Случайны выбор дневника Раскрыть/свернуть полный список возможностей


Найдено 5961 сообщений
Cообщения с меткой

forbes - Самое интересное в блогах

Следующие 30  »
Трииночка

Forbes назвал 25 богатейших женщин России-2016

Пятница, 26 Августа 2016 г. 09:51 (ссылка)



Forbes назвал 25 богатейших женщин России-2016




Forbes составил рейтинг 25 богатейших россиянок за 2016 год. Список возглавила президент компании Inteco Management Елена Батурина. Её состояние журнал оценил в $1,1 млрд.


 


4059776_Elena_Batyrina (700x466, 94Kb)


На второе место попала Елена Рыболовлева, состояние которой оценивается в $600 млн. В рейтингах богатейших россиянок она начала появляться после того, как был найден компромисс в тяжбе длиною в семь лет с бывшим мужем, владельцем и президент французского футбольного клуба «Монако» Дмитрием Рыболовлевым, отмечает издание. Третье место у Татьяны Бакальчук, создавшей интернет-магазин Wildberries. Она владеет $500 млн.



4059776_Ribolovlevi (700x466, 27Kb)



«В четвёртом по счёту рейтинге состоятельных россиянок есть и старожилы, и новички. В него впервые вошла супруга Андрея Гурьева, миллиардера из списка Forbes, а также бывшие жены участников того же списка Романа Абрамовича и Дмитрия Рыболовлева. Среди новичков и жены двух основателей челябинского холдинга «Ариант», которые уверенно обошли многих москвичек. Вся приведённая информация основана на данных компаний и экспертных оценках», - сообщает Forbes.



Стоит отметить, что на восьмой строчке рейтинга оказалась теннисистка Мария Шарапова с состоянием в $260 млн. Ранее она заняла первое место в списке самых богатых российских звезд шоу-бизнеса и спорта, заработав в сезоне-2015/16  $21,9 млн.



https://russian.rt.com/

Метки:   Комментарии (9)КомментироватьВ цитатник или сообщество
Фитиль_Дом2 (Автор -Alex_Prime)

Рейтинг Forbes: Богатейшие семейные кланы России — 2016

Четверг, 25 Августа 2016 г. 12:29 (ссылка)

Forbes составляет рейтинг самых успешных предпринимательских династий третий год, оценивая стоимость принадлежащего им бизнеса по методике, которая применяется при составлении рейтинга миллиардеров. По сравнению с прошлым годом совокупное состояние первой десятки выросло почти на 40%, с $18 млрд до $25 млрд. Основной вклад в общий результат внесла семья Гуцериевых (№1 в списке) — ее состояние увеличилось в два с половиной раза, до $9,8 млрд.
1.
1 (700x466, 175Kb)

Метки:   Комментарии (2)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

Насколько отличаются доходы директоров по продажам и основателей ИТ-компаний

Воскресенье, 14 Августа 2016 г. 05:20 (ссылка)



Изображение сайта newsofgambling.com



Основатели ИТ-компаний, безусловно, играют ключевую роль на этапе создания фирмы, реализации первого проекта и на начальной стадии развития бизнеса. Но в дальнейшем коммерческий успех в «большом бизнесе» обеспечивает целая команда, не связанная с разработкой. Одну из главных ролей в этом процессе играют ведущие специалисты по продажам.



Тем не менее, доходы богатейших основателей и богатейших директоров по продажам существенно отличаются. Дать приблизительную оценку того, насколько они отличаются, помогают исследования.



В среду появился новый рейтинг 100 богатейших деятелей в ИТ-отрасли по версии Forbes. Такой рейтинг издание составляет уже второй год подряд.



Суммарное состояние ИТ-миллиардеров за год выросло на 6% – до $892 миллиардов.

Как и ранее, рейтинг возглавил Билл Гейтс.







