จากข้อมูลที่ได้รับคุณสามารถทำได้ การประมวลผลทางสถิติที่ซับซ้อนของข้อมูลการทดลอง การพยากรณ์ปริมาณผู้โดยสารระยะสั้น

20 มิถุนายน 2561, 12:41 น

นักโบราณคดี นักประวัติศาสตร์ และผู้บูรณะ Tatyana Nikolaevna Krupa เดินทางมาเป็นพิเศษตามคำเชิญของฝ่ายคาซัคจากยูเครน ให้ตรวจสอบเศษผ้าที่พบในการขุดค้นทางโบราณคดีในภูมิภาค Pavlodar ซึ่งย้อนกลับไปในสมัย Kimak-Kipchak และ Golden Horde หลังจากศึกษาเนื้อหาเกือบทั้งหมดที่มอบให้เธอ (มากกว่า 100 ตัวอย่าง) เธอเชื่อว่าเราสามารถพูดคุยเกี่ยวกับการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ประเภทหนึ่งได้ เธอสามารถวิเคราะห์องค์ประกอบของไหมที่ฝังอยู่ในพื้นดินมานานหลายศตวรรษ และผลลัพธ์ที่ได้ก็ทำให้เธอพอใจและประหลาดใจ ผู้หญิงที่อาศัยอยู่ในดินแดนของภูมิภาค Pavlodar สมัยใหม่ในยุคที่ห่างไกลนั้นมีรสนิยมที่ประณีตและสวมเสื้อผ้าที่ทำจากผ้าไหมและผ้าสีทองที่สร้างขึ้นโดยใช้เทคโนโลยีที่เป็นเอกลักษณ์ Tatyana Nikolaevna บอกกับนักข่าว Renat Tashkinbaev เพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องนี้

ทุกวันนี้ Tatyana Nikolaevna มาทำงานที่ Margulan Center ของ Pavlodar State Pedagogical University ในตอนเช้าและดำดิ่งลงไปในการศึกษาเศษเนื้อเยื่อที่พบในระหว่างการขุดทันที บนจอคอมพิวเตอร์ของเธอ คุณจะเห็นรูปถ่ายของสิ่งของล้ำค่าที่พบ เธอแสดงให้เราเห็นผ่าน โปรแกรมพิเศษในแบบเรียลไทม์ สิ่งที่กล้องจุลทรรศน์ของเธอแสดงให้เห็นนั้นจะถูกนำมาเปรียบเทียบกับตัวอย่างที่เธอได้ศึกษาไปแล้วในยูเครน

“ นี่คือเวลา Kimak-Kypchak และ Golden Ordian เมื่อฉันดูชิ้นส่วนนี้ด้วยกำลังขยายเจ็ดเท่ามันเป็นผ้าสีแดงธรรมดาฉันตัดสินใจดูว่ามีอะไรเหลืองอยู่บนนั้นแล้วให้กำลังขยาย 30 เท่า ปรากฏว่าสิ่งเหล่านี้เป็นเศษด้ายสีทอง ตอนนั้นเองที่ฉันรู้สึกตะลึง” เธอกล่าว

ผ้าไหมสีทองแห่งยุค Golden Horde จากการขุดค้นของนักโบราณคดี Pavlodar กำลังขยายเจ็ดเท่า

ผ้าไหมสีทองแห่งยุค Golden Horde จากการขุดค้นของนักโบราณคดี Pavlodar กำลังขยาย 30 เท่า

“เมื่อทำงานกับวัสดุที่คล้ายกันจากแหล่งโบราณคดีของประเทศยูเครน ฉันใช้กล้องจุลทรรศน์อิเล็กตรอนแบบส่องกราดเพื่อขยายมัน 4,000 เท่า และเห็นความสม่ำเสมอของโลหะ สำหรับความหนาของมัน ยากที่จะเรียกว่าเป็นฟอยล์ ซึ่งมีปริมาณน้อยมาก ทองนี้ไม่เห็นแม้แต่รังสีเอกซ์ ผ้าที่นักโบราณคดี Pavlodar พบนั้นชำรุดทรุดโทรมเห็นได้ชัดว่าสึกจนวินาทีสุดท้ายเพราะมีราคาแพงเกินไป ความหนาของโลหะ ด้ายที่รีดบนพื้นฐานอินทรีย์คล้ายกัน สำหรับผู้ที่พบในยูเครนคือครึ่งไมครอน (หนึ่งไมครอนคือหนึ่งในพันของมิลลิเมตร) " และนี่คือศตวรรษที่ 13 ลองนึกดูสิ! เมื่อฉันเห็นทั้งหมดนี้วิญญาณของฉันก็เริ่มร้องเพลงเพราะสิ่งเหล่านี้เป็นสิ่งที่หายากที่สุด ของแพงมาก น่าเสียดายที่ความปลอดภัยของผ้านี้และด้ายไฮเทคเหล่านี้ทำให้เราไม่สามารถสแกนด้วยกล้องจุลทรรศน์อิเล็กตรอนได้ แต่พวกมันเป็นที่รู้จักในดินแดนยูเรเซีย” นักประวัติศาสตร์กล่าว

กล้องจุลทรรศน์อิเล็กตรอนแบบส่องกราดของด้ายทองคำที่คล้ายกันจากการขุดค้นอนุสาวรีย์ Golden Horde ของยูเครน กำลังขยาย 400 เท่า

“เทคโนโลยีนี้สูญหายไป เทคโนโลยีที่คล้ายกัน แต่ทำจากเงิน ถูกนำมาใช้ในผ้าคลุมศพเก่าจากสุสานของ Khoja Ahmed Yassawi ใน Turkestan ฉันศึกษามันก่อนหน้านี้” Tatyana Krupa กล่าว

ผู้ซ่อมแซมยอมรับว่าในขณะที่หมกมุ่นอยู่กับการศึกษาเรื่องเนื้อผ้า เธอลืมเวลาไป - การค้นพบเหล่านี้ครอบงำเธอมาก “ฉันอยู่ที่นี่มาหลายวันแล้ว นี่คือผ้าไหมที่กำลังขยาย 20 เท่า ดูสิว่ามันเป็นงานชิ้นใหญ่ขนาดไหน ผู้คนทำด้วยมือทั้งหมด นั่นคือลักษณะของนาโนเทคโนโลยีในศตวรรษที่ 11-13!” - เธอพูดว่า.

“และทั้งหมดนี้ทำเพื่อให้ผู้ที่สวมเสื้อผ้าที่ทำจากผ้าดังกล่าวดูสวยงาม ฉันสามารถพูดได้ว่านี่ไม่ใช่การฝังศพแบบธรรมดา แต่เป็นงานศพที่ร่ำรวยมาก” นักประวัติศาสตร์ตั้งข้อสังเกต

เธอเชื่อว่าจากข้อมูลที่ได้รับ เราสามารถพูดคุยเกี่ยวกับการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ได้

