Авито в зернограде: Tata купить с пробегом бу на авито в Зернограде, Автомобили

Содержание

Погода в Зернограде на 10 дней, прогноз погоды Зерноград на 10 дней, Зерноградский район, Ростовская область, Россия.

GISMETEO: Погода в Зернограде на 10 дней, прогноз погоды Зерноград на 10 дней, Зерноградский район, Ростовская область, Россия.

Перейти на мобильную версию

Пт

24 мар

Сб

Вс

Пн

Вт

Ср

Чт

Пт

Сб

1 апр

Вс

+1661

+745

+1864

+643

+1763

+948

+1457

+745

+1966

+643

+1254

+846

+1152

+439

+948

+337

+1661

+643

+2170

+846

Максимальная скорость ветра, м/cкм/ч

Осадки, мм

Распечатать…

Среднесуточная температура

Пт

24 мар

Сб

Вс

Пн

Вт

Ср

Чт

Пт

Сб

1 апр

Вс

+1152

+1254

+1050

+1254

+1050

+745

+643

+1152

+1457

Ветер, м/скм/ч

Пт

24 мар

Сб

Вс

Пн

Вт

Ср

Чт

Пт

Сб

1 апр

Вс

Максимальная скорость ветра, м/cкм/ч

Давление, мм рт. ст.гПа

Пт

24 мар

Сб

Вс

Пн

Вт

Ср

Чт

Пт

Сб

1 апр

Вс

7551006

7541005

7551006

7521002

7511001

746994

7501000

746994

7501000

744992

746994

744992

7531004

747996

7521002

748997

7531004

748997

7521002

7501000

Влажность, %

Пт

24 мар

Сб

Вс

Пн

Вт

Ср

Чт

Пт

Сб

1 апр

Вс

Ультрафиолетовый индекс, баллы

Пт

24 мар

Сб

Вс

Пн

Вт

Ср

Чт

Пт

Сб

1 апр

Вс

Геомагнитная активность, Кп-индекс

Пт

24 мар

Сб

Вс

Пн

Вт

Ср

Чт

Пт

Сб

1 апр

Вс

Осадки

Температура

Ветер

Облачность

Дубки

Кленовый

Экспериментальный

Ракитный

Зерновой

Шоссейный

Речной

Каменный

Комсомольский

Кагальницкая

Революционный

Мечетинская

Родники

Красный Яр

Жуково-Татарский

Средние Хороли

Раково-Таврический

Донской

Новокузнецовка

Россошинский 1-й

Россошинский 2-й

Верхние Хороли

Камышеваха

Серебрянка

Морской коридор для грузовых судов Украины? Легче сказать, чем сделать

Мариупольский морской торговый порт в городе Мариуполь.

Владимир Гердо / ТАСС

Опасения по поводу глобальной нехватки продовольствия по мере того, как война на Украине продолжается, подстегивают призывы к созданию безопасного коридора для выхода кораблей из Черного моря, но логистика сложна и потребует сотрудничества с Россией.

Десятки контейнеровозов заблокированы в украинских портах, окруженных российскими войсками, перекрывая экспорт пшеницы, подсолнечного масла и других продуктов питания, а также удобрений для сельскохозяйственных культур.

Это уже вызвало рост цен, и Организация Объединенных Наций предупреждает, что миллионы людей находятся под угрозой недоедания или даже голода.

«Прекратите блокировать порты в Черном море. Разрешите свободное движение кораблей, поездов и грузовиков с продовольствием из Украины», — заявил госсекретарь США Энтони Блинкен на заседании Совета Безопасности ООН в четверг.

«Около 400 миллионов человек во всем мире зависят от поставок зерна из Украины», — заявил на встрече член миссии Украины при ООН Сергей Дворник.

«Требуем, чтобы Россия прекратила незаконное хищение зерна, разблокировала украинские морские порты, восстановила свободу судоходства и пропустила торговые суда», — сказал он.

Россия отвергает претензии, однако такие заверения не собираются проверяться судоходными компаниями, надеющимися доставить суда в Украину и из Украины.

