얻은 데이터를 바탕으로 할 수 있습니다. 실험 데이터의 복잡한 통계 처리. 여객 흐름의 단기 예측

2018년 6월 20일, 12:41

고고학자, 역사가, 복원가인 Tatyana Nikolaevna Krupa는 Kimak-Kipchak 및 Golden Horde 시대로 거슬러 올라가는 Pavlodar 지역의 고고학 발굴에서 발견된 직물 조각을 조사하기 위해 우크라이나에서 카자흐 측의 초청을 받아 특별히 도착했습니다. 그녀에게 제공된 거의 모든 자료(100개 이상의 샘플)를 연구한 그녀는 우리가 일종의 과학적 발견에 대해 이야기할 수 있다고 믿습니다. 그녀는 수세기 동안 땅에 묻혀 있던 비단의 성분을 분석할 수 있었고 그 결과는 그녀를 기쁘게 하고 놀라게 했습니다. 먼 옛날 파블로다르 지역에 살았던 여성들은 세련된 취향을 갖고 있었고, 독특한 기술로 만든 비단과 금빛 직물로 만든 옷을 입었습니다. Tatyana Nikolaevna는 Renat Tashkinbaev 특파원에게 이에 대해 더 자세히 말했습니다.

요즘 Tatyana Nikolaevna는 아침 일찍 Pavlodar State Pedagogical University의 Margulan Center에 출근하여 즉시 발굴 중에 발견된 조직 조각 연구에 몰두합니다. 그녀의 컴퓨터 모니터에서 귀중한 발견 사진을 볼 수 있습니다. 그녀는 우리에게 보여줍니다 특별 프로그램실시간으로 그녀의 현미경이 보여주는 것은 그녀가 우크라이나에서 이미 연구한 샘플과 비교됩니다.

"지금은 김막킵착과 황금오르디안 시대입니다. 이 조각을 7배 확대해서 보니 평범한 붉은 천이었습니다. 그 위에 누렇게 변하는 것이 무엇인지 알아보기로 하고 30배 확대해 보았습니다. 알고 보니 이것이 금실의 잔해였습니다. 그 순간 저는 깜짝 놀랐습니다.”라고 그녀는 말합니다.

파블로다르 고고학자들의 발굴에서 나온 골든 호드 시대의 황금 비단 브로케이드. 7배 확대.

파블로다르 고고학자들의 발굴에서 나온 골든 호드 시대의 황금 비단 브로케이드. 30배 확대.

“우크라이나 고고학 유적지에서 나온 비슷한 재료를 가지고 작업하면서 주사전자현미경을 이용해 4,000배 확대해 보니 금속의 균일성을 봤는데, 두께는 호일이라고 하기 어려울 정도로 양이 너무 적고, 이 금은 엑스레이로도 볼 수 없습니다. 파블로다르 고고학자들이 발견한 천은 낡은 것 같았는데, 너무 비싸서 마지막 순간까지 닳았던 것 같습니다. 금속의 두께, 실이 유기적으로 감겨진 것, 비슷합니다. 우크라이나에서 발견되는 것은 0.5마이크론(1마이크론은 1000분의 1밀리미터)입니다. ". 그리고 이것은 13세기입니다. 상상해 보십시오! 이 모든 것을 보았을 때 내 영혼이 노래하기 시작했습니다. 왜냐하면 이것이 가장 희귀한 것이기 때문입니다. 매우 비싼 물건입니다! 불행하게도 이 직물과 첨단 기술의 실은 안전성이 높아 주사전자현미경으로 관찰할 수 없습니다. 그러나 이 직물은 유라시아 영토에서 알려져 있습니다.”라고 역사가는 말합니다.

우크라이나 골든 호드 기념물 발굴에서 나온 유사한 금실의 주사 전자 현미경. 400배 확대.

"이 기술은 사라졌습니다. 유사하지만 은으로 만들어진 기술이 투르키스탄의 Khoja Ahmed Yassawi 영묘의 오래된 장례식 덮개에 사용되었습니다. 저는 일찍부터 연구했습니다."라고 Tatyana Krupa는 말합니다.

복원자는 직물 연구에 몰두하면서 시간을 잊어 버렸음을 인정합니다. 이러한 발견은 그녀를 너무 많이 차지합니다. "저는 문자 그대로 며칠 동안 여기에 있었습니다. 여기 20배율의 실크가 있습니다. 얼마나 거대한 작품인지 보세요! 사람들은 이 모든 것을 손으로 했습니다. 그것이 11~13세기의 나노기술과 같았습니다!" - 그녀는 말한다.

"그리고 이 모든 것은 그러한 천으로 만든 옷을 입는 사람들이 아름답게 보이도록 행해진 것입니다. 나는 이것이 평범한 매장과는 거리가 멀지만 매우 부유한 매장이라고 말할 수 있습니다"라고 역사가는 지적했습니다.

그녀는 얻은 데이터를 바탕으로 과학적 발견에 대해 이야기할 수 있다고 믿습니다.