"ข้อสรุปของฉันและเพื่อนร่วมงานของฉันพูดถึงการค้นพบที่ไม่เหมือนใคร วัสดุที่นี่อุดมสมบูรณ์ มีวัสดุพิมพ์บนเนื้อผ้า มีเนื้อผ้าเหมือนตาข่าย ซึ่งหมายความว่าผู้คนในยุคนั้นต้องการดูทันสมัย ตามกฎแล้ว ,ชีวิตสูญหายไปหลังการเมืองและเศรษฐศาสตร์ คนธรรมดาแต่นี่คือสิ่งที่น่าสนใจที่สุด - เขากินอะไร, เขาสวมอะไร, คนในสมัยนั้นหน้าตาเป็นอย่างไร? หากคุณไม่ศึกษาและศึกษาเนื้อหาที่อุดมสมบูรณ์ทั้งหมดนี้ ปรากฎว่านักโบราณคดีจะพบเฉพาะโกลนที่เป็นสนิม มีดที่เป็นสนิม หรือสิ่งที่คล้ายกันในการฝังศพ และสุดท้ายปรากฎว่าอย่างที่เราพูดกันในยูเครน พวกเขามีชีวิตที่ย่ำแย่และลำบาก แต่ในความเป็นจริง ปรากฎว่าถ้าเราเปลี่ยนวิธีการขุดค้นทางโบราณคดี (อย่างที่เพื่อนนักโบราณคดีของฉันจากพาฟโลดาร์ทำ) เราจะพบเศษเนื้อเยื่อที่เหมือนหรือคล้ายกันในการฝังศพแทบทุกครั้ง และชีวิตจะเล่นแตกต่างออกไป คนโบราณ. ที่นี่ในภูมิภาค Steppe Irtysh คนเร่ร่อนอาศัยอยู่ในศตวรรษที่ 11-13 และเมื่อพิจารณาจากการค้นพบแล้ว คนเหล่านี้ก็ไม่ได้ขาดความสวยงามเลย” นักวิทยาศาสตร์ให้เหตุผล

หลังจากศึกษาเนื้อหาทั้งหมดแล้ว เธอกำลังจะเขียนหนังสือร่วมกับเพื่อนร่วมงาน และอาจถึงขั้นพยายามสร้างเครื่องแต่งกายของผู้หญิงในยุคนั้นขึ้นมาใหม่โดยใช้นิทรรศการที่พบ

แต่เพื่อให้ชิ้นส่วนเนื้อเยื่อที่พบเริ่มต้นขึ้น ดังนั้น หากจะพูดโดยบอกนักวิทยาศาสตร์ถึงเรื่องราวของพวกเขา พวกเขาจะต้อง "ฟื้นฟู" ขั้นแรกให้แช่ชิ้นส่วนในสารละลายพิเศษ

พวกเขาทำความสะอาดมันจากสิ่งสกปรกแล้วปรับระดับมัน

“ในความเป็นจริง ไม่ใช่คนเดียว แต่หลายคนควรนั่งทับเศษชิ้นส่วนเหล่านี้ นี่ควรเป็นโรงเรียน สิ่งต่าง ๆ เหล่านี้ต้องการแนวทางเฉพาะ และที่สำคัญที่สุด - ความช่วยเหลือทางการเงิน. ในคาซัคสถานมีผู้เชี่ยวชาญดังกล่าวไม่มากนัก มี Krym Altynbekov (ผู้ซ่อมแซม) ซึ่งฉีกขาดไปแล้ว เขาควรจะมาที่นี่เร็ว ๆ นี้ด้วย แต่เพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอสำหรับวัสดุทางโบราณคดีที่มีอยู่มากมายในประเทศของคุณ ในฐานะผู้เชี่ยวชาญ ฉันมีส่วนร่วมในการศึกษาโบราณวัตถุของคาซัคสถานมาตั้งแต่ปี 2552 ฉันร่วมมือกับคณะสำรวจโบราณคดี Turkestan เรากำลังศึกษาหัวข้อทางทหารกับผู้ที่มีใจเดียวกันจากคาร์คอฟ สำหรับงานนี้ตามการตัดสินใจของประธานาธิบดีแห่งสาธารณรัฐคาซัคสถาน Nursultan Abishevich Nazarbayev ในปี 2013 ฉัน Makka Karazhanova และ Leonid Kartsev ได้รับรางวัล Birlik Gold Medal ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญมากสำหรับฉันที่จะช่วยเพื่อนร่วมงาน Pavlodar ของฉัน” คู่สนทนาของเราตั้งข้อสังเกต

ในระหว่างการศึกษาตัวอย่างทางโบราณคดี เธอศึกษานิทรรศการของพิพิธภัณฑ์ประวัติศาสตร์ภูมิภาค Pavlodar และตำนานท้องถิ่นที่ตั้งชื่อตาม Potanin

และที่นี่เธอได้ค้นพบตัวเองมากมาย “ตอนนี้คุณกำลังมองสิ่งที่หายากสำหรับละติจูดเหล่านี้ในแง่ของการอนุรักษ์เพราะมีการใช้ผ้าจากยุคต่างๆ มาทำ ดูสิ มันเป็นงานปักด้วยมือด้วยการเย็บลูกโซ่ พวกคุณ นี่เป็นงานที่ใหญ่โตในแง่ของคุณภาพ เชื่อฉันเถอะ มันทำได้ยากมาก และความปลอดภัยของสิ่งเหล่านี้ควรเป็นสิ่งสำคัญอันดับแรก” ผู้บูรณะกล่าว พร้อมแสดงให้เราเห็นกางเกงผู้หญิงและนิทรรศการอื่นๆ

“คุณเห็นไหมว่ามักจะไม่ค่อยให้ความสนใจกับสิ่งทอในชีวิตประจำวัน (แม้จะมีราคาแพงก็ตาม): พวกมันชำรุดและถูกโยนทิ้งไป ของแบบนี้เหลือน้อยมาก แต่นี่คือผ้าไหมจีนที่ผลิตจากโรงงาน” เธอกล่าว

“นี่คือผู้หญิง ลองนึกดูว่ามันมีค่าแค่ไหนสำหรับใครสักคนที่สืบทอดกันมาจากรุ่นสู่รุ่น ผ้าไหมสีแดงเข้มมีราคาแพงมาโดยตลอด บางทีตอนนี้อาจจะดูไม่สวยงามนักแต่ก็ต้องคำนึงถึงด้วย ผ่านไปกี่ปีแล้ว นี่เป็นสิ่งที่มีค่ามากสำหรับพิพิธภัณฑ์ใด ๆ” นักวิทยาศาสตร์ตั้งข้อสังเกต

ชาปันของผู้หญิงคนนี้ถูกเย็บในช่วงครึ่งหลัง - ปลายศตวรรษที่ 19

“ ดูสิมันน่ารักขนาดไหน kimeshek ศตวรรษที่ 19 มีการปักสีทองที่นี่ (แบบเดียวกับบนเศษผ้าที่พบที่ Tatyana Krupa กำลังศึกษาอยู่ที่ Margulan Center - บันทึกของผู้เขียน) แฟชั่นของมันย้อนกลับไปในยุคที่ห่างไกลเหล่านั้น และนี่คือผ้าใบจากโรงงาน แต่งานละเอียดอ่อนมาก” ความคิดเห็นของนักประวัติศาสตร์ดึงความสนใจไปที่การตกแต่งกระโจมซึ่งปักด้วยตะเข็บลูกโซ่ที่เล็กที่สุดที่มีลวดลายที่ซับซ้อน

“ นี่คือภูมิภาคของเราทางตอนเหนือ - บายานูล” เจ้าหน้าที่พิพิธภัณฑ์อธิบาย “นี่เป็นเรื่องยากสำหรับเทคนิคการประหารชีวิตแบบนี้” ทัตยานา ครูปากล่าวเสริม

เมื่อคุณฟัง Tatyana Nikolaevna คุณจะรู้สึกว่าเธอเป็นชาวคาซัคสถาน เขาพูดถึงโบราณวัตถุของคาซัคด้วยความสนใจเช่นนี้ แต่ปรากฎว่าเธอเกิดและอาศัยอยู่ที่คาร์คอฟ แต่ก็มีบางอย่างที่เกี่ยวข้องกับประวัติศาสตร์ของคาซัคสถานและพวกเติร์กโดยทั่วไป ประการแรกเธอเป็นรองหัวหน้าสมาคมสาธารณะแห่งชาติเมืองคาร์คอฟของคาซัคสถาน "Birlik" และประการที่สอง เธอเชื่อว่าบรรพบุรุษของเธอเป็นชนเผ่าเร่ร่อน “ ปู่ของฉันบอกฉันว่าเรามีรากฐานของ Sary-Kypchak และฉันก็เชื่อทันที ใน Slobozhanshchyna (ภูมิภาคทางตะวันออกเฉียงเหนือของยูเครน) นามสกุลของต้นกำเนิดเตอร์กเป็นเรื่องธรรมดามาก ตัวอย่างเช่น ฉันมีนักเรียนที่มีนามสกุล Keremet และนี่คือ ค่อนข้างสมเหตุสมผล ท้ายที่สุดแล้ว คาซัคสถานในปัจจุบันคือพรมแดนทางตะวันออกเฉียงเหนือของ Desht-i-Kipchak และเรา (ทั้ง Slobozhanshchina และยูเครนทั้งหมด) ก็เป็นชายแดนทางตะวันตกเฉียงเหนือของ Desht-i-Kipchak” คู่สนทนาของเราสรุป