1. Сооснователь Microsoft Билл Гейтс — $78 млрд;

2. Основатель и гендиректор Amazon Джефф Безос — $66,2 млрд;

3. Основатель и гендиректор Facebook Марк Цукерберг — $54 млрд;

4. Основатель Oracle Ларри Эллисон — $51,7 млрд;

5. Сооснователь Google Ларри Пейдж — $39 млрд;

6. Сооснователь Google Сергей Брин — $38,2 млрд;

7. Бывший гендиректор Microsoft Стив Балмер — $27,7 млрд;

8. Основатель и руководитель Alibaba Group Джек Ма — $25,8 млрд;

9. Основатель и председатель совета директоров Tencent Ма Хуатэн — $22 млрд;

10. Основатель и руководитель Dell Майкл Делл — $20 млрд.


За год (с августа 2015 года по август 2016 года) генеральный директор Amazon Джефф Безос заработал больше всех. Он смог увеличить свое состояние на $18,4 миллиарда. В результате оно достигло $66,2 миллиарда, а Безос поднялся в рейтинге с третьего на второе место, обойдя основателя компании Oracle Ларри Эллисона ($51,7 млрд).







Между тем, Компания DiscoverOrg тоже не сидела на месте и выяснила, сколько заработали за год не первые, но достаточно важные и высокопоставленные, лица ИТ-компаний.



Быть директором по продажам – дело денежное, однако от этого оно не перестает быть тяжелым. Безусловно, доходы этих специалистов не сопоставимы с доходами списка Forbes. Хотя при должном упорстве, везении и таланте специалист на этой должности может заработать больше, чем думают многие.



DiscoverOrg опубликовала отчет о самых высокооплачиваемых директорах по продажам в публичных технологических компаниях. Исследователи основывались на открытых документах публичных компаний. В них указана информация о годовых доходах топ-менеджеров.



Дэнис Мёрфи (Denis Murphy)





Фото: Nimble Storage



Годовой доход: $5 350 997

Компания: Nimble Storage

Должность: вице-президент по глобальным продажам



Nimble Storage – поставщик предиктивных флеш-хранилищ.



Мерфи работает в сфере продаж уже 25 лет. До Nimble Storage он работал в EMC, Riverbed Technology и Nicira. Он получил степень бакалавра по электротехнике в Университете штата Массачусетс. Он также прошел курса MBA в Американской школе международного менеджмента.



Дэвид Перанич (David Peranich)



Фото: LinkedIn/Dave Peranich



Годовой доход: $5 370 756

Компания: Riverbed

Должность: директор по продажам



Riverbed Technology разрабатывает продукты для поддержки работоспособности сетей и управления производительностью приложений.



Перанич начал работать в Riverbed с 2006 года. Прежде он занимал позицию генерального директора в Centrata – компании, выпускающей решения для управления ИТ-ресурсами, ИТ-процессами и бизнес-процессами. До того он работал в Siebel Systems и Worldwide Alliance.



Он получил степень бакалавра машиностроения в Политехническом институте Вирджинии, а также степень магистра по системам управления в Университете Южной Калифорнии.



Грег Свик (Greg Swick)



Фото: LinkedIn/Greg Swick



Годовой доход: $5 616 239

Компания: Ultimate Software

Должность: Старший вице-президент, директор по продажам



Ultimate Software специализируется на решениях для HR и автоматизации бизнес-процессов, связанных с начислением заработной платы.



Свик начал работать в Ultimate Software с 1994 года. Должность директора по продажам он занимает с 2000 года. До того он успел поработать на нескольких позициях в Automatic Data Processing, Inc. (ADP). Там он отвечал за продажи, а также предпродажные работы в 13 штатах.



Грэм Янгер (Graham Younger)



Фото: LinkedIn/Graham Younger



Годовой доход: $5 659 040

Компания: Box

Должность: Вице-президент по продажам



Box начиналась как простой облачный сервис для хранения файлов, а в итоге переросла в хостинг для всех возможных корпоративных платформ с поддержкой редактирования и управления контентом.



Янгер работал на разных должностях (все касались сферы продаж) в Oracle, TIBCO и IBM. До того, как прийти в Box, он был директором по продажам в SuccessFactors. Эта компания предлагает пакет облачных решений для управления персоналом. Решения SuccessFactors поддерживаются международным сообществом партнеров и основаны на опыте корпорации SAP, которая в 2012 году купила компанию за $3,4 миллиарда.