"나의 결론과 동료들의 결론은 독특한 발견에 대해 이야기합니다. 이곳의 소재는 풍부하고 직물에 인쇄된 소재가 있으며 메쉬와 같은 직물이 있습니다. 이는 당시 사람들이 멋져 보이고 싶어했다는 것을 의미합니다. 일반적으로 , 정치와 경제 뒤에 생명이 사라졌습니다 평범한 사람, 그러나 이것이 가장 흥미로운 것입니다. 그는 무엇을 먹었고, 무엇을 입었고, 당시 사람은 어떻게 생겼습니까? 이 풍부한 자료를 모두 가져 와서 연구하지 않으면 고고학자들은 매장지에서 녹슨 등자, 녹슨 칼 또는 이와 유사한 것만 발견하게 될 것입니다. 그리고 결국 우리가 우크라이나에서 말했듯이 그들은 가난하고 힘들게 살았습니다. 그러나 실제로 고고학 발굴 방법을 변경하면 (Pavlodar의 동료 고고학자들이 그랬던 것처럼) 거의 모든 매장지에서 동일하거나 유사한 조직 조각을 발견하게 될 것입니다. 그리고 인생은 다르게 진행될 것입니다 고대인. 이곳 대초원 이르티시(Steppe Irtysh) 지역에는 11~13세기에 유목민들이 살았습니다. 그리고 발견으로 판단하면 이 사람들은 미학이 결여되어 있지 않았습니다.”라고 과학자는 주장합니다.

모든 자료를 연구한 후 그녀는 동료들과 함께 책을 쓸 예정이며, 아마도 발견된 전시물을 사용하여 그 시대의 여성복을 재현해 볼 수도 있을 것입니다.

그러나 발견된 조직 조각이 말하자면 과학자들에게 자신의 이야기를 전하기 위해서는 "활성화"되어야 합니다. 먼저 조각을 특수 용액에 담급니다.

먼지를 닦아낸 다음 수평을 유지합니다.

“사실 한 사람이 아니라 많은 사람들이 이 파편들 위에 앉아 있어야 하고, 이곳은 학교여야 하고, 그런 것에는 구체적인 접근 방식이 필요하며, 가장 중요한 것은 - 재정 지원. 카자흐스탄에는 그러한 전문가가 많지 않으며 이미 찢어진 Krym Altynbekov (복원자)가 있습니다. 그 사람도 곧 여기로 와야 할 것 같아요. 그러나 이것만으로는 당신 나라에 그렇게 풍부한 고고학 자료가 존재하지 않습니다. 나는 전문가로서 2009년부터 카자흐스탄 유물 연구에 참여해 왔습니다. 나는 투르키스탄 고고학 탐험대에 협력하고 있습니다. 우리는 Kharkov의 같은 생각을 가진 사람들과 군사 주제를 연구하고 있습니다. 이 작업으로 인해 2013년 카자흐스탄 공화국 대통령 누르술탄 아비셰비치 나자르바예프(Nursultan Abishevich Nazarbayev)의 결정에 따라 나, Makka Karazhanova 및 Leonid Kartsev가 Birlik 금메달을 수상했습니다. 따라서 Pavlodar 동료를 돕는 것이 나에게는 매우 중요합니다.”라고 대담자는 말합니다.

고고학 표본을 연구하는 사이에 그녀는 파블로다르 지역 역사 박물관과 포타닌의 이름을 딴 지역 설화의 전시물을 연구합니다.

그리고 여기서 그녀는 스스로 많은 발견을 했습니다. "이제 보존 측면에서 이 위도에서는 보기 드문 물건을 보고 계십니다. 다양한 시대의 직물을 사용했기 때문입니다. 보세요, 체인 스티치로 손으로 자수한 것입니다. 여기서 섬세한 작업을 자세히 살펴보세요." 여러분, 이것은 품질 측면에서 엄청난 작업입니다. 제 말을 믿으십시오. 이 작업은 매우 어렵고 이러한 작업의 안전이 최우선 과제여야 합니다.”라고 복원자는 우리에게 여성용 차판과 기타 전시물을 보여주었습니다.

"보시다시피, 일상적인 직물(비록 값비싼 직물이라도)에는 항상 거의 관심을 기울이지 않습니다. 그것들은 낡고 버려졌습니다. 그런 것들은 거의 남지 않았습니다. 하지만 이것은 공장에서 만든 중국산 실크입니다."라고 그녀는 말합니다.

"이것은 여성의 샤판입니다. 그것이 누군가에게 얼마나 귀중한지, 대대로 전해졌는지 상상해 보세요. 풍부한 붉은 비단은 항상 비쌌습니다. 지금은 그다지 보기에 좋지 않을 수도 있지만 고려해야 합니다. 몇 년이 지났는지 이것은 어느 박물관에서나 매우 귀중한 것입니다.”라고 과학자는 말했습니다.

이 여성용 차판은 19세기 후반~말에 재봉되었습니다.

"얼마나 사랑스러운지 보세요, 19세기 kimeshek. 여기에는 금 자수가 있습니다(Tatyana Krupa가 Margulan 센터에서 연구하고 있는 발견된 천 조각과 동일 - 작가 노트). 그 패션은 그 먼 시대로 거슬러 올라갑니다. 그리고 이것은 공장 캔버스이지만 작업은 매우 섬세합니다.”역사가는 복잡한 패턴과 함께 가장 작은 체인 스티치로 수 놓은 유르트 장식에 주목하면서 말했습니다.

