизнеса. Она помогает
минимизировать простои, снизить затраты на ИТ
и повысить удовлетворенность сотрудников,
что в конечном итоге влияет на общую эффективность компании.

Регулярное обслуживание и мониторинг работы
компьютеров, серверов и сетевого оборудования
для предотвращения сбоев и быстрого решения
возникающих проблем.

Обеспечение актуальности программного обеспечения
и управление установкой обновлений
для повышения безопасности и производительности.

Предоставление круглосуточной технической
поддержки для решения любых проблем,
связанных с работой ИТ-инфраструктуры.

Внедрение и поддержка решений по защите данных,
таких как резервное копирование,
шифрование и антивирусная защита.

Управление ПО и обновлениями:

Техническая поддержка сотрудников:

включает в себя комплексное обслуживание
и управление ИТ-инфраструктурой на рабочем
месте сотрудников. Мы обеспечиваем
бесперебойную работу компьютеров, программного обеспечения и сетевых ресурсов, что позволяет
вашим сотрудникам концентрироваться на своих задачах, не отвлекаясь на технические проблемы.

Автоматизация и оптимизация процессов по сбору и обработке данных для рекламных кампаний

Задача: Клиент обратился с запросом на автоматизацию и оптимизацию процессов сбора и обработки данных по рекламным кампаниям. Ранее сбор данных осуществлялся вручную, что занимало много времени и ресурсов, затрудняя анализ и принятие оперативных решений.

Для централизованного хранения данных была настроена база данных
на основе MySQL, которая обеспечивает надежное хранение и быстрый доступ к большим объемам информации о рекламных кампаниях.

Мы разработали и внедрили коннекторы для автоматизированной выгрузки данных с различных рекламных платформ, присутствующих на российском рынке (включая Яндекс.Директ, Google Ads, myTarget и другие). Выгрузка данных реализована через API и другие интеграционные механизмы, что позволило автоматизировать сбор информации в режиме реального времени.

Разработаны инструменты для получения и обработки данных через REST API, что значительно упростило интеграцию с внешними платформами и ускорило обработку больших объемов информации.

Для удобства пользователей была разработана визуальная оболочка
на основе BI-систем, которая позволяет наглядно отображать ключевые показатели эффективности (KPI) рекламных кампаний, анализировать динамику и принимать решения на основе актуальных данных.

1. Развернуто хранилище данных на базе MySQL:

2. Созданы коннекторы к множеству рекламных платформ:

3. Создан инструментарий для получения данных через REST API:

4. Созданы визуальные оболочки через BI-системы:

Технологии и библиотеки, использованные при разработке:

Результат: решение позволило значительно ускорить и упростить процессы работы с данными, снизив временные и трудозатратные издержки, и обеспечило клиенту возможность принимать стратегически важные решения на основе оперативной аналитики.

Задача: Клиент обратился с запросом
на автоматизацию и оптимизацию процессов
сбора и обработки данных по рекламным
кампаниям. Ранее сбор данных осуществлялся
вручную, что занимало много времени
и ресурсов, затрудняя анализ и принятие
оперативных решений.

Для централизованного хранения данных была
настроена база данных на основе MySQL, которая обеспечивает надежное хранение и быстрый доступ к большим объемам информации о рекламных кампаниях.

Мы разработали и внедрили коннекторы
для автоматизированной выгрузки данных с различных рекламных платформ российского рынка (включая
Google Ads, Яндекс.Директ, myTarget и другие). Выгрузка данных реализована через API и другие интеграционные механизмы, что позволило автоматизировать сбор информации в режиме реального времени.

Разработаны инструменты для получения и обработки
данных через REST API, что значительно упростило
интеграцию с внешними платформами, ускорило
обработку больших объемов информации.

Для удобства пользователей была разработана
визуальная оболочка на основе BI-систем, позволяющая
отображать ключевые показатели эффективности (KPI)
рекламных кампаний, анализировать динамику
и принимать решения на основе актуальных данных.