Западный дипломатический источник сообщил AFP, что около 20 миллионов тонн зерна в настоящее время заблокированы в Украине, и попытка отправить такое количество автомобильным или железнодорожным транспортом невозможна.

Давление на Путина

«Совместно с ООН мы работаем над созданием безопасного пути для украинских судов, перевозящих зерно», — заявил в среду в Нью-Йорке министр иностранных дел Турции Мевлют Чавушоглу.

Турция пытается выступить в качестве посредника с президентом России Владимиром Путиным, но Франсуа Хейсбур из парижского Фонда стратегических исследований заявил, что необходима более широкая поддержка резолюции ООН, которая заставит Москву принять военно-морской коридор.

«Те, кто должен настаивать на проблеме продовольственной блокады, — это крупные импортеры в Азии (например, Индонезия), БВСА (например, Египет) и Западной Африке», — написал он в четверг в Твиттере, имея в виду Ближний Восток и Северную Африку.

Джеймс Ставридис, адмирал ВМС США, который был верховным главнокомандующим объединенными силами НАТО в Европе с 2009 по 2013 год, сказал, что решение может заключаться в сопровождении конвоев, как во время операции «Усердная воля», которая защищала нефтяные танкеры Персидского залива во время ирано-иракской войны в 1980-х годах.

Но в стратегическом обзоре, опубликованном Bloomberg в этом месяце, он признал, что Путин может настаивать на попытке «отрезать украинскую экономику от мировых рынков».

«Нам необходимо соглашение», — сказал западный дипломат.

‘Может занять несколько недель’

Даже при наличии соглашения защита кораблей в коридоре от мин, установленных как российскими, так и украинскими силами, может оказаться сложной и трудоемкой.

«В настоящее время в Черном море очень мало судоходства, отчасти из-за того, что были обнаружены мины», — сказал капитан Эрик Лаво, представитель французского флота.

«Мы не знаем карты мин… Непонятно, что делается в Одессе, поэтому придется посылать противоминный отряд», — сказал он.

«Это может занять дни или даже недели. Это как построить дорогу, чтобы лодки могли разъезжать друг друга, и зоны для парковки, и вам нужно их все расчистить.»

Это также потребует поддержки с воздуха и флота, так как они будут действовать в зоне боевых действий, независимо от того, имеют они мандат ООН или нет.

И остается неясным, согласится ли Украина убрать свои мины из Одессы и других портов, даже если российские войска согласятся убрать свои мины.

«Если будет устроен какой-либо проход, он может быть использован агрессивной стороной», — сказал Дениз Кутлук, адмирал в отставке турецкого флота, который контролирует доступ к Черному морю через Босфор в соответствии с Конвенцией Монтрё 1936 года.

Президент Украины Владимир Зеленский может сначала настоять на получении более современного оружия для береговой обороны от западных союзников, что повысит риск дальнейших репрессий со стороны Москвы.

И даже если бы все мины были обезврежены, «вы можете поставить мины обратно очень быстро», сказал Лаво.

«Мы не знаем, сколько у них осталось мощностей, но для установки мин нужна рыбацкая лодка и два металлических шеста, и за одну ночь путь будет заблокирован.»

Подробнее о:

Украина война

Задача прогнозирования спроса Avito — Kaggle — Сквозная реализация. | by Zishaan Khan

В электронной коммерции сочетание крошечных нюансов продукта может привести к существенному повышению интереса пользователя к покупке. Следующие детали, упомянутые ниже, могут иметь большое значение для развития интереса, если пользователь взглянул на продукт.

Итак, приведенные выше несколько примеров показывают, как один продавец может оптимизировать листинг продукта на веб-сайте электронной коммерции. Но что происходит, даже если продавец имеет полностью оптимизированный список своего продукта и не получает никакого количества продаж. Это приводит к проблеме анализа спроса на продукт, который продавец хочет продать. Это так важно, потому что если продавец вкладывает деньги в рекламу, а люди не посещают его товар или даже после посещения не заинтересованы в покупке товара, это явно объясняет какую-то проблему в товаре продавца.