박물관 직원은 "이것은 우리 지역, 북부 지역인 Bayanaul입니다."라고 설명했습니다. Tatyana Krupa는 "이러한 실행 기술에서는 드문 일입니다."라고 덧붙였습니다.

Tatyana Nikolaevna의 말을 들으면 그녀가 카자흐스탄 출신이라는 인상을 받게 됩니다. 그는 그러한 관심을 가지고 카자흐 고대에 대해 이야기합니다. 그러나 그녀는 Kharkov에서 태어나 살고 있다는 것이 밝혀졌습니다. 그러나 이는 카자흐스탄과 터키 일반의 역사와 관련이 있습니다. 첫째, 그녀는 카자흐스탄의 Kharkov 시 전국 공공 협회 "Birlik"의 부회장입니다. 둘째, 그녀는 자신의 조상이 유목민이었다고 믿습니다. "할아버지께서 우리가 Sary-Kypchak 뿌리를 가지고 있다고 말씀하셨고 저는 그것을 쉽게 믿습니다. Slobozhanshchyna(우크라이나 북동부 지역)에서는 투르크계 성씨가 매우 흔합니다. 예를 들어 Keremet이라는 성을 가진 학생이 있었습니다. 그리고 이것은 결국 오늘날의 카자흐스탄은 Desht-i-Kipchak의 북동쪽 국경이었고 우리 (Slobozhanshchina와 우크라이나 전체)는 Desht-i-Kipchak의 북서쪽 국경이었습니다.”라고 대담자는 결론을 내립니다.

한편, Tatyana Nikolaevna Krupa 외에도 다른 외국 과학자들도 Margulan Center에서 일하고 있습니다. 그 중에는 파블로다르 지역의 고대 매장지에서 발견된 사람들의 유해를 연구하는 노보시비르스크 출신의 인류학자인 드미트리 블라디미로비치 포즈냐코프(Dmitry Vladimirovich Poznyakov)가 있습니다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 향후 새로운 발견이 이루어질 가능성도 있습니다. 그 동안 과학자는 매장량으로 판단하여 이 사람들이 엘리트에 속했을 수도 있다고 믿는 경향이 있습니다.

글: Renat Tashkinbaev, 사진: Turar Kazangapov

그래서 얻은 데이터를 바탕으로 기업의 자산현황, 성장률 등을 분석할 수 있다. 현재 자산 68.62와 같습니다. 이는 2011년 유동자산이 32.30% 감소했음을 의미하며 이는 부정적인 역학을 나타냅니다. 2011년 비유동자산 적합성비율은 91.66으로 2010년 대비 4.9% 증가하였습니다. 현금생산기지를 형성합니다. 이러한 지표: 고정 자산의 서비스 가능성 계수 및 감가상각은 기업의 고정 자산 상태가 양호함을 나타냅니다. 감가상각률은 0.1 감소했는데, 이는 생산능력 유지 및 개선을 위한 고정자산 갱신을 의미합니다.

기업의 유동성을 평가하기 위해 다음 공식을 사용하여 계산된 지표를 사용합니다.

SOK=SK-NA(2.11)

여기서 SOC는 귀하의 규모입니다. 유동 자산;

SK - 자기자본;

NA - 비유동자산.

MSOC=DS/SOK(2.12)

여기서 Msok은 자체 운전 자본의 기동성입니다.

DS - 현금 및 현금 등가물

SOK - 자신의 운전 자본 금액입니다.

Kpok=(OA+Zb.p.)/(TZ+Db.p.) (2.13)

여기서 Kpok은 적용 범위 계수입니다.

OA - 현재 자산;

TK - 현재 부채;

Kb.lik.=(OA+ Zb.p. +Z.T.)/(TZ+Db.p.) (2.14)

여기서 Kb.lic. - 빠른 유동성 비율;

OA - 현재 자산;

Zb.p. - 이연비용

Z.T. - 재고 및 상품

TK - 현재 부채;

Db.p. - 미래 기간의 수익.

Kabs.lik.=DS(국내외)/(TO+Db.p.) (2.15)

Kabs.lik이요. - 절대 유동성 비율;

DS(국내 및 외국) - 국내 통화로 된 현금 및 현금 등가물. 그리고 외화;

에 - 유동 부채;

Db.p. - 미래 기간의 수익.

실제 추가 평균 = (OA+ Zb.p.)/B (2.16)

Dobor.av.v가 작동하는 곳. - 자산의 운전 자본 비율;

OA - 현재 자산;

B - 균형;

Dproiz.zap. 현행법상 = PZ/(OA+Zb.p.) (2.17)

어디 Dproiz.zap. 현재 행위에서 - 공유 재고현재 자산에서;

PZ - 생산 준비금;

OA - 현재 자산;

Zb.p. - 미래 기간의 비용.

계산 결과는 표에 나와 있습니다. 2.8.

표 2.8

기업 유동성 평가

지표	편차

		관련, %
1. 자체 운전 자본 금액, 천 UAH.
2. 자체 운전 자본의 기동성
3.보장률
4. 빠른 비율
5.절대유동성비율
6. 자산의 운전 자본 비율
7.유동자산의 재고비율

주제에 대해 더 자세히...

