Лекція 2. поняття даних

Контекстна реклама -це різновид розміщення Інтернет-реклами, в основі якого лежить принцип відповідності змісту рекламного матеріалу змісту Інтернет-сторінки, на якій розміщується даний матеріал.

Ставка –максимальна кількість грошей, яку рекламодавець готовий платити за клік (перехід на сайт).

Мінімальна вартість кліка - вартість кліка, нижче за яку не можливо виставити свою ставку.

Позиція оголошення –місце розміщення оголошення у рекламному блоці.

CTR (click-through rate) — показник ефективності інтернет-реклами, вимірюваний як відношення числа натиснень на рекламне оголошення (кліков) до числа показів цього оголошення.

СТВ (click-to-buyer) — показник ефективності інтернет-реклами, вимірюваний як відношення числа відвідувачів комерційного веб-ресурсу, привернутих рекламою і, яки оформили покупку, до загального числа привернутих рекламою відвідувачів. Показник відображає конверсію відвідувачів, в деяких випадках називається коефіцієнтом конверсії.

CTI (click-to-interest) — показник ефективності інтернет-реклами, вимірюваний як відношення числа відвідувачів комерційного веб-ресурсу, привернутих рекламою і, яки зацікавилися сервером (що відвідали декілька його сторінок), до загального числа привернутих рекламою відвідувачів.

AD Impression — загальне число зроблених веб-сайтом або видавцем показів того або іншого банера (завантажень комп'ютерами користувачів рекламного носія, відмічених в лог-файлах серверу) за певний час.

AD Reach — число унікальних користувачів, яким був показаний банер (виключається повторний рекламний показ банеру) за певний час.

AD Frequency — середня частота показу банера рекламодавця одному користувачу. Обчислюється як відношення загального числа показів до числа унікальних користувачів: AD Frequency = AD Impression/AD Reach.

FFA (flat free advertising) — фіксована платня за рекламу, простий метод ціноутворення в рекламі, при якому розміщення реклами оплачується за певний час, без урахування числа показів і зворотної реакції аудиторії.

СРМ (cost per mille, cost per thousand) — метод ціноутворення в рекламі, при якому її ціна обчислюється за 1000 показів рекламного носія.

СРС (cost per click) — методу ціноутворення в рекламі, вимірюваний як відношення витрат на рекламу до 1000 кліків — клацань мишею на рекламному банеру. Використовується також як показник ефективності інтернет-реклами.

CPV (cost per visit) — методу ціноутворення в інтернет-рекламі (може використовуватися як показник ефективності інтернет-реклами), вимірюваний як відношення витрат на рекламу до числа привернутих відвідувачів.

СРА (cost per action) — показник ефективності інтернет-реклами, вимірюваний як відношення витрат на рекламу до числа дій, що цікавлять рекламодавця, що були зроблені привернутими рекламою відвідувачами.

CPS (cost per sale) — показник ефективності інтернет-реклами, вимірюваний як відношення витрат на рекламу до числа здійснених привернутими клієнтами покупок.

СРЕ (cost per exposure) — показник ефективності інтернет-реклами, вимірюваний як відношення витрат на рекламу до числа рекламних звернень, що фактично дійшли до споживача.

5. ТЕМИ ДЛЯ НАПИСАННЯ РЕФЕРАТІВ

1. Сучасний стан і перспективи розвитку Інтернет-реклами.

2. Порівняний аналіз, характеристика і можливості сучасних браузерів.

3. Маркетингові дослідження в Інтернет.

4. Маркетинговий аналіз сайтів електронної комерції.

5. Копірайтинг: особливості написання текстів для сайтів.

6. Основні пошукові систем в українському Інтернету та їх характеристика.

7. Сервіси пошукової системи Google та їх використання у професійної діяльності маркетологу.

8. Методи пошукової оптимізації і просування Web-сайту в Інтернет.

9. Банерна реклама в українському Інтернету.

10. Дизайн сайту та його вплив на ведення бізнесу в Інтернет.

11. Використання соціальних мереж у маркетингової діяльності в Інтернет.

12. Системи контекстної реклами: характеристика й порівняний аналіз.

13. Характеристика і порівняний засобів Web-аналізу для просування сайту.

14. Показники ефективності рекламних кампаній у мережі Інтернет.

15. Блоги - новий засіб маркетингових комунікації.

Лекція 2. поняття даних

В лекції докладно розглядається поняття даних. Пояснюється значення понять об'єкт та атрибут, вибірка, залежна і незалежна змінна. Докладно обговорюються типи шкал. Приводяться різні типи наборів даних. Коротко розглянуті поняття бази даних і СУБД.

1. Що таке дані?

У широкому розумінні дані являють собою факти, текст, графіки, рисунки, звуки, аналогові або цифрові відео сегменти.

Дані можуть бути отримані в результаті вимірів, експериментів, арифметичних і логічних операцій.

Дані повинні бути представлені у формі, придатній для зберігання, передачі та обробки.

Іншими словами, дані – це неопрацьований матеріал, надаваний постачальниками даних і використовуваний споживачами для формування інформації на основі даних.

Набір даних й їхніх атрибутів

У таблиці 2.1 представлена двомірна таблиця, що представляє собою набір даних.