Такие компании, как Amazon или Flipkart, тратят миллионы на рекламу, и если спрос на продукты не существует, это приводит к огромным потерям для компании или даже продавца, который перерасходует свои собственные деньги на рекламу своего продукта, если спрос на его продукт не существует. просто разочарование продавца может привести к большим проблемам в бизнесе.

В апреле 2018 года Avito запустил в Kaggle конкурс, основанный на предсказании спроса на тот или иной товар. Avito — российский сайт объявлений с разделами, посвященными продаже товаров общего назначения, работе, недвижимости, знакомствам, продаже автомобилей и услугам. Avito — самый популярный сайт объявлений в России и второй по величине сайт объявлений в мире после Craigslist. [Источник: Википедия].

Набор данных был создан командой Avito, в котором набор данных имеет различные категориальные характеристики, такие как идентификатор рекламы, заголовок рекламы, описание рекламы, изображение рекламы, item_id, user_id и т. д., а также Deal_Probability в качестве целевой переменной. Здесь вероятность сделки — это непрерывная переменная, которая находится в диапазоне от 0 до 1. Нули указывают наименьшую вероятность того, что предмет будет куплен, а 1 — наибольшую вероятность того, что предмет будет куплен. Итак, эта проблема — проблема регрессии в машинном обучении.

Структура блога:

1. Что такое прогнозирование спроса.

2. Почему важно прогнозирование спроса.

3. Набор данных Kaggle и его показатели производительности

4. Простой исследовательский анализ данных

5. Предварительная обработка данных

6. Разработка функций

7. Изучение наших моделей машинного обучения

9002 9.0 Лучшая модель оценки Развертывание на виртуальной машине — (в процессе)

10. Итоги и будущие работы

11. Ссылки

Что такое прогнозирование спроса?

Прогнозирование спроса — это процесс оценки будущего потребительского спроса за определенный период с использованием исторических данных и другой информации.

Надлежащее прогнозирование спроса дает компаниям ценную информацию об их потенциале на текущем рынке и других рынках, чтобы менеджеры могли принимать обоснованные решения о ценообразовании, стратегиях роста бизнеса и рыночном потенциале.

Без прогнозирования спроса предприятия рискуют принять неверные решения в отношении своей продукции и целевых рынков, а неосведомленные решения могут иметь далеко идущие негативные последствия для затрат на хранение запасов, удовлетворенности клиентов, управления цепочками поставок и прибыльности.

Почему важно прогнозирование спроса?

Существует ряд причин, по которым прогнозирование спроса является важным процессом для бизнеса:

Прогнозирование продаж помогает в бизнес-планировании, составлении бюджета и постановке целей. Когда у вас будет хорошее представление о том, как могут выглядеть ваши будущие продажи, вы можете приступить к разработке обоснованной стратегии закупок, чтобы убедиться, что ваши поставки соответствуют спросу клиентов.
Это позволяет предприятиям более эффективно оптимизировать запасы, увеличить оборачиваемость запасов и снизить затраты на хранение.
Это дает представление о предстоящем движении денежных средств, что означает, что предприятия могут более точно планировать расходы на оплату поставщиков и другие операционные расходы, а также инвестировать в развитие бизнеса.
С помощью прогнозирования продаж вы также можете заблаговременно выявлять и устранять любые перегибы в конвейере продаж, чтобы обеспечить стабильную эффективность вашего бизнеса в течение всего периода. Когда дело доходит до управления запасами, большинство владельцев бизнеса электронной коммерции слишком хорошо знают, что слишком мало или слишком много запасов может нанести ущерб операциям.
Предвидеть спрос означает знать, когда увеличить персонал и другие ресурсы, чтобы обеспечить бесперебойную работу в периоды пиковой нагрузки.

3. Понимание набора данных Kaggle и показателей его производительности.