ในขณะเดียวกัน นอกจาก Tatyana Nikolaevna Krupa แล้ว นักวิทยาศาสตร์ต่างชาติคนอื่นๆ ยังทำงานที่ Margulan Center อีกด้วย หนึ่งในนั้นคือ Dmitry Vladimirovich Poznyakov นักมานุษยวิทยาจาก Novosibirsk ซึ่งศึกษาซากศพของผู้คนที่ฝังศพโบราณในภูมิภาค Pavlodar เป็นไปได้ว่าจากผลการศึกษาเหล่านี้ การค้นพบจะเกิดขึ้นในอนาคต ในขณะเดียวกันเมื่อพิจารณาจากการฝังศพนักวิทยาศาสตร์ก็มีแนวโน้มที่จะเชื่อว่าคนเหล่านี้อาจเป็นของชนชั้นสูง

ข้อความ: Renat Tashkinbaev, ภาพถ่าย: Turar Kazangapov

ดังนั้นจากข้อมูลที่ได้รับ จึงเป็นไปได้ที่จะวิเคราะห์สถานะทรัพย์สินขององค์กร อัตราการเติบโต สินทรัพย์หมุนเวียนเท่ากับ 68.62 สิ่งนี้บ่งบอกถึงการลดลงของสินทรัพย์หมุนเวียนในปี 2554 32.30% ซึ่งบ่งบอกถึงการเปลี่ยนแปลงเชิงลบ อัตราส่วนความเหมาะสมของสินทรัพย์ไม่หมุนเวียนอยู่ที่ 91.66 ในปี 2554 ซึ่งมากกว่าปี 2553 ร้อยละ 4.9 ซึ่งหมายความว่าบริษัทกำลังกำกับดูแล เงินสดเพื่อสร้างฐานการผลิต ตัวบ่งชี้เหล่านี้: ค่าสัมประสิทธิ์ความสามารถในการให้บริการและค่าเสื่อมราคาของสินทรัพย์ถาวรบ่งชี้ว่าสินทรัพย์ถาวรในองค์กรอยู่ในสภาพดี อัตราค่าเสื่อมราคาลดลง 0.1 ซึ่งบ่งชี้ถึงการต่ออายุสินทรัพย์ถาวรเพื่อรักษาและปรับปรุงกำลังการผลิต

ในการประเมินสภาพคล่องขององค์กร เราใช้ตัวบ่งชี้ที่คำนวณโดยใช้สูตร:

สก=SK-NA (2.11)

โดยที่ SOC คือขนาดของคุณเอง เงินทุนหมุนเวียน;

SK - ทุนจดทะเบียน;

NA - สินทรัพย์ไม่หมุนเวียน

MSOC=DS/สก (2.12)

โดยที่ Msok คือความคล่องตัวของเงินทุนหมุนเวียนของตัวเอง

DS - เงินสดและรายการเทียบเท่าเงินสด

SOK - จำนวนเงินทุนหมุนเวียนของตัวเอง

กป็อก=(OA+Zb.p.)/(TZ+Db.p.) (2.13)

โดยที่ Kpok คือสัมประสิทธิ์ความครอบคลุม

OA - สินทรัพย์หมุนเวียน

TK - หนี้หมุนเวียน

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

ที่ไหน Kb.lic. - อัตราส่วนสภาพคล่องที่รวดเร็ว

OA - สินทรัพย์หมุนเวียน

ซีบีพี - ต้นทุนรอการตัดบัญชี

ซี.ที. - หุ้นและสินค้า

TK - หนี้หมุนเวียน

ดีบี.พี. - รายได้ของงวดอนาคต

Kabs.lik.=DS(ระดับชาติและต่างประเทศ)/(TO+Db.p.) (2.15)

Kabs.lik อยู่ที่ไหน - อัตราส่วนสภาพคล่องสัมบูรณ์

DS (ในประเทศและต่างประเทศ) - เงินสดและรายการเทียบเท่าเงินสดในสกุลเงินประจำชาติ และเงินตราต่างประเทศ

K - หนี้สินหมุนเวียน

ดีบี.พี. - รายได้ของงวดอนาคต

ค่าเฉลี่ยเพิ่มเติมในการดำเนินการ = (OA+ Zb.p.)/B (2.16)

โดยที่ Dobor.av.v ทำหน้าที่ - ส่วนแบ่งเงินทุนหมุนเวียนในสินทรัพย์

OA - สินทรัพย์หมุนเวียน

B - สมดุล;

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

โดยที่ Dproiz.zap ในการกระทำปัจจุบัน - แบ่งปัน สินค้าคงเหลือในสินทรัพย์หมุนเวียน

PZ - ปริมาณสำรองการผลิต

OA - สินทรัพย์หมุนเวียน

ซีบีพี - ต้นทุนของงวดอนาคต

ผลการคำนวณแสดงไว้ในตาราง 2.8.

ตารางที่ 2.8

การประเมินสภาพคล่องขององค์กร

ตัวชี้วัด	การเบี่ยงเบน

		เกี่ยวข้อง %
1. จำนวนเงินทุนหมุนเวียนของตัวเอง พัน UAH
2. ความคล่องตัวของเงินทุนหมุนเวียนของตัวเอง
3.อัตราส่วนความครอบคลุม
4. อัตราส่วนด่วน
5.อัตราส่วนสภาพคล่องสัมบูรณ์
6. ส่วนแบ่งเงินทุนหมุนเวียนในสินทรัพย์
7.ส่วนแบ่งของสินค้าคงเหลือในสินทรัพย์หมุนเวียน

เพิ่มเติมในหัวข้อ...

การวิเคราะห์ทางเศรษฐศาสตร์ขององค์กร
ในสภาวะ เศรษฐกิจตลาดหัวข้อการวิเคราะห์กิจกรรมขององค์กรมีความเกี่ยวข้อง สิ่งที่เกี่ยวข้องเป็นพิเศษคือการวิเคราะห์ข้อมูลเมื่อทำการตัดสินใจที่สำคัญเชิงกลยุทธ์ในปัจจุบัน เมื่อรัฐวิสาหกิจของรัสเซียถูกจัดให้เป็นศูนย์กลางของสถานการณ์ฉุกเฉินที่เกิดจากการกระทำของกระบวนการวิกฤตที่ขัดแย้งและยากที่จะคาดการณ์ในด้านเศรษฐกิจ การเมือง .. .

แบบจำลองพื้นฐานของเศรษฐกิจตลาด: ข้อดี ข้อเสีย โอกาสในการพัฒนา
สังคมโลกมีประสบการณ์ทางประวัติศาสตร์มากมายในการจัดการสังคม และเหนือสิ่งอื่นใด ชีวิตทางเศรษฐกิจทั้งในระดับมหภาคและระดับเศรษฐศาสตร์จุลภาค จากการวิเคราะห์อย่างผิวเผินที่สุดในครั้งแรกของประสบการณ์นี้ เผยให้เห็นว่ารูปแบบการจัดองค์กรของชีวิตทางเศรษฐกิจของสังคมทั้งสองระดับมีความซับซ้อนและหลากหลาย โดยที่ เศรษฐศาสตร์ยังไม่ได้ผลเลย...