1. Развернуто хранилище данных на базе MySQL:

2. Созданы коннекторы к множеству
рекламных платформ:

3. Создан инструментарий для получения
данных через REST API:

4. Созданы визуальные оболочки через BI-системы:

• Парсинг и сбор данных:

........bs4, requests, adodbapi, clickhouse_connect

• Обработка данных:

........pandas, sqlalchemy, numpy, pandasql

• Аналитика и статистика:

........statistics, statsmodels, sklearn, scipy, optuna

• Визуализация: matplotlib, prophet

• Оптимизация и многопоточность:

........multiprocessing, functools

• Типизация и улучшение производительности:

........typing, win32com

Использованные технологии и библиотеки:

Автоматизация и оптимизация процессов по сбору и обработке
данных для рекламных кампаний

Результат: решение позволило значительно ускорить и упростить процессы работы
с данными, снизив временные и трудозатратные издержки, и обеспечило клиенту возможность принимать стратегически важные решения
на основе оперативной аналитики.

Автоматизация и оптимизация процессов по сбору
и обработке данных для рекламных кампаний

Задача: Клиент обратился с запросом на автоматизацию и оптимизацию процессов сбора
и обработки данных по рекламным кампаниям. Ранее сбор данных осуществлялся вручную,
что занимало много времени и ресурсов, затрудняя анализ и принятие оперативных решений.

Для централизованного хранения данных была настроена база данных
на основе MySQL, которая обеспечивает надежное хранение и быстрый доступ
к большим объемам информации о рекламных кампаниях.

Мы разработали и внедрили коннекторы для автоматизированной выгрузки данных с различных
рекламных платформ, присутствующих на российском рынке (включая Яндекс.Директ, Google Ads,
myTarget и другие). Выгрузка данных реализована через API и другие интеграционные механизмы,
что позволило автоматизировать сбор информации в режиме реального времени.

Разработаны инструменты для получения и обработки данных через REST API, что значительно
упростило интеграцию с внешними платформами и ускорило обработку больших объемов информации.

Для удобства пользователей была разработана визуальная оболочка на основе BI-систем,
которая позволяет наглядно отображать ключевые показатели эффективности (KPI) рекламных
кампаний, анализировать динамику и принимать решения на основе актуальных данных.

1. Развернуто хранилище данных на базе MySQL:

2. Созданы коннекторы к множеству рекламных платформ:

3. Создан инструментарий для получения данных через REST API:

4. Созданы визуальные оболочки через BI-системы:

Технологии и библиотеки, использованные при разработке:

Результат: решение позволило значительно ускорить и упростить процессы работы с данными,
снизив временные и трудозатратные издержки, и обеспечило клиенту возможность принимать стратегически важные решения на основе оперативной аналитики.

Задача: клиент, агентство, которое занимается наружной рекламой, столкнулся с необходимостью автоматизировать процесс обмена данными с другими компаниями
для согласования адресных программ наружной рекламы и расчета агрегированных медиаметрических показателей. Ранее эти процессы были трудоемкими, требовали ручного вмешательства и занимали много времени.

Интерфейс был создан для удобного и интуитивно понятного взаимодействия пользователей с системой. Это обеспечило динамическое обновление данных в таблице и на карте при изменении фильтров и параметров кампании.

Мы интегрировали Яндекс.Карты, что позволило визуализировать расположение рекламных конструкций на карте. Это помогло пользователям оперативно оценивать территориальное покрытие рекламных кампаний.

Реализована возможность взаимодействия с другими компаниями
для согласования адресных программ в режиме онлайн. Пользователи
могут принимать или отклонять предлагаемые поверхности, а система
автоматически обновляет данные и пересчитывает показатели.

1. Экран с адресной программой выбранного проекта:

2. Создание интерфейса на основе JavaScript:

3. Использование API сервиса Яндекс.Карты:

4. Функционал согласования адресных программ:

Результат: благодаря автоматизации процессов обмена данными
и расчета медиаметрических показателей, агентство смогло значительно сократить
время на согласование адресных программ и повысить точность расчета ключевых
метрик кампании. Новая система облегчила процесс планирования и мониторинга наружной рекламы, улучшив взаимодействие между участниками рынка.

Мы внедрили расчет аудитории и охвата рекламных поверхностей на основе вероятностных моделей, в связке с реальными аудиторными данными.
Это позволило более точно оценивать эффективность размещения
и рассчитывать ключевые медиаметрические показатели (GRP, охват, частота).

5. Расчет аудиторных показателей размещения:

Для обеспечения стабильности и масштабируемости системы была использована архитектура на основе Flask для бэкенд-логики, uWSGI для управления запросами
и Nginx в качестве веб-сервера. Это решение позволило добиться высокой производительности и надёжности системы.