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얻은 데이터를 바탕으로 확률변수는 정규법칙에 따라 분포되고 확률변수는 정규법칙에 따라 분포되지 않는다는 결론을 내릴 수 있습니다.

결과 그래프를 분석해 보면 확률변수 src="images/referats/13985/image015.png">는 균일하게 분포하고 확률변수는 정규분포를 한다는 결론을 내렸습니다.

결론

동안 코스 작업통계적 관찰 데이터 처리, 일반화 지표를 사용하여 분석, 무작위 변수 분포에 대한 이론적 법칙 수립 및 이러한 법칙의 타당성 입증을 위한 방법을 숙지했습니다. 또한 이 작업의 결과로 우리는 STATISTICA 패키지 작업에 대한 기술과 경험을 습득했습니다.

데이터 분석 과정에서 통계분석의 주요 부분은 확률변수의 분포법칙을 파악하는 것뿐만 아니라, 추정된 분포법칙 모수의 품질에 영향을 미치는 주요 요인(표본 길이, 표본 길이, 동질성, 신뢰 수준). 제작되었습니다 통계 분석생성 중에 얻은 두 확률 변수의 각 데이터 샘플에 대해 분포 법칙이 발견되었습니다. 정상법칙과 균일법칙의 위치와 변화에 대한 주요 수치적 특성이 고려됩니다. 아아아아아아아아아아아아아아아아아

통계 데이터를 사용하여 얻은 경험과 이를 컴퓨터에서 처리하는 방법을 통해 일상 생활에서 이러한 정보 처리 방법을 훨씬 빠르고 효율적으로 적용할 수 있습니다. 경제 연구그리고 발전.

링크 목록

무작위 변수 간격 샘플링

1. 통계이론: 교과서/Ed. 교수 R. A. Shmoilova. - 3판, 개정됨. -M.: 금융 및 통계, 2000. - 560p.

2. Eliseeva I.I., Yuzbashev M.M. 일반이론통계: 교과서 / Ed. 통신 회원 RAS I. I. Eliseeva. – M.: 금융 및 통계, 1998. – 365 p.: 아픈.

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7. Borovikov V. STATISTICA: 컴퓨터를 이용한 데이터 분석 기술. 전문가용. - 상트페테르부르크: Peter, 2001. - 656 p.

부록

STATISTICA 패키지에서 초기 SV 데이터 생성

스프레드시트로서의 희미한 ADS

희미한 STBReport를 보고서로 사용

딤섬을 더블로

LOOP_CASE를 Double로 희미하게 표시

ADS = ActiveDataSet 설정

STBReport = Reports.New로 설정

LOOP_CASE = 1의 경우 NCASES(ADS)로

L = 1 ~ 300의 경우

SUM = SUM + 균일(1)

ADS.Value(LOOP_CASE, 1) = N * ((1 / 15) * SUM - 9)

부록 B

SV 및

표 E.1 - 간격 계열 SV,


5,289175
8,355050
11,42093
14,48680
17,55268
20,61855
23,68443

표 E.2 - 간격 계열 SV,


5,502861
8,114160
10,72546
13,33676
15,94806
18,55936
21,17066
23,78195

개인 데이터 정보 시스템에서 개인 데이터를 처리하는 동안 개인 데이터 보안에 대한 위협의 기본 모델(발췌)- 용어 개인 데이터 정보 시스템에서 개인 데이터 처리 중 보안 위협에 대한 기본 모델(발췌): 직원과 이를 자동화하기 위한 수단 세트로 구성된 자동화 시스템 시스템... ... 규범 및 기술 문서 용어에 대한 사전 참고서

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I 의학 의학은 건강을 강화하고 보존하며, 사람들의 생명을 연장하고, 인간의 질병을 예방하고 치료하는 것을 목표로 하는 과학적 지식과 실제 활동의 시스템입니다. 이러한 작업을 수행하기 위해 M.은 구조를 연구하고... ... 의학백과사전

마음- 마음. 목차: I. 비교 해부학........................... 162 II. 해부학 및 조직학.................. 167 III. 비교 생리학............183 IV. 생리학.................. 188 V. 병태생리학................. 207 VI. 생리학, 팻...... 위대한 의학백과사전

타당성- 1. 방법의 품질, 연구 중인 현상을 적절하게 반영하는 결과를 생성하는 능력, 즉 의도한 결과와 정확히 일치합니다(V. 방법). 2. 이론과 경험적 데이터의 일치 정도, 가능성에 대한 척도... ... 사회학: 백과사전

기술적 과정- (프로세스) 기술 프로세스의 정의, 기술 프로세스의 유형 기술 프로세스의 정의, 기술 프로세스의 유형, 프로세스 규칙 내용 내용 정의. 기술 프로세스의 개념 기본... 투자자 백과사전

I Heart 심장(라틴어로 cor, 그리스어 심장)은 펌프 역할을 하는 속이 빈 섬유근 기관으로 순환계에서 혈액의 움직임을 보장합니다. 해부학 심장은 심낭 사이의 전종격동(종격동)에 위치합니다.... ... 의학백과사전

소송 비용- (비용) 비용과 비용의 개념, 규범과 원가회계 비용과 비용의 개념에 관한 정보, 규범과 원가회계 목차 내용 지방예산의 형성과목에 대한 예산지원 세입 지방의 지출... ... 투자자 백과사전

온대 기후의 계절적 변화에 대한 적응으로 인한 냉각에 대한 식물의 생리적 반응. 개화 및 종자 형성을 위해 이 식물은 낮은 양성 온도(2~10°C, ... ... Wikipedia)에 노출되어야 합니다.