จากข้อมูลที่ได้รับ เราสามารถสรุปได้ว่าตัวแปรสุ่มมีการกระจายตามกฎปกติ และตัวแปรสุ่มไม่มีการกระจายตามกฎปกติ

จากการวิเคราะห์กราฟผลลัพธ์ เราสรุปได้ว่าตัวแปรสุ่ม src="images/referats/13985/image015.png">มีการกระจายสม่ำเสมอ และตัวแปรสุ่มมีการกระจายตามปกติ

บทสรุป

ในระหว่าง งานหลักสูตรวิธีการได้รับความเชี่ยวชาญในการประมวลผลข้อมูลการสังเกตทางสถิติ การวิเคราะห์โดยใช้ตัวบ่งชี้ทั่วไป การจัดทำกฎทางทฤษฎีสำหรับการแจกแจงตัวแปรสุ่ม และการพิสูจน์ความเพียงพอของกฎเหล่านี้ นอกจากนี้ จากงานนี้ เรายังได้รับทักษะและประสบการณ์ในการทำงานในแพ็คเกจ STATISTICA

ในระหว่างการวิเคราะห์ข้อมูล สรุปได้ว่าส่วนหลักของการวิเคราะห์ทางสถิติคือการระบุกฎการกระจายของตัวแปรสุ่ม ตลอดจนการระบุปัจจัยหลักที่มีอิทธิพลต่อคุณภาพของพารามิเตอร์โดยประมาณของกฎการกระจาย (ความยาวตัวอย่าง ความสม่ำเสมอและระดับความมั่นใจ) ถูกผลิตขึ้น การวิเคราะห์ทางสถิติสำหรับแต่ละตัวอย่างข้อมูลของตัวแปรสุ่มสองตัวที่ได้รับระหว่างการสร้าง จะพบกฎการกระจายตัวของตัวแปรเหล่านั้น พิจารณาคุณลักษณะเชิงตัวเลขหลักของตำแหน่งและความแปรผันของกฎปกติและกฎสม่ำเสมอ อร๊ายยยยย

ประสบการณ์ที่ได้รับในการทำงานกับข้อมูลทางสถิติและวิธีการประมวลผลบนคอมพิวเตอร์จะทำให้สามารถนำวิธีการประมวลผลข้อมูลเหล่านี้ไปใช้ในชีวิตประจำวันได้เร็วและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับ การวิจัยทางเศรษฐกิจและการพัฒนา

รายการลิงค์

การสุ่มตัวอย่างช่วงตัวแปรสุ่ม

1. ทฤษฎีสถิติ: หนังสือเรียน / เอ็ด. ศาสตราจารย์ R. A. Shmoilova - ฉบับที่ 3 ปรับปรุงใหม่ -ม.: การเงินและสถิติ, 2543. - 560 น.

2. Eliseeva I. I. , Yuzbashev M. M. ทฤษฎีทั่วไปสถิติ: หนังสือเรียน / เอ็ด. สมาชิกที่สอดคล้องกัน RAS I. I. Eliseeva – อ.: การเงินและสถิติ, 2541. – 365 หน้า: ป่วย.

3. Smirnov N.V., Dunin-Barkovsky I.V. หลักสูตรทฤษฎีความน่าจะเป็นและสถิติทางคณิตศาสตร์เพื่อการประยุกต์ทางเทคนิค – อ.: เนากา, 2512. – 509 น.

4. กูร์มาน วี.อี. ทฤษฎีความน่าจะเป็นและสถิติทางคณิตศาสตร์ หนังสือเรียน เบี้ยเลี้ยงสำหรับวิทยาลัย เอ็ด การแก้ไขครั้งที่ 5 และเพิ่มเติม – ม.: สูงกว่า. โรงเรียน พ.ศ. 2520 – 397 น.

5. เครเมอร์ เอ็น.ช. ทฤษฎีความน่าจะเป็นและสถิติทางคณิตศาสตร์ – อ.: เอกภาพ, 2000. – 544 หน้า

6. เวนเซล อี.เอส. ทฤษฎีความน่าจะเป็น – อ.: เนากา, 2512. – 576 หน้า

7. Borovikov V. STATISTICA: ศิลปะแห่งการวิเคราะห์ข้อมูลบนคอมพิวเตอร์ สำหรับมืออาชีพ - เซนต์ปีเตอร์สเบิร์ก: ปีเตอร์, 2544 - 656 หน้า

ภาคผนวก ก

การสร้างข้อมูล SV เริ่มต้นในแพ็คเกจ STATISTICA

หรี่โฆษณาเป็นสเปรดชีต

Dim STBReport เป็นรายงาน

Dim SUM เป็นสองเท่า

หรี่ LOOP_CASE เป็นสองเท่า

ตั้งค่าโฆษณา = ActiveDataSet

ตั้งค่า STBReport = Reports.New

สำหรับ LOOP_CASE = 1 ถึง NCASES(โฆษณา)

สำหรับ L = 1 ถึง 300

SUM = SUM + เครื่องแบบ(1)

ค่าโฆษณา(LOOP_CASE, 1) = N * ((1 / 15) * SUM - 9)

ภาคผนวก ข

ซีรีย์ช่วงเวลาสำหรับ SV และ

ตารางที่จ.1 - ซีรีย์ช่วง SV


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

ตารางที่จ.2 - ซีรีย์ช่วง SV


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

แบบจำลองพื้นฐานของภัยคุกคามต่อความปลอดภัยของข้อมูลส่วนบุคคลในระหว่างการประมวลผลในระบบข้อมูลส่วนบุคคล (แยก)- คำศัพท์ รูปแบบพื้นฐานของภัยคุกคามต่อความปลอดภัยของข้อมูลส่วนบุคคลในระหว่างการประมวลผลในระบบข้อมูลของข้อมูลส่วนบุคคล (แยก): ระบบอัตโนมัติประกอบด้วยบุคลากรและชุดวิธีการสำหรับการทำให้เป็นอัตโนมัติ... ... หนังสืออ้างอิงพจนานุกรมเกี่ยวกับเอกสารเชิงบรรทัดฐานและทางเทคนิค

- (ตามกฎหมายของสหพันธรัฐรัสเซีย "เกี่ยวกับข้อมูลส่วนบุคคล") หน่วยงานของรัฐ หน่วยงานเทศบาล นิติบุคคล หรือบุคคลที่จัดระเบียบและ (หรือ) ดำเนินการประมวลผลข้อมูลส่วนบุคคล ตลอดจนการกำหนดวัตถุประสงค์และเนื้อหาของ การประมวลผล... ... Wikipedia

I Medicine ยาเป็นระบบความรู้ทางวิทยาศาสตร์และกิจกรรมเชิงปฏิบัติ โดยมีเป้าหมายเพื่อเสริมสร้างและรักษาสุขภาพ ยืดอายุของผู้คน ป้องกันและรักษาโรคของมนุษย์ เพื่อให้งานเหล่านี้สำเร็จ M. ศึกษาโครงสร้างและ... ... สารานุกรมทางการแพทย์

หัวใจ- หัวใจ. สารบัญ: I. กายวิภาคศาสตร์เปรียบเทียบ........... 162 II. กายวิภาคศาสตร์และเนื้อเยื่อวิทยา.......... 167 III. สรีรวิทยาเปรียบเทียบ.......... 183 IV สรีรวิทยา................... 188 V. พยาธิสรีรวิทยา................ 207 VI. สรีรวิทยาแพท....... ... สารานุกรมการแพทย์ที่ยิ่งใหญ่

ความถูกต้อง- 1. ตัวบ่งชี้คุณภาพของวิธีการ ความสามารถในการให้ผลลัพธ์ที่สะท้อนปรากฏการณ์ที่กำลังศึกษาได้อย่างเพียงพอ ได้แก่ ผลลัพธ์ที่ตั้งใจไว้อย่างแน่นอน (วิธี V.) 2. การวัดความสอดคล้องของทฤษฎีกับข้อมูลเชิงประจักษ์ ความเป็นไปได้... ... สังคมวิทยา: สารานุกรม