Набор данных был большим, я сталкивался с различными проблемами при обработке больших данных, так как у меня меньше вычислительного устройства. Ядра Kaggle недостаточно для тех, кто планирует выполнять все операции на ядре Kaggle. Набор данных, предоставленный командой Avito, содержит все, изображения, текст, категориальные и непрерывные переменные. Давайте посмотрим на CSV-файл поезда.

item_id — Идентификатор конкретного объявления.
user_id — Идентификатор пользователя
регион — Объявления относятся к региону.
город — Объявление принадлежит городу.
parent_category_name — Категория объявлений верхнего уровня согласно рекламной модели Авито.
название_категории — Мелкозернистая категория объявлений по рекламной модели Авито.
param_1 — Необязательный параметр из рекламной модели Авито.
param_2 — Необязательный параметр из рекламной модели Авито.
param_3 — Необязательный параметр из рекламной модели Авито.
заголовок — Заголовок объявления.
описание — Описание объявления.
цена — Цена объявления.
item_seq_number — Порядковый номер объявления для пользователя.
activation_date — Дата размещения объявления.
user_type — Тип пользователя.
изображение — Идентификационный код изображения. Привязывается к jpg-файлу в train_jpg. Не каждое объявление имеет изображение.
image_top_1 — Классификационный код изображения на Авито.
Deal_Probability — Целевая переменная. Это вероятность того, что реклама действительно что-то продала. Невозможно точно проверить каждую транзакцию, поэтому значение этого столбца может быть любым числом с плавающей запятой от нуля до единицы.

4. Простой исследовательский анализ данных.

Давайте изучим данные, проанализировав их.

4.1. Изучение отсутствующих значений данных.
Давайте проверим процент отсутствующих точек данных, присутствующих в нашем наборе данных для обучения и тестирования.

Процент отсутствующих данных в данных поезда.

Наблюдения :
Существует много NA для необязательных параметров — пользователи обычно игнорируют ввод необязательных параметров. Изображение — NA означает отсутствие изображения для объявления, как описано в разделе данных, который — «Не в каждом объявлении есть изображение». Цена — какой-то пользователь не ввел цену.

4.2 Анализ вероятности сделки

Диаграмма рассеяния для распределения вероятности сделки

Около 65% (1000000/1503424 = 0,66) объявлений имеют нулевую вероятность сделки. Ясно, что около 100 тыс. объявлений ничего не продали. Немногие объявления имеют вероятность 1, а остальные находятся в диапазоне от 0 до 1. Объявления

В раздачах по регионам с рекламой видно, что в одних регионах рекламы больше, чем в других, возможно, эти города популярны в России.

Блочная диаграмма вероятности сделки относительно регионы

Приведенная выше диаграмма показывает, что некоторые регионы имеют незначительные преимущества по показателю вероятности.

4.4 Распределение рекламы по городам:

Топ 25 городов по распространению рекламы, лучшие города – хорошие города России.

Топ-25 городов Распространение рекламы

4,5 Распределение рекламы по названию родительской категории

Распределение рекламы по названию родительской категории

Родительская категория «Личные вещи» преобладает в наборе данных.

Блок-диаграмма вероятности сделки относительно названия родительской категории

У родительской категории «Услуги» вероятность сделки выше, чем у других.

4.6. Название категории Разумное распределение рекламы

Распределение рекламы по названию категории

Распределение рекламы ясно показывает преобладание двух категорий над другой категорией. Эти категории: одежда, обувь, аксессуары, детская одежда и обувь.

Блочная диаграмма вероятности сделки по названию категории

Блочная диаграмма показывает, что некоторые категории имеют большую вероятность сделки, чем другие.

4.7 Тип пользователя Разумное распространение рекламы:

Распределение рекламы по типу пользователя

Существует только три типа и набор данных с более частным пользователем, за которым следует компания и магазин.

Box График вероятности сделки по типу пользователя

Вероятность сделки с частным пользователем лучше всех.

4.8 Распределение цен на рекламу.

График распределения цен на бревна

Журнал цен показывает не полностью гауссово распределение. Когда мы делаем логарифм цен, мы можем проанализировать, что его максимальное значение лежит в диапазоне от 5 до 15.

4.9. Длина слова в заголовке объявления:

Длина слова распределение заголовка

Максимальное количество слов в заголовке от 1 до 6.