Мэттью Томсон (Matthew Thompson)



Фото: Adobe



Годовой доход: $6 107 709

Компания: Adobe

Должность: Вице-президент по продажам



Adobe занимается разработкой ПО в различных сферах ¬ маркетинг, графический дизайн и обработка видео.



Томсон стал вице-президентом компании в 2013 году. Перед этим он руководил командой региональных продаж 6 лет. До прихода в Adobe он успел поработать в Borland, Marimba и Cadence Design Systems. Томсон получил степень бакалавра маркетинга и менеджмента в Университете Северного Иллинойса.



Дэвид Шнайдер (David Schneider)



Фото: LinkedIn/David Schneider



Годовой доход: $6 245 132

Компания: ServiceNow

Должность: Коммерческий директор



ServiceNow – SaaS сервис для управления ИТ инфраструктурой для среднего и крупного бизнеса. Компания является лидером мирового рынка ITSM-систем. ServiceNow входит в пятерку крупнейших SaaS сервисов мира.



Шнайдер пришел в компанию в 2011 году. До этого он 2 года работал в EMC. А ранее занимал руководящие позиции в Data Domain, Borland Software и TogetherSoft Corporation. Он получил степень бакалавра политологии в Университете Калифорнии.



Марк Тёрмонд (Mark Thurmond)



Фото: Mark Thurmond/Qlik



Годовой доход: $6 640 359

Компания: Qlik

Должность: Вице-президент по продажам



QlikTech — компания-разработчик программного обеспечения для систем Business Intelligence. Компания предлагает современные средства визуализации и исследования данных и является мировым лидером в области бизнес-аналитики.



Тёрмонд начинал в RSA (подразделение EMC). В Qlik он перешел в 2015 году. В зону его ответственности вошли продажи и все, что с ними связано. Кроме того, в его ведении оказались консалтинговые сервисы, обучение и техническая поддержка.



Джон МакГи (John McGee)



Фото: LinkedIn/John McGee



Годовой доход: $6 693 341

Компания: FireEye

Должность: Старший вице-президент по продажам



FireEye специализируется на информационной безопасности. Продукты компании являются средством защиты от угроз нового поколения, предназначенным для динамического обнаружения и блокирования кибератак в режиме реального времени.



МакГи занял позицию старшего вице-президента по продажам в 2014 году. Он руководит отделами продаж по всему миру. Прежде он работал в Informatica, Adobe и EMC. Он прошел курс MBA в Бизнес-школе Колумбийского университета. Степень бакалавра он получил в Университете штата Пенсильвания.



Дуглас Мэритт (Douglas Merritt)



Фото: LinkedIn/Douglas Merritt



Годовой доход: $7 041 465

Компания: Splunk

Должность: Старший вице-президент по продажам – генеральный директор



Splunk — американская компания, разработчик программного обеспечения для обработки и анализа машинно-генерируемых данных.



Мэритт стал генеральным директором Splunk в ноябре 2015. Вице-президентом по продажам он проработал 2 года. В прошлом он был сотрудником Cisco, Baynote и PeopleSoft. Мэритт получил степень бакалавра в Тихоокеанском Университете Калифорнии.



Майк Гэмсон (Mike Gamson)



Фото: LinkedIn/Mike Gamson



Годовой доход: $7 387 459

Компания: LinkedIn

Должность: Старший вице-президент



LinkedIn – социальная сеть для поиска и установления деловых контактов. В LinkedIn зарегистрировано более 400 млн пользователей, представляющих 150 отраслей бизнеса из 200 стран.



Гэмсон пришел в компанию в 2007. Он возглавляет сеть продаж по всему миру, которая насчитывает 26 представительств. Карьеру он начал, запустив ресторан и бутик-отель на Коста-Рике. Позднее Гэмсон стал сотрудником Bank of America. Образование он получил в Amherst College.