กระบวนการทางเทคโนโลยี- (กระบวนการ) คำจำกัดความของกระบวนการทางเทคโนโลยี ประเภทของกระบวนการทางเทคโนโลยี คำจำกัดความของกระบวนการทางเทคโนโลยี ประเภทของกระบวนการทางเทคโนโลยี กฎของกระบวนการ สารบัญ เนื้อหา คำจำกัดความ แนวคิดของกระบวนการทางเทคโนโลยี... สารานุกรมนักลงทุน

I Heart หัวใจ (ละติน cor, Greek cardia) เป็นอวัยวะที่มีเส้นใยกลวงซึ่งทำหน้าที่เป็นเครื่องสูบน้ำเพื่อควบคุมการเคลื่อนไหวของเลือดในระบบไหลเวียนโลหิต กายวิภาคศาสตร์ หัวใจตั้งอยู่ในส่วนประจันหน้า (Mediastinum) ในเยื่อหุ้มหัวใจระหว่าง... ... สารานุกรมทางการแพทย์

ค่าใช้จ่าย- (ต้นทุน) แนวคิดของค่าใช้จ่ายและต้นทุนบรรทัดฐานและการบัญชีต้นทุน ข้อมูลเกี่ยวกับแนวคิดของต้นทุนและต้นทุน บรรทัดฐานและการบัญชีต้นทุน สารบัญ การก่อตัวของงบประมาณท้องถิ่น การสนับสนุนงบประมาณของวิชา รายได้ภาษี ค่าใช้จ่ายของท้องถิ่น... ... สารานุกรมนักลงทุน

การตอบสนองทางสรีรวิทยาของพืชต่อความเย็นที่เกิดจากการปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาลในภูมิอากาศเขตอบอุ่น สำหรับการออกดอกและการสร้างเมล็ด พืชเหล่านี้ต้องสัมผัสกับอุณหภูมิที่เป็นบวกต่ำ (2 10 °C ใน ... ... Wikipedia

Vernalization เป็นการตอบสนองทางสรีรวิทยาของพืชต่อความเย็นที่เกิดจากการปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาลในภูมิอากาศเขตอบอุ่น สำหรับการออกดอกและการสร้างเมล็ด พืชเหล่านี้ต้องสัมผัสกับอุณหภูมิที่เป็นบวกต่ำ (2 10 °C, ... ... Wikipedia

การตีความตามหลักพระคัมภีร์- สาขาการศึกษาพระคัมภีร์ของคริสตจักรที่ศึกษาหลักการและวิธีการตีความข้อความในพระคัมภีร์ศักดิ์สิทธิ์ พระคัมภีร์ของ OT และ NT และกระบวนการทางประวัติศาสตร์ของการก่อตัวของรากฐานทางเทววิทยา จีบี บางครั้งถูกมองว่าเป็นพื้นฐานระเบียบวิธีของการอรรถาธิบาย กรีก คำว่า ἡ…… สารานุกรมออร์โธดอกซ์

หนังสือ

ภูมิคุ้มกันวิทยาของโรคมะเร็งเม็ดเลือดขาว, Parnes V. A. เอกสารนี้จัดทำขึ้นเพื่อการนำเสนอวรรณกรรมและเนื้อหาของผู้เขียนเอง ซึ่งได้มาจากเทคนิคภูมิคุ้มกันวิทยาล่าสุด ที่เกี่ยวข้องกับการศึกษาโรคมะเร็งเม็ดเลือดขาวในมนุษย์และสัตว์ บน…
ความเป็นจริงที่แท้จริง สิ่งของคืออะไร? , บี.แอล. ดอนสกอย. ในงานนี้ มีการพยายามศึกษาสิ่งใดสิ่งหนึ่งว่าเป็นปรากฏการณ์สากลที่แท้จริง และจากข้อมูลการวิจัยที่ได้รับ จึงมีการให้คำจำกัดความของแนวคิด "สิ่งของ" หนังสือจะ...

คู่มือฉบับสมบูรณ์เกี่ยวกับการระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลของ Google (ตอนที่ 1)

ล่าสุดบริการวิเคราะห์ Google Analytics (Adometry) นำเสนอคำแนะนำเกี่ยวกับการระบุแหล่งที่มาจากข้อมูล เอกสารที่เป็นประโยชน์นี้มีจุดมุ่งหมายเพื่ออธิบายว่าการระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลคืออะไร ใช้ทำอะไร และจะเริ่มต้นใช้งานอย่างไร เราตัดสินใจแปลคู่มือนี้เพื่อประหยัดเวลาของคุณและถ่ายทอดประโยชน์ของฟังก์ชันนี้ให้กับนักการตลาดทุกคน

การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลช่วยให้นักการตลาดรู้มากขึ้นและคาดเดาน้อยลง หากคุณยังคงสนใจเฉพาะจุดติดต่อสุดท้ายเท่านั้น โปรดจำไว้ว่าบางที ROI ที่เป็นไปได้ที่เพิ่มขึ้นประมาณ 20%-40% ของคุณจะหายไป

การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลให้ภาพการเดินทางของผู้ใช้ผ่านไซต์ในระดับที่ละเอียดเหลือเชื่อ ทำให้ทีมมีพื้นฐานข้อเท็จจริงในการตัดสินใจ เพิ่มประสิทธิภาพ และรับประโยชน์จากการลงทุนทางการตลาดมากขึ้น

สถิติบางส่วน:

การใช้การระบุแหล่งที่มาขั้นสูงนั้นพบได้บ่อยกว่าบริษัทการตลาดที่ดีที่สุดถึง 5 เท่า
54% ของนักการตลาดยังคงดูเฉพาะคลิกสุดท้ายเท่านั้น

การตั้งสมมติฐานว่าการกระทำทางการตลาดของคุณมีอิทธิพลต่อพฤติกรรมของผู้ซื้ออย่างไรนั้นเป็นกลยุทธ์ทางการตลาดที่ไม่มีพื้นฐานข้อมูลที่เพียงพอ การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลช่วยให้คุณเห็นเส้นทางของผู้ใช้ทั้งหมดก่อนตัดสินใจซื้อ ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถจัดการกลยุทธ์ตามพฤติกรรมของลูกค้าจริงได้

คะแนนการเจริญเติบโต:

ลดระดับความพยายามที่จำเป็นในการสร้างรายงานข้ามช่องทางลง 25-50%
เพิ่มการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับช่องทาง PPC โปรแกรมพันธมิตร อีเมล และเครือข่ายโซเชียล 10-20%
เพิ่มผลผลิตโดยรวมในทุกช่องทาง 20-40%
เพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุนในการตลาด 25-50%

การระบุแหล่งที่มาคืออะไร?