춘화화는 온대 기후의 계절적 변화에 대한 적응으로 인한 냉각에 대한 식물의 생리적 반응입니다. 개화 및 종자 형성을 위해 이 식물은 낮은 양성 온도(2~10°C, ... ... Wikipedia)에 노출되어야 합니다.

성경해석학-성경 본문을 해석하는 원리와 방법을 연구하는 교회 성서 연구의 한 분야입니다. 구약과 신약의 성경과 그 신학적 기초가 형성되는 역사적 과정. G.b. 때로는 주석의 방법론적 기초로 인식되기도 합니다. 그리스 어 ἡ말… 정교회 백과사전

서적

백혈병 면역학, Parnes V. A.. 이 논문은 인간과 동물의 백혈병 연구에 전념하는 최신 면역학 기술을 사용하여 얻은 문학 및 저자 자신의 자료를 소개하는 데 전념합니다. 에…
실제 현실. 사물이란 무엇입니까? , B. L. Donskoy. 본 연구에서는 사물을 보편적인 실제 현상으로 연구하려는 시도가 이루어지며, 획득된 연구 데이터를 바탕으로 '사물'이라는 개념에 대한 정의가 제시됩니다. 그 책은...

Google 데이터 기반 기여에 대한 전체 가이드(1부)

최근 분석 서비스인 Google Analytics(Adometry)가 소개데이터 기반 기여에 대한 가이드입니다. 이 유용한 문서는 데이터 기반 기여가 무엇인지, 어떤 용도로 사용되는지, 시작하는 방법을 설명하는 것을 목표로 합니다. 우리는 귀하의 시간을 절약하고 모든 마케팅 담당자에게 기능의 이점을 전달하기 위해 이 가이드를 번역하기로 결정했습니다.

데이터 기반 기여를 통해 마케터는 더 많은 것을 알고 더 적은 추측을 할 수 있습니다. 여전히 가장 마지막 터치포인트에만 관심이 있다면 잠재적 ROI 증가의 약 20~40%가 단순히 손실된다는 점을 명심하세요.

데이터 기반 기여는 사이트를 통한 사용자 여정에 대한 믿을 수 없을 정도로 세부적인 수준의 시각화를 제공하여 팀이 결정을 내리고 효율성을 높이며 마케팅 투자에서 더 많은 것을 얻을 수 있는 사실 기반을 제공합니다.

일부 통계:

최고의 마케팅 회사에서는 고급 속성을 사용하는 것이 5배 더 일반적입니다.
마케팅 담당자의 54%는 여전히 마지막 클릭만 확인합니다.

마케팅 활동이 구매자 행동에 어떻게 영향을 미치는지 가정하는 것은 충분한 정보 기반이 없는 마케팅 전략입니다. 데이터 기반 기여를 통해 구매하기 전에 전체 사용자 여정을 확인할 수 있습니다. 즉, 실제 고객의 행동을 기반으로 전략을 관리할 수 있습니다.

성장 포인트:

교차 채널 보고서를 작성하는 데 필요한 노력 수준을 25-50% 줄입니다.
PPC 채널, 제휴 프로그램, 이메일 및 소셜 네트워크에 대한 최적화가 10-20% 향상되었습니다.
모든 채널에 걸쳐 전반적인 생산성이 20-40% 증가합니다.
마케팅 투자수익률을 25~50% 높입니다.

기여란 무엇입니까?

기여는 원하는 결과로 이어지는 모든 마케팅 캠페인을 추적하고 측정하는 프로세스입니다. 데이터 기반 기여는 예측 알고리즘과 통합 분석의 강력한 조합을 사용하여 전환으로 이어지는 모든 마케팅 활동을 이해하고 정확하게 측정합니다.

모델이 중요하다

모든 기여 모델이 동일하게 생성되는 것은 아닙니다. 전환 가치는 다양한 방법과 승인된 공식에 따라 할당됩니다.

하나의 상호작용: 모든 전환 기여도는 상호 작용 체인의 한 채널(일반적으로 첫 번째 또는 마지막 채널)에 할당됩니다.

선형 모델: 전환 가치는 상호 작용 체인의 모든 채널에 균등하게 분배됩니다. 4개 채널이 있는 경우 각 채널은 25%를 받습니다.

위치에 대한 링크: 모든 값을 첫 번째 또는 마지막 채널에 할당하는 대신 두 채널 간에 나눌 수 있습니다. 일반적으로 첫 번째와 마지막 채널의 경우 40%, 기타 모든 채널의 경우 20%로 분배됩니다.