6. Back-end на основе Flask, uWSGI и Nginx:

Задача: клиент, агентство, которое занимается
наружной рекламой, столкнулся
с необходимостью автоматизировать процесс
обмена данными с другими компаниями
для согласования адресных программ наружной
рекламы и расчета агрегированных
медиаметрических показателей. Ранее эти
процессы были трудоемкими, требовали ручного вмешательства и занимали много времени.

Интерфейс был создан для удобного и интуитивно
понятного взаимодействия пользователей с системой.
Это обеспечило динамическое обновление данных
в таблице и на карте при изменении фильтров
и параметров кампании.

Мы интегрировали Яндекс.Карты, что позволило
визуализировать расположение рекламных
конструкций на карте. Это помогло пользователям
оперативно оценивать территориальное покрытие
рекламных кампаний.

Реализована возможность взаимодействия с другими
компаниями для согласования адресных программ
в режиме онлайн. Пользователи могут принимать
или отклонять предлагаемые поверхности, а система
автоматически обновляет данные и пересчитывает
показатели.

1. Экран с адресной программой выбранного проекта:

2. Создание интерфейса на основе JavaScript:

3. Использование API сервиса Яндекс.Карты:

4. Функционал согласования адресных программ:

Результат: благодаря автоматизации процессов
обмена данными и расчета медиаметрических
показателей, агентство смогло значительно
сократить время на согласование адресных
программ и повысить точность расчета
ключевых метрик кампании. Новая система
облегчила процесс планирования
и мониторинга наружной рекламы, улучшив
взаимодействие между участниками рынка.

Мы внедрили расчет аудитории и охвата рекламных
поверхностей на основе вероятностных моделей,
в связке с реальными аудиторными данными.
Это позволило более точно оценивать эффективность
размещения и рассчитывать ключевые
медиаметрические показатели (GRP, охват, частота).

5. Расчет аудиторных показателей размещения:

Для обеспечения стабильности и масштабируемости
системы была использована архитектура на основе
Flask для бэкенд-логики, uWSGI для управления
запросами и Nginx в качестве веб-сервера.
Это решение позволило добиться высокой
производительности и надёжности системы.

6. Back-end на основе Flask, uWSGI и Nginx:

Задача: клиент, агентство, которое занимается наружной рекламой, столкнулся с необходимостью автоматизировать процесс обмена данными с другими компаниями для согласования адресных программ наружной рекламы и расчета агрегированных медиаметрических показателей. Ранее эти процессы были трудоемкими, требовали ручного вмешательства и занимали много времени.

Для обеспечения стабильности и масштабируемости системы была использована архитектура на основе Flask для бэкенд-логики, uWSGI
для управления запросами и Nginx в качестве веб-сервера. Это решение позволило добиться высокой производительности и надёжности системы.

• Область фильтров: Позволяет пользователю выбирать регион и задавать характеристики рекламных

.......конструкций (например, размер, тип поверхности).

• Таблица: В ней представлены адреса рекламных поверхностей и их характеристики. Реализована

.......возможность выбора или отказа от отдельных поверхностей.

• Карта: Карта на основе API сервиса Яндекс.Карты отображает местоположение рекламных конструкций,

.......позволяя пользователям видеть географическое распределение кампании.

• Агрегированные показатели: Блок, который отображает ключевые показатели кампании, включая

.......количество рекламных поверхностей, общий GRP, стоимость размещения и охват кампании
.......на разных частотах.

Интерфейс был создан для удобного и интуитивно понятного взаимодействия пользователей с системой.
Это обеспечило динамическое обновление данных в таблице и на карте при изменении фильтров
и параметров кампании.

Мы интегрировали Яндекс.Карты, что позволило визуализировать расположение рекламных
конструкций на карте. Это помогло пользователям оперативно оценивать территориальное
покрытие рекламных кампаний.

Реализована возможность взаимодействия с другими компаниями для согласования адресных программ
в режиме онлайн. Пользователи могут принимать или отклонять предлагаемые поверхности, а система
автоматически обновляет данные и пересчитывает показатели.

1. Экран с адресной программой выбранного проекта:

2. Создание интерфейса на основе JavaScript:

3. Использование API сервиса Яндекс.Карты:

4. Функционал согласования адресных программ:

Результат: благодаря автоматизации процессов обмена данными и расчета медиаметрических показателей,
агентство смогло значительно сократить время на согласование адресных программ и повысить точность расчета
ключевых метрик кампании. Новая система облегчила процесс планирования и мониторинга наружной рекламы,
улучшив взаимодействие между участниками рынка.