4.10. Анализ дат активации:

Даты различаются для обучающих и тестовых наборов. В данном наборе данных есть данные для обучения с 15 по 28 марта и для тестирования с 12 по 18 апреля 2017 года. Между данными для обучения и тестирования имеется разрыв в две недели.

5. Предварительная обработка данных

Предварительная обработка данных для любого набора данных — довольно сложная задача, потому что вы хотите обработать отсутствующее значение и очистить данные для подачи в модель машинного обучения. Если мы вводим значения NaN, мы должны позаботиться о связи между отсутствующими значениями и нашей целевой переменной, которая здесь является вероятностью сделки.

5.1 Обработка отсутствующих значений

Цена: Для цены отсутствует 85632 значения, что составляет примерно 5,6 % в сравнении. Я использовал здравый смысл и подход, чтобы заменить это значение этими отсутствующими значениями со средним значением его категории.

Изображение: Для изображений, отсутствующих в наборе данных, изначально я думал просто ничего не вменять, но я руководствуюсь здравым смыслом и вменяю изображение в отношении режима этого конкретного изображения родительской категории.

Для остальных функций , поскольку пропущенных значений много, я заменяю значения NaN строкой «отсутствует», чтобы это было действием в качестве новой категории.

5.2. Очистка текста:

Очистка текста и описания путем понижения текста и знаков препинания.

5.3. Изображения в массив:

Я преобразовал изображения в массив с помощью cv2, а затем изменил его размер до 128 x 128, поскольку у меня не так много памяти, чтобы справиться с этой проблемой, я сохраняю размерность низкой.

6. Разработка функций:

Создание новых функций может оказаться сложной задачей. Лучший способ получить фору в этом — погрузиться в предметную область и поискать исследовательские работы, блоги, статьи и т. д. Ядра Kaggle в связанных доменах также являются хорошим способом найти информацию об интересных функциях.

Мы реализовали несколько простых и проверили работоспособность модели.
Вот краткий обзор функций:

6.1. По регионам Минимальные, максимальные, средние и медианные цены:
Агрегация цен по регионам.

6.2. По городу Минимальные, максимальные, средние и медианные цены:
Агрегация цен по городу

6.3. Название родительской категории Мин. , макс., среднее и медианное цены: Агрегация цен, группирующих родительскую категорию.

6.4. Название категории Мин., Макс., Среднее и Медиана Цены:
Агрегация групп цен Название категории.

6.5. Регион и город Минимальные, максимальные, средние и медианные цены:
Агрегация цен по регионам и городам.

6.6. Тип пользователя и родительская категория с учетом Мин., Макс., Среднее и Медиана Цены: Совокупность цен, группирующих тип пользователя и название родительской категории.

6.7. Тип пользователя и название категории с учетом Мин., Макс., Среднее и Медиана Цены: Агрегация цен по типу пользователя и названию категории.

6.8. Длина слов в заголовке и описании.

6.9. В заголовке и описании учитываются специальные символы, такие как ↓, ✔, ❀, ஜ, ! и т.д.

6.9. Предварительно обученные векторы слов FastText встраиваются в заголовок.

6.10. Встраивание предварительно обученных векторов слов FastText для описания.

6.11. Категориальная характеристика :
Я решил использовать слой встраивания в глубокой нейронной сети, поэтому я создаю пользовательскую функцию с токенизатором Keras для кодирования всех категориальных функций. Категориальные функции включают user_type, город, регион, parent_category_name, category_name, param_1, param_2, param_3, image_top_1.

Примечание:
В части развертывания я собираюсь отказаться от функции агрегирования, причина в том, что мои тестовые данные также имеют распределение, благодаря которому мы можем агрегировать функции и наши значения. Но для развертывания я собираюсь вставить одну точку данных в свою модель, чтобы агрегация невозможна. Даже здесь, если мы возьмем реальный сценарий, если мы предопределили наши значения агрегации здесь, мы можем иметь или не иметь новое категориальное значение. Вот почему я подумал зайти сюда.