기존 기여 모델은 표준 마케팅 쿼리에 응답합니다. 오늘날 다중채널 마케팅에서는 원하는 결과를 달성하기 위해 더욱 심층적인 접근 방식이 필요합니다.

규칙은 깨지기 위해 존재한다

일반적으로 기여에 대한 모든 기여도는 하향식으로 부여됩니다. 기존 기여 모델은 모든 터치포인트에 기여도를 부여하지 않습니다. 모든 터치포인트가 중요한 데이터 기반 기여와는 달리 데이터가 아래에서 위로 수집되는 방식이기 때문입니다.

이러한 경우 어떤 점이 가장 중요한지 이해하는 데 도움이 되는 알고리즘이 필요합니다. 전체 전환 체인을 분석하고 총 개수, 순서, 사용자와의 상호 작용 방법을 고려하여 원하는 결과를 얻는 데 필요한 모든 요소를 추가할 수 있습니다.

데이터 기반 기여 분석의 이점은 무엇인가요?

마케팅 활동과 수집된 데이터를 평가하여 데이터 기반 기여를 사용할 준비가 얼마나 되었는지 이해하세요. 일부 결정에는 사전에 수집된 하드 데이터와 주요 조직 결정이 필요합니다.

데이터 기반 기여의 이점을 누릴 수 있나요?

데이터 기반 기여 분석은 방대한 양의 데이터 중에서 통계적으로 유사한 패턴을 찾아 분석할 수 있는 복잡한 알고리즘을 사용하여 모델링하는 방법입니다. 모든 사람이 데이터 기반 기여의 이점을 누릴 수 있을 만큼 충분한 세부 정보를 갖고 있는 것은 아닙니다.

데이터 품질이 부족함

전체 데이터 기반 멀티채널 어트리뷰션은 축적된 데이터가 충분하지 않거나 데이터 품질이 좋지 않은 기업에는 적합하지 않을 수 있습니다.

데이터 부족. 온라인 마케팅을 거의 하지 않고 몇 가지 채널만 사용하는 회사는 사용할 데이터가 너무 적습니다.

원시 데이터. 가능한 한 많은 채널을 사용하려고 노력하는 마케터에게는 또 다른 문제가 있습니다. 즉, 데이터를 처리하고 구조화해야 한다는 것입니다. 이 경우 잘못된 결론을 내릴 위험이 높습니다.

조언:

마케팅에 온라인과 오프라인 채널을 모두 사용하는 경우 데이터 기반 기여는 가능한 한 많은 소스의 정보를 기반으로 해야 합니다. 이 정보를 처리하고 전체적인 형태로 가져올 수 있어야 합니다.

데이터 기반 기여는 표준 분석 툴킷에 어떻게 적합합니까?

새로운 기여 전략을 시작하려면 담당자 모두가 분석 도구의 목적과 한계, 그리고 데이터 기반 기여가 어떻게 마케팅을 측정 가능하게 만드는지 이해해야 합니다.

마케팅 믹스 만들기
실시간 입찰(RTB) 및 수요측 플랫폼(DSP)
광고 및 검색 엔진과 협력
해석학;
사용자 경험 관리(CRM);
CCCM(교차 채널 캠페인 관리)
데이터 관리 플랫폼(DMPS).

데이터 기반 기여 분석이 내 도구 상자에 어떻게 적합합니까?

좋아하는 팀의 결승전을 TV에서 보기 위해 의자에 앉을 수도 있지만, 의자가 더 좋지 않을까요? 또한 여정을 거치는 사용자에 대한 데이터를 통해 각 상황에 적합한 도구를 사용하고 해당 도구의 기능과 한계를 아는 것이 중요합니다.

데이터 기반 기여는 툴킷을 통합하고 완성하여 마케팅 이벤트에 대한 신뢰할 수 있는 단일 정보 소스를 생성합니다. 다른 도구는 특정 데이터만 표시하는 반면, 기여를 사용하면 큰 그림을 볼 수 있습니다.

1. 마케팅 믹스 모델링(MMM):

캠페인을 마쳤으며 이제 큰 그림을 보고 싶습니다. MMM 또는 데이터 기반 기여 중 무엇이 필요합니까? Attribution을 사용하면 사용자 수준에서 마케팅이 어떻게 작동하는지 이해하고 각 터치포인트에서 무슨 일이 일어나는지 정확하게 보여줄 수 있습니다. 반면 MMM을 사용하면 모든 세부 정보를 고려하여 한 수준에서 수집된 모든 마케팅 활동을 볼 수 있습니다. 최상의 결과를 얻으려면 속성 데이터가 MMM 활동에 사용되는지 확인하세요.

간단히:

MMM을 사용하면 전반적인 수준에서 활동을 계획하고 최적화할 수 있으며 Attribution은 각 터치포인트에 개별적으로 주의를 기울입니다. 최상의 결과를 얻으려면 데이터 기반 기여와 최신 마케팅 믹스 모델을 결합하세요.