Карлос Сарториус (Carlos Sartorius)



Фото: LinkedIn/Carlos Sartorius



Годовой доход: $7 694 140

Компания: Citrix Systems

Должность: Старший вице-президент по продажам



Citrix — американская компания, основанная в 1989 году и занимающаяся разработкой программных решений для виртуализации, построением компьютерных сетей, организацией облачных вычислений, в том числе разработкой гипервизора Xen с открытым исходным кодом. Более 230 000 организаций по всему миру используют решения Citrix.



Сарториус начал работать в Citrix в 2011 году в качестве управляющего директора и вице-президента в ближневосточном регионе и Африке. Он к этому времени уже успел поработать в HP, Avaya, Motorola. Он получил степень бакалавра электротехники в Университете Ибероамерикана (Мехико).



Марк Андерсон (Mark Anderson)



Фото: LinkedIn/Mark Anderson



Годовой доход: $9 506 318

Компания: Palo Alto Networks

Должность: Старший вице-президент по продажам



Palo Alto Networks работает в сфере кибербезопасности и выпускает межсетевые экраны, контент-фильтры и другие продукты в одном устройстве.



Андерсон работает в компании с 2012 года. Ранее он работал в F5 Networks и руководил всеми отделами продаж компании. Андерсон также был сотрудником Lucent Technologies и Cisco. Степень бакалавра в области бизнеса и экономики он получил в Йоркском университете в Торонто.
Original source: habrahabr.ru.

https://habrahabr.ru/post/307688/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=best

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
Телепроект_Дом-2 (Автор -Любимая_Лилу)

Ксения Бородина обогнала по популярности Ольгу Бузову

Понедельник, 25 Июля 2016 г. 21:25 (ссылка)


Ведущие скандального телепроекта «Дом-2» Ксения Бородина и Ольга Бузова частенько конкурируют друг с другом. Вот и сейчас обе девушки оказались в рейтинге звезд шоу–бизнеса и спорта журнала Forbes, причем на этот раз «победила» Ксения Бородина, обогнавшая, по мнению экспертов Forbes, по популярности Бузову.




Метки:   Комментарии (4)КомментироватьВ цитатник или сообщество
РАДУГА_НАША (Автор -OZIAP)

Бородина и Бузова попали на страницы «Forbes»

Четверг, 21 Июля 2016 г. 19:25 (ссылка)




1469110484_2forbs (640x427, 262Kb)



1469110450_1forbs (700x556, 374Kb)

Метки:   Комментарии (1)КомментироватьВ цитатник или сообщество
SCHOOL_for_SCANDAL

Ким Кардашьян заработала 45 миллионов долларов на игре о себе

Вторник, 12 Июля 2016 г. 17:59 (ссылка)

Image and video hosting by TinyPic



К
им Кардашьян стала «мобильным магнатом» и заработала
45 миллионов долларов на игре о себе.


"Как сообщает журнал Forbes, в «мобильную империю»
телезвезды также входит ее собственное приложение и
сайт.


Читать далее...
Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
SCHOOL_for_SCANDAL

Самая высокооплачиваемая пара в списке Forbes

Вторник, 12 Июля 2016 г. 17:28 (ссылка)

beyonce-jay-wimbledon-11jul16-02 (700x501, 305Kb)



Журнал Forbes выпустил свой ежегодный список самых высоко-
оплачиваемых звезд.

Бейонсе на #34 месте ($54 миллиона долларов). Джей Зи на 36-м,
заработав $53.5 миллиона долларов.
А вместе они - самая высооплачиваемая пара в мире ($107.5 млн.)!


На снимках семья Картер в прошедшую субботу на Уимблдоне -
Бейонсе и Джей Зи болели за Серену Уильямс.



Читать далее...
Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
SCHOOL_for_SCANDAL

Тейлор Свифт возглавила рейтинг самых высокооплачиваемых звезд

Вторник, 12 Июля 2016 г. 16:48 (ссылка)

taylor-tom-australia-11jul16-09 (466x700, 365Kb)




МОСКВА, 12 июл — РИА Новости.

"Американская певица Тейлор Свифт стала самой высокооплачиваемой
знаменитостью в мире по версии журнала Forbes.