Мы внедрили расчет аудитории и охвата рекламных поверхностей на основе вероятностных моделей,
в связке с реальными аудиторными данными. Это позволило более точно оценивать эффективность
размещения и рассчитывать ключевые медиаметрические показатели (GRP, охват, частота).

5. Расчет аудиторных показателей размещения:

6. Back-end на основе Flask, uWSGI и Nginx:

Задача: клиент, агентство, которое занимается наружной рекламой, столкнулся с необходимостью автоматизировать процесс обмена данными с другими компаниями для согласования адресных программ наружной рекламы и расчета агрегированных медиаметрических показателей. Ранее эти процессы были трудоемкими, требовали ручного вмешательства и занимали много времени.

Для обеспечения стабильности и масштабируемости системы была использована архитектура на основе
Flask для бэкенд-логики, uWSGI для управления запросами и Nginx в качестве веб-сервера. Это решение
позволило добиться высокой производительности и надёжности системы.

Задача: клиент, агентство, которое занимается наружной рекламой, столкнулся с необходимостью
автоматизировать процесс обмена данными с другими компаниями для согласования адресных
программ наружной рекламы и расчета агрегированных медиаметрических показателей. Ранее
эти процессы были трудоемкими, требовали ручного вмешательства и занимали много времени.

Задача: разработать решение для поиска оптимального распределения бюджета по различным медиа каналам (телевидение, интернет, радио и др.) с целью максимизации ключевых показателей эффективности (KPI). Основные метрики включали охват рекламной кампании, повышение уровня знания бренда и рост продаж. Требовалось разработать алгоритм, который мог бы предлагать оптимальные бюджеты для каждого канала в зависимости от доступных бюджетных уровней.

Были внедрены для ускорения процессов расчета и повышения производительности. Это позволило одновременно обрабатывать большие объемы данных и проводить оптимизацию за минимальное время.

Для поиска оптимального распределения бюджета был использован генетический алгоритм. Этот метод имитирует естественный процесс эволюции и позволяет найти наиболее эффективное соотношение затрат между каналами для достижения максимального KPI.

Мы разработали интуитивно понятный пользовательский интерфейс, который позволяет вводить начальные данные (например, бюджеты, каналы, ограничения)
и задавать параметры оптимизации. Это упростило работу с системой и дало возможность пользователю легко настроить параметры для различных сценариев.

Важной частью решения стала наглядная визуализация результатов оптимизации. Пользователь мог увидеть графики, диаграммы и другие визуальные представления, которые демонстрировали оптимальное распределение бюджета и прогнозируемые результаты по каждому KPI.

1. Параллельные многопоточные вычисления:

2. Генетический алгоритм оптимизации:

3. Рабочий интерфейс взаимодействия с пользователем:

4. Визуализация результатов оптимизации:

• Оптимизация: Генетический алгоритм, библиотека hyperopt

......для оптимизации гиперпараметров

• Многопоточность: multiprocessing, functools для реализации параллельных вычислений

• Визуализация данных: matplotlib, plotly для построения графиков

......и диаграмм

• Работа с данными: pandas, numpy для обработки и анализа данных

• Интерфейс пользователя: Web-приложение на основе Flask с удобной системой ввода данных и интеграцией визуализаций

Технологии и библиотеки, использованные при разработке:

Результат: разработанный инструмент позволил клиенту получить четкие рекомендации по распределению медиабюджета в зависимости
от различных уровней бюджета. Алгоритм автоматически предлагал наилучшее соотношение затрат для максимизации охвата, знания
бренда и продаж, что привело к более эффективному управлению рекламными кампаниями и росту ключевых показателей.

Задача: разработать решение для поиска
оптимального распределения бюджета
по различным медиа каналам (телевидение,
интернет, радио и др.) с целью максимизации
ключевых показателей эффективности (KPI).
Основные метрики включали охват рекламной
кампании, повышение уровня знания бренда,
рост продаж. Требовалось разработать алгоритм,
который мог бы предлагать оптимальные
бюджеты для каждого канала в зависимости
от доступных бюджетных уровней.

Были внедрены для ускорения процессов расчета
и повышения производительности. Это позволило
одновременно обрабатывать большие объемы данных
и проводить оптимизацию за минимальное время.

Для поиска оптимального распределения бюджета
был использован генетический алгоритм. Этот метод
имитирует естественный процесс эволюции и позволяет
найти наиболее эффективное соотношение затрат
между каналами для достижения максимального KPI.