7. Изучение наших моделей машинного обучения:

Для создания моей первой базовой модели я использовал различные подходы высшего ранга, и общим в их подходах является то, что большинство из них использует методы Boosting Ensemble. Они собрали различные ансамбли, некоторые из них рассчитаны даже на 30 базовых моделей. А вот обладатель первого ранга делится своими подходами к глубокому обучению, что весьма интересно и вдохновляюще. Поэтому я решил двигаться вперед с подходом глубокого обучения, поскольку моя основная цель не в том, чтобы победить тройку лучших в Kaggle, я подхожу к этой проблеме как к реальному бизнес-решению.

7.1. Первая базовая модель:
Итак, в моей первой базовой модели я использовал LSTM для обеих своих текстовых функций: заголовка и описания. Здесь используется слой встраивания и инициализируется предварительно обученными весами из русского языка FastText. Категориальная и другая инженерная функция отправляется на какой-то плотный слой, затем все объединяется и переходит на несколько плотных слоев.

Все функции активации здесь «RELU», а веса инициализируются с помощью He_Normal(). Используемый здесь LSTM также имеет recurrent_dropout, который равен 0,3. Здесь наша модель кажется немного подогнанной, я не сильно регулировал только один пакетную нормализацию и один слой отсева. Поскольку это наш первый подход к сокращению, наша модель выполняет достойную роль с частной оценкой 0,24619.и публичный балл 0,24175.

Первая базовая модель Поток

7.2 Добавление GRU и встраивание в базовую модель:

Как мы видели, мы получили приличный результат для начала, я начал с LSTM для текстовых данных. Одна вещь, которую я заметил, это то, что потери не уменьшаются при 0,23, поскольку они могут найти свои глобальные минимумы. Поэтому я попытался сначала изменить LSTM на GRU и повторно запустить обучение, это помогает нашей модели уменьшить потери с 0,23 до 0,227. Итак, я продолжал импровизировать модель, добавляя слой внедрения к каждому из категориальных данных, поскольку категориальные данные здесь очень важны.

7.3 Окончательная лучшая модель:

Эта модель вдохновлена танцем первого победителя с ансамблями. Ключевое отличие от моей предыдущей модели заключается в том, что я никогда не добавлял изображения в свою модель, в этой модели я экспериментировал с VGG16, Inception и InceptionResNetV2 для трансферного обучения, в котором InceptionResnetV2 работает лучше, чем VGG16 и Inception. После вывода базового уровня из InceptionResNetV2 я экспериментировал со слоем свертки, затем с максимальным пулом, а затем с плотным слоем, что повышает производительность модели трансферного обучения.

Я использовал однослойный GRU для текстовой функции и пытался сделать мою модель слабой, так как иногда модель получает переобучение. За всеми плотными слоями последовали пакетная нормализация и выпадение, чтобы упорядочить мою модель.

Эта модель лучше, чем две предыдущие модели. Вот одна вещь, которой я хочу поделиться со всеми вами, это то, что, поскольку этот набор данных большой, у меня нет таких ресурсов, чтобы работать со всеми наборами данных вместе с изображениями. Итак, здесь я экспериментировал только с 50 тысячами точек данных, исходный набор данных содержит 1,5 миллиона точек данных. Недостаток использования меньшего количества точек данных приводит к переобучению модели, я пробовал несколько способов упорядочить модель, но ничего не работает. Вышеупомянутые две модели, которые были обучены с полным набором данных, идеально подходят для моего набора данных перекрестной проверки. Модель не может изучить все распределение.

Kaggle Submission Scores:

9. Развертывание на виртуальной машине:

Я использовал потоковый API с открытым исходным кодом для развертывания моей модели на моем локальном компьютере, вы должны написать все коды на python Без HTML, CSS или JavaScript , это весело па! Вы можете проверить видео ниже.

10. Резюме и будущие аспекты:

Этот проект довольно интересный, все типы данных для решения проблемы. Подводя итог этому проекту, мы построили хорошую модель с самого начала, первая модель способна дать правильное направление для движения вперед.