2. 실시간 입찰(RTB) 및 수요측 플랫폼(DSP)

귀하의 캠페인은 다양한 채널을 통해 어떻게 타겟 고객에게 다가갈 것입니까? RTB 및 DSP 플랫폼은 전환 데이터를 기반으로 타겟팅 기능을 지속적으로 개선하고 있습니다. 그러나 수입은 노출량에 따라 달라집니다. RTB와 DSP는 디스플레이 등급을 높이는 데 각자의 관심을 갖고 있습니다. 그들은 광고만을 측정하기 때문에 결국 자신을 과대평가하게 됩니다. 전체 구매 경로를 추적할 수 없으며 자신이 게시하는 콘텐츠의 귀속 수준을 정확하게 측정할 수 없습니다.

간단히:

RTB와 DSP는 제한된 관점을 가지고 있습니다. 즉, 편견 없이 평가하고 각 단계를 세분화할 수 없습니다. 데이터 기반 기여를 통해 파트너가 가장 성공적인 게재위치를 구매하는 데 사용할 수 있는 정보를 확인할 수 있습니다.

검색 엔진과 광고 서버 덕분에 광고 실적을 이해할 수 있습니다. 이러한 도구는 광고가 표시되는 위치와 시기를 설명할 뿐만 아니라 광고의 기본 특성을 추적합니다. 예를 들어 어떤 광고의 성과가 더 좋은지 확인할 수 있습니다. 단, 한 채널의 캠페인 내에서만 가능합니다. 광고 서버가 모든 광고에 대한 통계를 고려하면 일부 노출이 두 번 계산될 위험이 높습니다.

간단히:

4. 분석

웹사이트 분석은 페이지나 모바일 애플리케이션의 성능을 향상시키는 가장 중요한 도구입니다. 사이트 이벤트를 추적, 수집, 분석 및 보고하면 사용자의 욕구를 이해할 수 있습니다. 일반적으로 분석은 사이트로 이동하기 전 발생한 클릭만 추적하므로 "마지막 상호 작용" 형식으로 데이터를 제공합니다. 노출수나 소셜 미디어와 같은 첫 번째 터치포인트를 놓치게 됩니다.

간단히:

웹사이트 분석은 데이터 기반 속성의 일부이지만 이를 대체하지는 않습니다. 이를 통해 사이트에 대한 전체 사용자 경로를 따라 데이터를 얻을 수 있습니다.

5. 사용자 경험 관리(CRM)

고객이 확보되면 거래 및 문의를 추적하기 위해 CRM이 필요합니다. 그러나 무엇보다도 CRM은 마케팅 목적이 아닌 지원 및 서비스를 제공하도록 설계되었습니다. CRM은 여러 채널에서 데이터를 추적할 수 있지만 제한된 사용자 확보 데이터를 제공합니다.

간단히:

6. 교차채널 캠페인 관리(CCCM)

CCCM 시스템은 CRM과 유사하지만 사용자 지원보다는 마케팅을 위해 더 많이 설계되었습니다. 이러한 데이터베이스에는 대상자 타겟팅에 도움이 될 수 있는 이름, 주소, 이메일 또는 SMS 등의 연락처 정보가 포함되어 있습니다. 그러나 CCCM은 사용자를 타겟팅하고 접근하는 데 도움을 줄 수 있지만 청중의 반응을 추적할 수는 없으므로 어떠한 분석도 얻을 수 없습니다.

간단히:

CRM 데이터는 데이터 기반 기여 분석의 일부이며 사용자 행동에 대한 통찰력을 제공합니다.

7. 데이터 관리 플랫폼(DMPS)

DMP는 다양한 데이터베이스의 데이터를 연결하고 정규화하고 분할할 수 있는 기술 플랫폼입니다. 결과적으로 DMP는 데이터 기반 기여 분석에 유용한 탁월한 데이터 수집 도구입니다. 그러나 DMP는 선택한 채널에서 마케팅을 최적화하는 방법에 대한 지침을 제공하지 않습니다.

간단히:

DMP와 데이터 기반 기여는 서로를 보완합니다. DMP는 데이터를 수집하고 분류하여 기여 분석의 성장 기회를 확인할 수 있습니다.

잠재고객에게 도달하기 위해 고도로 타겟팅된 캠페인을 운영하고 있다고 가정해 보겠습니다. 대행사의 관점은 자신이 다루는 채널에만 국한되는 경우가 많으며, 긍정적인 성과를 보여주는 데이터를 제공하는 데에도 관심이 있습니다. 대행사는 종종 분석을 사용하고 일부는 속성을 추적하려고 시도하지만 필요한 결론을 도출하기 위한 데이터와 지식이 여전히 부족한 경우가 많습니다.

데이터 기반 기여는 어떤 질문에 답하나요?

덜 추측하고 더 많이 알아보세요. 데이터 기반 기여는 추천, 예산 책정 및 투자에 대한 사실을 포함하여 모든 채널에서 많은 이점을 제공합니다.

데이터 기반 기여 분석은 어떤 질문에 대답합니까?

데이터 기반 기여를 사용하면 사이트를 통한 사용자 여정에 대한 명확하고 상세한 지도를 얻을 수 있습니다. 명확한 그림을 통해 향후 캠페인을 개선하고 이미 실행 중인 캠페인을 최적화할 수 있습니다. 이 솔루션을 구현하기 전에 모든 사람, 특히 주주가 데이터 기반 기여의 세 가지 가장 중요한 이점이 무엇인지 이해하는 것이 중요합니다.