Мы разработали интуитивно понятный интерфейс,
который позволяет вводить начальные данные
(например, бюджеты, каналы, ограничения) и задавать
параметры оптимизации. Это упростило работу
с системой и дало возможность пользователю легко
настроить параметры для различных сценариев.

Важной частью решения стала визуализация результатов
оптимизации. Пользователь мог увидеть графики,
диаграммы и другие визуальные представления,
которые демонстрировали оптимальное распределение
бюджета и прогнозируемые результаты по каждому KPI.

1. Параллельные многопоточные вычисления:

2. Генетический алгоритм оптимизации:

3. Рабочий интерфейс взаимодействия
с пользователем:

4. Визуализация результатов оптимизации:

• Оптимизация: Генетический алгоритм, библиотека hyperopt для оптимизации гиперпараметров

• Многопоточность: multiprocessing, functools

........для реализации параллельных вычислений

• Визуализация данных: matplotlib, plotly

........для построения графиков и диаграмм

• Работа с данными: pandas, numpy для обработки

........и анализа данных

• Интерфейс пользователя: Web-приложение

........на основе Flask с удобной системой ввода данных
........и интеграцией визуализаций

Использованные технологии и библиотеки:

Результат: разработанный инструмент позволил получить четкие рекомендации
по распределению медиабюджета
в зависимости от различных уровней бюджета. Алгоритм автоматически предлагал наилучшее соотношение затрат для максимизации охвата, знания бренда и продаж, что привело к более эффективному управлению рекламными кампаниями и росту ключевых показателей.

Задача: разработать решение для поиска оптимального распределения бюджета по различным медиа
каналам (телевидение, интернет, радио и др.) с целью максимизации ключевых показателей эффективности
(KPI). Основные метрики включали охват рекламной кампании, повышение уровня знания бренда
и рост продаж. Требовалось разработать алгоритм, который мог бы предлагать оптимальные бюджеты
для каждого канала в зависимости от доступных бюджетных уровней.

Были внедрены для ускорения процессов расчета и повышения производительности. Это позволило
одновременно обрабатывать большие объемы данных и проводить оптимизацию за минимальное время.

Для поиска оптимального распределения бюджета был использован генетический алгоритм.
Этот метод имитирует естественный процесс эволюции и позволяет найти наиболее эффективное соотношение затрат между каналами для достижения максимального KPI.

Мы разработали интуитивно понятный пользовательский интерфейс, который позволяет вводить
начальные данные (например, бюджеты, каналы, ограничения) и задавать параметры оптимизации.
Это упростило работу с системой и дало возможность пользователю легко настроить параметры
для различных сценариев.

Важной частью решения стала наглядная визуализация результатов оптимизации. Пользователь
мог увидеть графики, диаграммы и другие визуальные представления, которые демонстрировали
оптимальное распределение бюджета и прогнозируемые результаты по каждому KPI.

1. Параллельные многопоточные вычисления:

2. Генетический алгоритм оптимизации:

3. Рабочий интерфейс взаимодействия с пользователем:

4. Визуализация результатов оптимизации:

• Оптимизация: Генетический алгоритм, библиотека hyperopt для оптимизации гиперпараметров

• Многопоточность: multiprocessing, functools для реализации параллельных вычислений

• Визуализация данных: matplotlib, plotly для построения графиков и диаграмм

• Работа с данными: pandas, numpy для обработки и анализа данных

• Интерфейс пользователя: Web-приложение на основе Flask с удобной системой ввода данных

.......и интеграцией визуализаций

Технологии и библиотеки, использованные при разработке:

Результат: разработанный инструмент позволил клиенту получить четкие рекомендации
по распределению медиабюджета в зависимости от различных уровней бюджета. Алгоритм
автоматически предлагал наилучшее соотношение затрат для максимизации охвата, знания
бренда и продаж, что привело к более эффективному управлению рекламными кампаниями
и росту ключевых показателей.

Общество с ограниченной ответственностью «Старлаб»

Юридический адрес: 115432, г. Москва, вн.тер.г. муниципальный округ Даниловский, пр-кт Андропова, д. 10, помещ. 98

ОГРН 1247700463229

© Все права защищены

ИНН 9725162654

+7 (965) 142-15-73

КПП 772501001

Фактический адрес: 125375, Российская Федерация, город Москва, Тверская улица, 22, БЦ «Саммит»

Общество с ограниченной
ответственностью «Старлаб»