Свифт возглавила список из 100 самых высокооплачиваемых знамени-
тостей. Ее доход за прошлый год оценивается в 170 миллионов долларов.
Годом ранее она заработала 80 миллионов долларов.
На втором месте в списке – американская группа One Direction со 110
миллионами долларов. На третьем месте – автор детективов Джеймс
Паттерсон с 95 миллионами долларов.
Полный список знаменитостей будет опубликован позднее.
Американский Forbes выпускает рейтинг звезд с 1999 года. При состав-
лении рейтинга применяются оценки доходов, основанные на данных
компании Nielsen, компании по продаже билетов Pollstar и сайтов Box
Office Mojo и IMDB.



На снимках: Тейлор Свифт и Том Хиддлстон в Австралии

Читать далее...
Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
vablon

Роскомнадзор заблокировал сайт украинского Forbes Политикус InfoPolk.ru

Четверг, 07 Июля 2016 г. 22:51 (ссылка)
infopolk.ru/1/U/v-rossii/80...3358dee3c8

Роскомнадзор заблокировал сайт украинского Forbes


Роскомнадзор внес в реестр запрещенных сайтов онлайн-версию украинского журнала Forbes - соответствующая запись появилась на официальном сайте реестра ...

Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
vablon

Роскомнадзор заблокировал сайт украинского Forbes Политикус InfoPolk.ru

Четверг, 07 Июля 2016 г. 22:51 (ссылка)
infopolk.ru/1/U/v-rossii/80...3358dee3c8

Роскомнадзор заблокировал сайт украинского Forbes


Роскомнадзор внес в реестр запрещенных сайтов онлайн-версию украинского журнала Forbes - соответствующая запись появилась на официальном сайте реестра ...

Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
alekzavaz

Роскомнадзор заблокировал сайт украинского Forbes

Четверг, 07 Июля 2016 г. 20:59 (ссылка)
infopolk.ru/1/U/v-rossii/80...0645cb7399

Роскомнадзор заблокировал сайт украинского Forbes



Роскомнадзор внес в реестр запрещенных сайтов онлайн-версию украинского журнала Forbes - соответствующая запись появилась на официальном сайте реестра ...
Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
alekzavaz

Роскомнадзор заблокировал сайт украинского Forbes

Четверг, 07 Июля 2016 г. 20:59 (ссылка)
infopolk.ru/1/U/v-rossii/80...0645cb7399

Роскомнадзор заблокировал сайт украинского Forbes



Роскомнадзор внес в реестр запрещенных сайтов онлайн-версию украинского журнала Forbes - соответствующая запись появилась на официальном сайте реестра ...
Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

Предсказание вероятности перехода каждого клиента компании в статус бывшего члена клуба

Вторник, 05 Июля 2016 г. 09:14 (ссылка)

Авторы публикации — Дмитрий Сергеев и Юлия Петропавловская.



Недавно закончился первый в России Виртуальный хакатон от компании Microsoft при поддержке Forbes. Нашей команде, состоящей из двух человек, удалось занять первое место в номинации от WorldClass, в которой требовалось предсказать вероятности перехода каждого клиента компании в статус бывшего члена клуба. В этой статье мы бы хотели поделиться нашим решением и рассказать о его основных этапах.



image







Подготовка данных



Большую часть времени провели в очистке, восстановлении и объединении данных, так как датасеты были сильно загрязнены и сгруппированы по четырём отдельным категориям:




  • Контракты клиентов

  • Посещаемость

  • Заморозки

  • Коммуникации между клиентами и клубом



Тестовые и тренировочные наборы данных были разбиты по месяцам. Train содержал информацию о клиентах за декабрь 2015 года, а Test — за март 2016. Для каждой из категорий мы объединили Train и Test части для дальнейшей обработки.





Контракты клиентов



Контракты стали первым набором данных, за который мы взялись, так как именно там содержалась целевая переменная — "продлил ли клиент свой договор", а также коды контрактов и клиентов в количестве 17631 штук, послуживших ключами для объединения всех остальных датасетов. Небольшое количество пропущенных значений в переменных были восстановлены модами. Затем создали фичи для сезона (зима, весна...), месяца и дня, в который был заключен контракт с клубом, и переменные "длительность контракта", "остаток дней заморозки" и "остаток бонусов на счету". Различные категориальные переменные, такие как возрастная группа, сегмент клуба и т.д. оставили без изменений.