채널 내 혜택. 각 채널에서 캠페인의 어떤 요소가 가장 좋은 성과를 거두는지 주목하세요. 높은 수준의 세부정보를 통해 무엇이 가장 효과적인지 정확히 이해하고 올바른 결정을 내릴 수 있습니다.
교차채널 혜택. 모든 채널에 대한 명확한 데이터를 받고 효율성을 비교하고 조정할 수 있습니다. 보고서를 결합하면 마케팅 활동을 보다 효율적으로 계획하고 전략적으로 관리할 수 있습니다.
생산력. 데이터와 보고서를 오랫동안 비교하는 것은 잊어버리세요. 이제 모든 정보가 함께 수집됩니다. 이는 회사의 모든 부서가 수신된 데이터를 기반으로 보다 빠르고 정확한 결정을 내릴 수 있음을 의미합니다. 원격 파트너와의 협업을 위해 온라인으로 데이터를 업로드하는 기능도 있습니다.

데이터 기반 기여를 통해 과거를 탐색하고 미래를 예측하며 마케팅 현재를 혁신할 수 있습니다. 데이터 기반 기여를 사용하는 마케팅 담당자는 이미 아래 설명된 모든 이점을 경험했습니다.

운하 내 혜택

브랜드 상태.귀하의 광고가 부정적인 사이트나 명예훼손 콘텐츠 옆에 게재되지 않는지 확인하세요.
시계.페이지의 볼 수 없는 영역에 광고가 실제로 표시되고 숨겨져 있지 않은지 확인하세요.
추적.지역 타겟팅, 반응성 및 기타 캠페인 목표가 충족되었는지 확인하세요.
노출 빈도.최적의 일일 노출 빈도가 설정되고 유지되는지 확인하세요.
지역 및 시간 타겟팅. 청중이 지리적으로 구성되어 있고 시간 설정이 올바른지 확인하십시오.
창의성.최고의 광고와 최악의 광고를 식별하세요. 미디어 계획에 창의적, 타겟팅 및 기타 데이터 기반 변경을 적용하세요.
담당자 감소. 동시에 여러 사이트에서 동일한 광고가 사용자에게 표시되지 않는지 확인하십시오. 추가 비용을 지출하지만 전환율이 증가하지는 않습니다.

예산 계획

쇼 예산을 생각하고 계십니까? 노출은 검색 엔진의 전환을 30% 증가시킬 수 있으므로 이에 대해 더 많은 예산을 책정하는 것이 합리적이라는 점을 기억하세요. 노출이 많을수록 검색 엔진에서 더 많은 트래픽이 발생하므로 도달하는 총 사용자 수가 늘어납니다.

최적화

현재 캠페인 성과를 개선하고 가장 인기 있는 광고에 투자하고 싶으십니까? 이것이 최선의 해결책이 아닐 수도 있습니다. 데이터 기반 기여는 모든 추가 비용의 영향을 보여주므로 추측이 아닌 사실을 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다. 결과적으로 이메일이나 검색 캠페인보다 추가 예산이 더 필요하다고 판단할 수 있습니다.

교차채널 혜택

예산 계획. 데이터 기반 기여 분석을 통해 각 채널이 궁극적으로 목표에 어떻게 기여하는지 명확하게 이해하는 데 도움이 됩니다. 그에 따라 예산을 최적화하세요.
최적화.비선형 모델을 사용하면 더 높은 수준의 정확성으로 즉석에서 캠페인을 조정하고 조정할 수 있습니다.
영향 분석.유입경로 보고서를 사용하면 각 채널이 다른 채널의 실적에 어떤 영향을 미치는지 확인할 수 있습니다. 각 채널의 진정한 가치를 이해하세요.
캠페인 전략. 모든 채널에서 캠페인이 어떻게 작동하는지, 어떤 방식이 더 효과적인지, 사용자에게 더 성공적으로 다가가기 위해 개선해야 할 점은 무엇인지 확인할 수 있습니다.

생산성과 효율성

일반 측정항목. 하나의 시스템을 통해 모든 채널을 평가하면 개별 채널이 아닌 비즈니스와 관련된 동일한 측정항목 세트에 맞춰 모든 채널을 정렬할 수 있습니다.
일반 보고서. 마찬가지로 보고에도 하나의 시스템이 사용됩니다. 다양한 시스템에서 다운로드하는 시간을 절약할 수 있으며 모든 직원이 모든 보고서를 한 눈에 볼 수 있어 더욱 명확해집니다.
유연한 설정. 데이터 기반 기여를 사용하면 다양한 각도에서 보고서를 볼 수 있고 업로드할 수도 있습니다. 모든 질문에 한 번에 답변하기 위해 하나의 일반 보고서를 맞춤화할 필요는 없습니다. 대신, 이 시간을 활용하여 보고서에 있는 정보를 사용하여 캠페인을 최적화하십시오.
통합 옵션. 여러 마케팅 생태계에 연결하면 기여 지표를 RTB 파트너에게 직접 업로드하여 자동화된 처리를 수행할 수 있습니다.

이제 귀속이 어떻게 사용되고 오늘날 어떻게 유용한지 알게 되었습니다.