การระบุแหล่งที่มาเป็นกระบวนการในการติดตามและวัดผลแคมเปญการตลาดทั้งหมดที่นำไปสู่ผลลัพธ์ที่ต้องการ การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลใช้การผสมผสานอันทรงพลังของอัลกอริธึมการคาดการณ์และการวิเคราะห์แบบผสานรวมเพื่อทำความเข้าใจและวัดผลความพยายามทางการตลาดทั้งหมดที่นำไปสู่ Conversion ได้อย่างแม่นยำ

โมเดลมีความสำคัญ

รูปแบบการระบุแหล่งที่มาไม่ได้ถูกสร้างขึ้นเท่ากันทั้งหมด มูลค่า Conversion ถูกกำหนดตามวิธีการต่างๆ และสูตรที่ได้รับอนุมัติ

หนึ่งปฏิสัมพันธ์: เครดิต Conversion ทั้งหมดถูกกำหนดให้กับช่องทางเดียวในการโต้ตอบ โดยปกติจะเป็นช่องทางแรกหรือช่องทางสุดท้าย

โมเดลเชิงเส้น: มูลค่า Conversion จะกระจายเท่าๆ กันในทุกช่องทางในห่วงโซ่การโต้ตอบ หากมี 4 ช่องทาง แต่ละช่องทางจะได้รับ 25%

ลิงค์ตำแหน่ง: แทนที่จะกำหนดค่าทั้งหมดให้กับแชนเนลแรกหรือแชนเนลสุดท้าย คุณสามารถแบ่งระหว่างแชนเนลเหล่านั้นได้ โดยทั่วไปจะมีการแจกแจงดังนี้: 40% สำหรับช่องแรกและช่องสุดท้าย และ 20% สำหรับช่องอื่นๆ ทั้งหมด

รูปแบบการระบุแหล่งที่มาแบบทั่วไปตอบสนองต่อคำค้นหาทางการตลาดมาตรฐาน ปัจจุบัน การตลาดแบบหลายช่องทางต้องใช้แนวทางเชิงลึกมากขึ้นเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ

กฎเกณฑ์มีไว้เพื่อทำลาย

โดยทั่วไปแล้ว เครดิตทั้งหมดในการระบุแหล่งที่มาจะให้เครดิตจากบนลงล่าง โดยรูปแบบการระบุแหล่งที่มาแบบทั่วไปไม่ได้ให้เครดิตกับทุกช่องทางติดต่อลูกค้า ต่างจากการระบุแหล่งที่มาจากข้อมูล ซึ่งทุกจุดติดต่อมีความสำคัญเนื่องจากนั่นคือวิธีการรวบรวมข้อมูล - จากล่างขึ้นบน

ในกรณีเช่นนี้ จำเป็นต้องมีอัลกอริทึมเพื่อช่วยให้เข้าใจว่าจุดใดที่สำคัญที่สุด ด้วยการวิเคราะห์ห่วงโซ่ Conversion ทั้งหมด โดยคำนึงถึงจำนวนทั้งหมด คำสั่งซื้อ และวิธีการโต้ตอบกับผู้ใช้ คุณสามารถเพิ่มปัจจัยที่จำเป็นทั้งหมดเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ

การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลมีประโยชน์อย่างไร

ประเมินกิจกรรมทางการตลาดและข้อมูลที่รวบรวมไว้เพื่อทำความเข้าใจว่าคุณพร้อมเพียงใดในการใช้การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูล การตัดสินใจบางอย่างจำเป็นต้องมีการรวบรวมข้อมูลที่เป็นรูปธรรมล่วงหน้า เช่นเดียวกับการตัดสินใจที่สำคัญขององค์กร

คุณจะได้รับประโยชน์จากการระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลหรือไม่

การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลเป็นวิธีการสร้างแบบจำลองโดยใช้อัลกอริธึมที่ซับซ้อนซึ่งช่วยให้คุณสามารถค้นหาและวิเคราะห์รูปแบบที่คล้ายกันทางสถิติท่ามกลางข้อมูลจำนวนมหาศาล ไม่ใช่ทุกคนที่มีข้อมูลโดยละเอียดเพียงพอที่จะได้รับประโยชน์จากการระบุแหล่งที่มาจากข้อมูล

คุณภาพของข้อมูลไม่เพียงพอ

การระบุแหล่งที่มาหลายช่องทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเต็มรูปแบบอาจไม่เหมาะสำหรับบริษัทที่มีข้อมูลที่สะสมไม่เพียงพอหรือข้อมูลมีคุณภาพไม่ดี

ขาดข้อมูล. บริษัทที่ทำการตลาดออนไลน์เพียงเล็กน้อยและใช้เพียงไม่กี่ช่องทางก็จะมีข้อมูลน้อยเกินไปที่จะใช้

ข้อมูลดิบ. นักการตลาดที่พยายามใช้ช่องทางต่างๆ ให้ได้มากที่สุดก็มีปัญหาอีกประการหนึ่ง นั่นคือข้อมูลจำเป็นต้องได้รับการประมวลผลและจัดโครงสร้าง ในกรณีนี้มีความเสี่ยงสูงที่จะได้ข้อสรุปที่ไม่ถูกต้อง

คำแนะนำ:

หากคุณใช้ทั้งช่องทางออนไลน์และออฟไลน์ในการทำการตลาด การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลควรอิงข้อมูลจากแหล่งที่มาต่างๆ มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ คุณต้องสามารถประมวลผลข้อมูลนี้และนำมาไว้ในรูปแบบองค์รวมได้

การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลเหมาะสมกับชุดเครื่องมือการวิเคราะห์มาตรฐานอย่างไร

หากต้องการเริ่มต้นกลยุทธ์การระบุแหล่งที่มาใหม่อย่างรวดเร็ว ตรวจสอบให้แน่ใจว่าทุกคนที่รับผิดชอบเข้าใจวัตถุประสงค์และข้อจำกัดของเครื่องมือวิเคราะห์ และวิธีที่การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลทำให้การตลาดของคุณสามารถวัดผลได้

การสร้างส่วนประสมทางการตลาด
การเสนอราคาแบบเรียลไทม์ (RTB) และแพลตฟอร์มฝั่งอุปสงค์ (DSP);
การทำงานกับโฆษณาและเครื่องมือค้นหา
การวิเคราะห์;
การจัดการประสบการณ์ผู้ใช้ (CRM);
การจัดการแคมเปญข้ามช่องทาง (CCCM);
แพลตฟอร์มการจัดการข้อมูล (DMPS)

การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลเหมาะสมกับกล่องเครื่องมือของฉันอย่างไร

คุณสามารถนั่งบนเก้าอี้เพื่อดูนัดสุดท้ายของทีมโปรดของคุณได้ทางทีวี แต่เก้าอี้จะดีกว่าไหม นอกจากนี้ ด้วยข้อมูลเกี่ยวกับผู้ใช้ตลอดเส้นทาง การใช้เครื่องมือที่เหมาะสมในแต่ละสถานการณ์ ตลอดจนทราบความสามารถและข้อจำกัดต่างๆ เป็นสิ่งสำคัญ

การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลจะรวมและเติมเต็มชุดเครื่องมือของคุณ โดยสร้างแหล่งข้อมูลเดียวที่เชื่อถือได้เกี่ยวกับกิจกรรมทางการตลาดของคุณ แม้ว่าเครื่องมืออื่นๆ จะแสดงเฉพาะข้อมูลบางอย่าง แต่การระบุแหล่งที่มาจะช่วยให้คุณเห็นภาพใหญ่ได้

1. การสร้างแบบจำลองส่วนประสมการตลาด (MMM):

คุณทำแคมเปญเสร็จแล้วและตอนนี้ต้องการเห็นภาพรวม คุณต้องการอะไร: MMM หรือการระบุแหล่งที่มาจากข้อมูล การระบุแหล่งที่มาช่วยให้คุณเข้าใจวิธีการทำงานของการตลาดในระดับผู้ใช้ โดยแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนถึงสิ่งที่เกิดขึ้นที่แต่ละจุดติดต่อ ในทางกลับกัน MMM ช่วยให้คุณเห็นกิจกรรมทางการตลาดทั้งหมดที่รวบรวมในระดับเดียว โดยคำนึงถึงรายละเอียดทั้งหมด เพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีการใช้ข้อมูลการระบุแหล่งที่มาในกิจกรรม MMM

สั้น ๆ :

MMM ช่วยให้คุณสามารถวางแผนและเพิ่มประสิทธิภาพกิจกรรมในระดับโดยรวม ในขณะที่ Attribution ให้ความสำคัญกับจุดติดต่อแต่ละจุดแยกกัน เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ให้รวมการระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลเข้ากับโมเดลส่วนประสมการตลาดสมัยใหม่

2. การเสนอราคาแบบเรียลไทม์ (RTB) และแพลตฟอร์มฝั่งอุปสงค์ (DSP)