Посещаемость



Начали с создания переменной — длительность разового похода в фитнес-клуб.



image



Выяснилось, что особо усердные клиенты могут проводить почти по 9 часов на территории клуба, возможно, это связано с прохождением комплексных процедур.



Также в датасете присутствовали категориальные переменные, градации которых мы решили сгруппировать в более общие категории. Например, "КатегорияТренера":





additional = ['Сотрудник СПА', 'Врач']
coach = ['Тренер мастер', "Тренер фитнес"]
coach_vip = ["Тренер персональный", "Тренер элит"]
other = ['Другое']


Аналогично — "НаправлениеУслуги":





sport = ["Тренажерный зал", "Водные программы", "Аэробика", "Боевые искусства", "Mind Body", 
"Танцевальные программы", "Игровые программы", "Йога", "Групповые программы"]

health_beauty = ["Солярий", "Парикмахерские услуги", "Лечебный массаж", "Маникюр, педикюр", "Массаж_SF",
"Терапевтические процедуры", "Физиотерапевтические процедуры", "Косметические услуги",
"Аппаратная косметология", "Окрашивание", "Аппаратная косметология_SF", "Врачи", "Врачи_SF",
"Продажа косметических товаров", "Инъекции", "Прочие услуги SPA", "Лечебное питание", "Инъекции_SF", "SPA"]


Наконец, добавили переменную с частотой посещения клуба в месяц и суммарные количества посещений в различные сезоны (зима, весна..) и сгруппировали данные по кодам клиентов, содержавшихся в датасете по контрактам. Итого, из 3 700 000 записей осталось ~15 000 наблюдений.





Заморозки



Изначально мы выяснили, что в датасете имеются дубликаты. После небольшого исследования оказалось, что один и тот же номер контракта с одинаковыми операциями по заморозке содержится и в Train, и в Test, так как клиентская история заморозок переносилась в тестовый набор. Чтобы в будущем избежать переобучения моделей, мы выкинули повторяющиеся значения из теста.



В течение года каждый клиент мог замораживать свою карту несколько раз, и нам показалось полезным в каком-то виде сохранить временную структуру его заморозок. Для этого мы создали четыре переменных для каждого времени года, в которые записывали суммарное число дней заморозки, израсходованных том или ином сезоне. В результате получили такую структуру данных:



image





Коммуникации



В сырых данных было три основных столбца: "Дата", "Вид" и "Состояние" взаимодействия. Под "видом" скрывались такие варианты как "телефонный звонок", "встреча", "смс" и т.д., "состояние" же характеризовалось тремя уровнями: "состоялось", "отменено", "запланировано". Как и в заморозках, сначала мы удалили дубликаты из тестовых данных, чтобы очистить их от клиентской истории, а затем перешли к созданию переменных.



Практически у каждого клиента было по несколько десятков коммуникаций того или иного вида. Чтобы сжать эту информацию в одну строку для последующего объединения по уникальному коду контракта мы создали несколько новых фичей.



Сначала разбили переменную "Вид взаимодействия" на 3 дамми:




  • личная встреча

  • телефон

  • другое



Затем посчитали для каждого клиента общее и успешное ("состоялось") число коммуникаций. Разделив одно на другое получили переменную "доля успешных коммуникаций".



Последней находкой стало создание дамми-переменной "были ли коммуникации за последние два месяца". Мы предположили, что если человек собирается продлевать свой контракт, он постарается так или иначе связаться с клубом, когда его текущий контракт будет подходить к концу.



В результате, из 1 500 000 строк получили 15500 и объединили их с финальным датасетом. После преобразования категориальных переменных в дамми количество столбцов раздулось до 72 штук.





Машинное обучение



Итак, бинарная классификация клиентов, классы представлены примерно поровну, всё хорошо и можно обучаться. Кандидатами в модели, помимо очевидного, стали:




  • Random Forest

  • Neural Network

  • SVM

  • k-NN

  • Naive Bayes

  • Logit regression

  • Decision Stumps



Каждый из классификаторов, в целом, показывал очень неплохие результаты на валидации. Random Forest на 1000 деревьев с 10-fold cv давал 0.9499 AUC, двухслойная нейронная сеть смогла поднять результат до 0.98, а гроза соревнований на Kaggle, XGB, показал впечатляющие 0.982. Также xgboost помог с визуализацией важности признаков:



image



Первая тройка достаточно ожидаема — "длина контракта", "остаток бонусных баллов" и "средняя длина визита". Также в первой десятке "количество успешных коммуникаций", "остаток дней заморозки" и, внезапно, "посещал ли фитнес зимой".



Остальные модели, кроме решающих пеньков, в среднем, давали по 0.92-0.94 AUC и были добавлены в ансамбль для уменьшения коррелированности между различными предсказаниями.



Ансамбль задумывался в виде двух уровней — на первом сотня decision stumps, предсказания по которым объединялись при помощи принципа большинства голосов (majority vote), т.е. если 51 пенёк был "за", а 49 "против", то ставилась единица. На втором — подключались предсказания по остальным классификаторам для последующего объединения.



image



Для создания ансамбля использовался метод взвешенных средних, каждый классификатор тренируется отдельно, а затем из их предсказаний создается линейная комбинация:



image



aj — веса, с которыми предсказания входят в ансамбль

yj(x) — индивидуальные предсказания классификаторов

p — число используемых моделей



Веса определялись путём минимизации logloss-а ансамбля, при помощи замечательной функции minimize, возвращавшей оптимальные значения вектора весов x0.





from scipy.optimize import minimize
opt = minimize(ensemble_logloss, x0=[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])


Модели, которым давался отрицательный вес, из ансамбля выкидывались, чтобы избежать подгонки под тренировочные данные, хотя есть интересное мнение, что так делать не обязательно в случае отрицательно коррелированных ошибок моделей.



В результате такого отбора отпала логистическая регрессия и, сожалению, все пеньки, зато AUC вырос ещё на пару тысячных процента и составил 0.98486. Totally worth it.



Наконец, на тестовом датасете были сделаны предсказания, и чтобы иметь хотя бы какое-то представление об их качестве, были построены две гистограммы: первая для предсказанных ансамблем вероятностей продления клиентом контракта на валидационной выборке, вторая — на тестовой выборке.



image



Если предположить, что Train и Test выборки были более-менее однородны, и число продлившихся должно быть примерно равно числу отказавшихся, то налицо более чем двукратное завышение моделями вероятности продления контракта. Однако мы решили довериться решению ансамбля и не стали наказывать его за излишнюю наглостьоптимистичность прогноза. И как оказалось — не зря.



В завершении хотелось бы сказать огромное спасибо организаторам хакатона за очень интересную практическую задачу и незабываемый опыт.



Ссылка на репозиторий.


Original source: habrahabr.ru (comments, light).

https://habrahabr.ru/post/304706/

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
oryoberta

Принцип Левченко: беспринципность Политикус InfoPolk.ru

Пятница, 01 Июля 2016 г. 04:13 (ссылка)
infopolk.ru/1/U/v-rossii/79...144a12aa01

Принцип Левченко: беспринципность



Новость: баллотироваться на сентябрьских выборах в Законодательное собрание города от партии ЛДПР будет управляющий партнер инвестиционной компании Fort Group, Максим Левченко ...
Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
opetrov

Принцип Левченко: беспринципность Политикус InfoPolk.ru

Четверг, 30 Июня 2016 г. 21:15 (ссылка)
infopolk.ru/1/U/v-rossii/79...b63e01cc03

Принцип Левченко: беспринципность


Новость: баллотироваться на сентябрьских выборах в Законодательное собрание города от партии ЛДПР будет управляющий партнер инвестиционной компании Fort Group, Максим Левченко ...

Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество

Следующие 30  »

<forbes - Самое интересное в блогах

Страницы: [1] 2 3 ..
.. 10

LiveInternet.Ru Ссылки: на главную|почта|знакомства|одноклассники|фото|открытки|тесты|чат
О проекте: помощь|контакты|разместить рекламу|версия для pda