แคมเปญของคุณจะเข้าถึงผู้ชมเป้าหมายผ่านช่องทางต่างๆ ได้อย่างไร จากข้อมูล Conversion แพลตฟอร์ม RTB และ DSP กำลังปรับปรุงความสามารถในการกำหนดเป้าหมายอย่างต่อเนื่อง แต่โปรดจำไว้ว่ารายได้ของพวกเขาขึ้นอยู่กับปริมาณการแสดงผล RTB และ DSP มีความสนใจของตนเองในการทำให้จอแสดงผลของตนได้รับการจัดอันดับในระดับสูง เนื่องจากพวกเขาวัดผลโฆษณาเท่านั้น พวกเขาจึงประเมินตัวเองสูงเกินไป พวกเขาไม่สามารถติดตามเส้นทางการซื้อทั้งหมดได้ และไม่สามารถวัดระดับการระบุแหล่งที่มาของเนื้อหาที่พวกเขาเผยแพร่ได้อย่างแม่นยำ

สั้น ๆ :

RTB และ DSP มีมุมมองที่จำกัด - ไม่สามารถประเมินในลักษณะที่เป็นกลางและแจกแจงรายละเอียดแต่ละขั้นตอนได้ การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลช่วยให้คุณเห็นข้อมูลที่พันธมิตรของคุณสามารถใช้เพื่อซื้อตำแหน่งที่ประสบความสำเร็จสูงสุด

ด้วยเครื่องมือค้นหาและเซิร์ฟเวอร์โฆษณา คุณสามารถเข้าใจประสิทธิภาพของโฆษณาของคุณได้ เครื่องมือเหล่านี้ไม่เพียงแต่อธิบายสถานที่และเวลาที่โฆษณาแสดงเท่านั้น แต่ยังติดตามลักษณะสำคัญที่ซ่อนอยู่ของโฆษณาอีกด้วย ตัวอย่างเช่น คุณสามารถค้นหาว่าโฆษณาใดทำงานได้ดีกว่า - เฉพาะภายในแคมเปญของคุณในช่องทางเดียวเท่านั้น หากเซิร์ฟเวอร์โฆษณาคำนึงถึงสถิติของโฆษณาทั้งหมดทุกที่ ก็มีความเสี่ยงสูงที่การแสดงผลบางรายการจะถูกนับสองครั้ง

สั้น ๆ :

4. การวิเคราะห์

การวิเคราะห์เว็บไซต์เป็นเครื่องมือที่สำคัญที่สุดในการปรับปรุงประสิทธิภาพของเพจหรือแอปพลิเคชันมือถือของคุณ การติดตาม รวบรวม วิเคราะห์ และรายงานเหตุการณ์บนไซต์ช่วยให้คุณเข้าใจความต้องการของผู้ใช้ โดยทั่วไปแล้ว การวิเคราะห์จะให้ข้อมูลในรูปแบบ "การโต้ตอบล่าสุด" เนื่องจากมีการติดตามเฉพาะการคลิกที่เกิดขึ้นก่อนไปที่ไซต์เท่านั้น คุณจะพลาดจุดสัมผัสแรกๆ เช่น การแสดงผลหรือโซเชียลมีเดีย

สั้น ๆ :

การวิเคราะห์เว็บไซต์เป็นส่วนหนึ่ง แต่ไม่ใช่การทดแทนการระบุแหล่งที่มาตามข้อมูล ซึ่งช่วยให้คุณได้รับข้อมูลตลอดเส้นทางผู้ใช้ทั้งหมดไปยังไซต์ของคุณ

5. การจัดการประสบการณ์ผู้ใช้ (CRM)

เมื่อคุณมีลูกค้าแล้ว คุณจะต้องมี CRM เพื่อติดตามธุรกรรมและการสอบถามข้อมูล แต่สิ่งแรกและสำคัญที่สุด CRM ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้การสนับสนุนและบริการ ไม่ใช่เพื่อวัตถุประสงค์ทางการตลาด และถึงแม้ว่า CRM จะสามารถติดตามข้อมูลได้ในหลายช่องทาง แต่ก็มีข้อมูลการได้มาซึ่งผู้ใช้ที่จำกัด

สั้น ๆ :

6. การจัดการแคมเปญข้ามช่องทาง (CCCM)

ระบบ CCCM นั้นคล้ายคลึงกับ CRM แต่ได้รับการออกแบบเพื่อการตลาดมากกว่าการสนับสนุนผู้ใช้ ฐานข้อมูลเหล่านี้ประกอบด้วยข้อมูลการติดต่อ เช่น ชื่อ ที่อยู่ อีเมล หรือ SMS ซึ่งสามารถช่วยในการกำหนดกลุ่มเป้าหมายได้ แม้ว่า CCCM สามารถช่วยกำหนดเป้าหมายและเข้าถึงผู้ใช้ได้ แต่ก็ไม่สามารถติดตามการตอบสนองของผู้ชมได้ ดังนั้นคุณจะไม่ได้รับการวิเคราะห์ใดๆ

สั้น ๆ :

ข้อมูล CRM เป็นส่วนหนึ่งของการระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลและให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้

7. แพลตฟอร์มการจัดการข้อมูล (DMPS)

DMP เป็นแพลตฟอร์มเทคโนโลยีที่ช่วยให้คุณสามารถเชื่อมต่อข้อมูลจากฐานข้อมูลต่างๆ ทำให้เป็นมาตรฐานและแบ่งส่วนได้ ด้วยเหตุนี้ DMP จึงเป็นเครื่องมือรวบรวมข้อมูลที่ยอดเยี่ยมซึ่งมีประโยชน์สำหรับการระบุแหล่งที่มาจากข้อมูล อย่างไรก็ตาม DMP ไม่ได้ให้คำแนะนำเกี่ยวกับวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพทางการตลาดในช่องทางที่เลือก

สั้น ๆ :

DMP และการระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลช่วยเสริมซึ่งกันและกัน DMP รวบรวมและแบ่งกลุ่มข้อมูล ทำให้คุณเห็นโอกาสในการเติบโตในการระบุแหล่งที่มา

สมมติว่าคุณกำลังใช้งานแคมเปญที่ตรงเป้าหมายสูงเพื่อเข้าถึงผู้ชมของคุณ มุมมองของเอเจนซี่มักจะจำกัดอยู่เพียงช่องทางที่พวกเขาครอบคลุม และยังมีความสนใจในการให้ข้อมูลที่แสดงถึงประสิทธิภาพเชิงบวกอีกด้วย แม้ว่าเอเจนซี่มักจะทำงานร่วมกับการวิเคราะห์ และบางแห่งถึงกับพยายามติดตามการระบุแหล่งที่มา แต่พวกเขาก็มักจะขาดข้อมูลและความรู้ในการสรุปผลที่จำเป็น

Data Driven Attribution ตอบคำถามอะไรบ้าง

คาดเดาน้อยลงและรู้มากขึ้น การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลให้ประโยชน์มากมายในทุกช่องทาง รวมถึงคำแนะนำ ข้อเท็จจริงสำหรับการจัดทำงบประมาณ และการลงทุน

การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลตอบคำถามอะไรบ้าง

ด้วยการระบุแหล่งที่มาจากข้อมูล คุณจะได้รับแผนที่รายละเอียดที่ชัดเจนของการเดินทางของผู้ใช้ผ่านไซต์ของคุณ ภาพที่ชัดเจนช่วยให้คุณสามารถปรับปรุงแคมเปญในอนาคตและเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญที่ทำงานอยู่แล้วได้ ก่อนที่จะใช้โซลูชันนี้ ทุกคนต้องทำความเข้าใจ โดยเฉพาะผู้ถือหุ้นว่าประโยชน์ที่สำคัญที่สุดสามประการของการระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลคืออะไร

สิทธิประโยชน์ในช่องทาง. ให้ความสนใจว่าองค์ประกอบใดของแคมเปญของคุณทำงานได้ดีที่สุดในแต่ละช่องทาง รายละเอียดระดับสูงจะช่วยให้คุณเข้าใจว่าอะไรทำงานได้ดีที่สุด เพื่อให้คุณสามารถตัดสินใจได้อย่างถูกต้อง
ผลประโยชน์ข้ามช่องทาง. คุณจะได้รับข้อมูลที่ชัดเจนทุกช่องทาง สามารถเปรียบเทียบประสิทธิภาพและปรับเปลี่ยนได้ การรวมรายงานจะทำให้คุณสามารถวางแผนและจัดการการตลาดอย่างมีกลยุทธ์ได้ดีขึ้น
ผลผลิต ลืมการเปรียบเทียบข้อมูลและรายงานที่ยาวนานไปได้เลย ตอนนี้ข้อมูลทั้งหมดจะถูกรวบรวมเข้าด้วยกัน ซึ่งหมายความว่าทุกแผนกในบริษัทของคุณสามารถตัดสินใจได้รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้นโดยพิจารณาจากข้อมูลที่ได้รับ แม้กระทั่งความสามารถในการอัปโหลดข้อมูลออนไลน์เพื่อความร่วมมือกับพันธมิตรระยะไกล

ด้วยการระบุแหล่งที่มาจากข้อมูล คุณสามารถสำรวจอดีต คาดการณ์อนาคต และเปลี่ยนแปลงปัจจุบันทางการตลาดของคุณได้ นักการตลาดที่ใช้การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลได้รับประโยชน์ทั้งหมดที่อธิบายไว้ด้านล่างแล้ว

สิทธิประโยชน์ในคลอง

สถานะของแบรนด์ตรวจสอบให้แน่ใจว่าโฆษณาของคุณจะไม่แสดงบนไซต์เชิงลบหรือถัดจากเนื้อหาที่หมิ่นประมาท
ทัศนวิสัย.ตรวจสอบให้แน่ใจว่าโฆษณาแสดงจริงและไม่ได้ซ่อนอยู่ในพื้นที่ที่ไม่สามารถดูได้ของหน้าเว็บ
การติดตามตรวจสอบให้แน่ใจว่าบรรลุเป้าหมายตามภูมิศาสตร์ การตอบสนอง และเป้าหมายแคมเปญอื่นๆ
ความถี่ของการแสดงผลตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ตั้งค่าและรักษาความถี่การแสดงผลรายวันที่เหมาะสมที่สุดแล้ว
การกำหนดเป้าหมายทางภูมิศาสตร์และเวลา. ตรวจสอบให้แน่ใจว่าผู้ชมของคุณได้รับการกำหนดค่าตามภูมิศาสตร์และมีการตั้งค่าเวลาที่ถูกต้อง
ความคิดสร้างสรรค์ระบุโฆษณาที่ดีที่สุดและแย่ที่สุด ทำการเปลี่ยนแปลงเชิงสร้างสรรค์ การกำหนดเป้าหมาย และการเปลี่ยนแปลงอื่นๆ ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในแผนการโฆษณาของคุณ
ลดการทำซ้ำ. ตรวจสอบให้แน่ใจว่าโฆษณาเดียวกันจะไม่แสดงต่อผู้ใช้ในหลายไซต์พร้อมกัน - คุณใช้จ่ายเงินเพิ่ม แต่จะไม่เพิ่มการแปลง

การวางแผนงบประมาณ

กำลังคิดถึงงบประมาณสำหรับการแสดงอยู่ใช่ไหม? โปรดจำไว้ว่าการแสดงผลสามารถเพิ่ม Conversion จากเครื่องมือค้นหาได้ 30% ดังนั้นจึงควรตั้งงบประมาณเพิ่มเติมสำหรับพวกเขา การแสดงผลที่มากขึ้นจะนำไปสู่การเข้าชมจากเครื่องมือค้นหามากขึ้น ซึ่งหมายความว่าคุณจะเพิ่มจำนวนผู้ใช้ทั้งหมดที่คุณเข้าถึง

การเพิ่มประสิทธิภาพ

ต้องการปรับปรุงประสิทธิภาพแคมเปญปัจจุบันของคุณและลงทุนในโฆษณาที่ร้อนแรงที่สุดของคุณหรือไม่? นี่อาจไม่ใช่ทางออกที่ดีที่สุด การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลจะแสดงให้คุณเห็นถึงผลกระทบของทุกๆ ดอลลาร์ที่เพิ่มเข้ามา คุณจึงสามารถตัดสินใจโดยอิงตามข้อเท็จจริง ไม่ใช่การคาดเดา ด้วยเหตุนี้ คุณอาจตัดสินใจว่าจำเป็นต้องใช้งบประมาณเพิ่มเติมมากกว่าแคมเปญอีเมลหรือการค้นหา

ผลประโยชน์ข้ามช่องทาง

การวางแผนงบประมาณ. ข้อมูลเชิงลึกจากการระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลจะช่วยให้คุณเข้าใจได้อย่างชัดเจนว่าแต่ละช่องทางมีส่วนช่วยให้คุณบรรลุเป้าหมายได้อย่างไร เพิ่มประสิทธิภาพงบประมาณของคุณให้เหมาะสม
การเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลแบบไม่เชิงเส้นช่วยให้คุณปรับแต่งและปรับเปลี่ยนแคมเปญได้ทันทีด้วยความแม่นยำที่มากขึ้น
การวิเคราะห์ผลกระทบรายงานช่องทางช่วยให้คุณเห็นว่าแต่ละช่องทางส่งผลต่อประสิทธิภาพของช่องทางอื่นๆ อย่างไร เข้าใจคุณค่าที่แท้จริงของแต่ละช่องของคุณ
กลยุทธ์การรณรงค์. คุณจะสามารถดูได้ว่าแคมเปญของคุณทำงานอย่างไรในทุกช่องทาง รูปแบบใดทำงานได้ดีกว่า และสิ่งใดที่ต้องปรับปรุงเพื่อให้เข้าถึงผู้ใช้ได้สำเร็จมากขึ้น

ผลผลิตและประสิทธิภาพ

ตัวชี้วัดทั่วไป ด้วยการประเมินช่องทางทั้งหมดของคุณผ่านระบบเดียว คุณสามารถจัดตำแหน่งช่องทางทั้งหมดให้สอดคล้องกับชุดเมตริกเดียวกันที่เชื่อมโยงกับธุรกิจของคุณ ไม่ใช่ช่องทางใดช่องทางหนึ่ง
รายงานทั่วไป. ในทำนองเดียวกันจะใช้ระบบเดียวในการรายงาน คุณประหยัดเวลาในการดาวน์โหลดจากระบบต่างๆ และมุมมองเดียวของรายงานทั้งหมดจะชัดเจนยิ่งขึ้นสำหรับพนักงานทุกคน
การตั้งค่าที่ยืดหยุ่น. การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลช่วยให้คุณดูรายงานจากมุมต่างๆ ได้ (รวมทั้งดาวน์โหลดรายงานด้วย) คุณไม่จำเป็นต้องปรับแต่งรายงานทั่วไปเพียงรายงานเดียวเพื่อตอบทุกคำถามในคราวเดียว ให้ใช้เวลานี้เพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญของคุณโดยใช้ข้อมูลที่พบในรายงานแทน
ตัวเลือกการรวม. การเชื่อมต่อกับระบบนิเวศทางการตลาดที่หลากหลายทำให้คุณสามารถอัปโหลดตัวชี้วัดการระบุแหล่งที่มาไปยังพันธมิตร RTB ของคุณโดยตรงเพื่อการประมวลผลอัตโนมัติ

ตอนนี้คุณรู้แล้วว่าการระบุแหล่งที่มาถูกนำมาใช้อย่างไร และมีประโยชน์อย่างไรในปัจจุบัน