Таблиця 2.1. Двомірна таблиця "об'єкт-атрибут"

По горизонталі таблиці розташовуються атрибути об'єкта або його ознаки. По вертикалі таблиці – об'єкти.

Об'єкт описується як набір атрибутів.

Об'єкт також відомий як запис, випадок, приклад, рядок таблиці і т.д.

Атрибут – властивість, що характеризує об'єкт.

Наприклад: кольори ока людини, температура води і т.д.

Атрибут також називають змінною, полем таблиці, виміром, характеристикою.

У результаті операціоналізацій понять, тобто переходу від загальних категорій до конкретних величин, виходить набір змінних досліджуваного поняття.

Змінна (variable) – властивість або характеристика, загальна для всіх досліджуваних об'єктів, прояв якої може змінюватися від об'єкта до об'єкта.

Значення (value) змінної є проявом ознаки.

При аналізі даних, як правило, немає можливості розглянути всю сукупність об'єктів, що цікавить нас. Вивчення дуже великих обсягів даних є дорогим процесом, що вимагає більших часових витрат, а також неминуче приводить до помилок, пов'язаних з людським фактором.

Цілком достатньо розглянути деяку частину всієї сукупності, тобто вибірку, і одержати інформацію, що цікавить нас, на її підставі.

Однак розмір вибірки повинен залежати від різноманітності об'єктів, представлених у генеральній сукупності. У вибірці повинні бути представлені різні комбінації та елементи генеральної сукупності.

Генеральна сукупність (population) – вся сукупність досліджуваних об'єктів, що цікавить дослідника.

Вибірка(sample) – частина генеральної сукупності, певним способом відібрана з метою дослідження та одержання висновків про властивості і характеристики генеральної сукупності.

Параметри – числові характеристики генеральної сукупності.

Статистики – числові характеристики вибірки.

Часто дослідження ґрунтуються на гіпотезах. Гіпотези перевіряються за допомогою даних. Гіпотеза – припущення щодо параметрів сукупності об'єктів, що повинне бути перевірене на її частині.

Гіпотеза – частково обґрунтована закономірність знань, що служить або для зв'язку між різними емпіричними фактами, або для пояснення факту або групи фактів.

Приклад гіпотези: між показниками тривалості життя і якістю харчування є зв'язок. У цьому випадку метою дослідження може бути пояснення змін конкретної змінної, у цьому випадку – тривалості життя. Допустимо, існує гіпотеза, що залежна змінна (тривалість життя) змінюється залежно від деяких причин (якість харчування, спосіб життя, місце проживання і т.д.), які і є незалежними змінними.

Однак змінна споконвічно не є залежною або незалежною. Вона стає такою після формулювання конкретної гіпотези. Залежна змінна в одній гіпотезі може бути незалежної в іншій.

Виміри

Вимір – процес присвоєння чисел характеристикам досліджуваних об'єктів відповідно до певного правила.

У процесі підготовки даних виміряється не сам об'єкт, а його характеристики.

Шкала – правило, відповідно до якого об'єктам привласнюються числа.

Багато інструментів Data Mining при імпорті даних з інших джерел пропонують вибрати тип шкал для кожної змінної і/або вибрати тип даних для вхідних і вихідних змінних (символьні, числові, дискретні та безперервні). Користувачеві такого інструмента необхідно володіти цими поняттями.

Змінні можуть бути числовимиданими або символьними.

Числові дані, у свою чергу, можуть бути дискретними й безперервними.

Дискретні дані є значеннями ознаки, загальне число яких скінчене або безмежне, але може бути підраховане за допомогою натуральних чисел від одного до безмежності.

Приклад дискретних даних. Тривалість маршруту тролейбуса (кількість варіантів тривалості звичайно): 10, 15, 25 хв.

Безперервні дані – дані, значення яких можуть приймати яке завгодно значення в деякому інтервалі. Вимір безперервних даних припускає велику точність.

Приклад безперервних даних: температура, висота, вага, довжина і т.д.

Шкали

Існує п'ять типів шкал вимірів: номінальна, порядкова, інтервальна, відносна і дихотомічна.

Номінальна шкала (nominal scale) – шкала, що містить тільки категорії; дані в ній не можуть упорядковуватися, з ними не можуть бути зроблені ніякі арифметичні дії.

Номінальна шкала складається з назв, категорій, імен для класифікації і сортування об'єктів або спостережень по деякій ознаці.

Приклад такої шкали: професії, місто проживання, родинний стан.

Для цієї шкали застосовні тільки такі операції: дорівнює (=), не дорівнює (¹).

Порядкова шкала (ordinal scale) – шкала, у якій числа присвоюють об'єктам для позначення відносної позиції об'єктів, але не величини розходжень між ними.

Шкала вимірів дає можливість ранжувати значення змінних. Виміри у порядковій шкалі містять інформацію тільки про порядок проходження величин, але не дозволяють сказати "наскільки одна величина більше іншої", або "наскільки вона менше іншої".

Приклад такої шкали: місце (1, 2, 3-е), що команда одержала на змаганнях, номер студента в рейтингу успішності (1-й, 23-й, і т.д.), при цьому невідомо, наскільки один студент успішніший за іншого, відомий лише його номер у рейтингу.

Для цієї шкали застосовуються тільки такі операції: дорівнює (=), не дорівнює (¹), більше (>), менше (<).

Інтервальна шкала (interval scale) – шкала, різниці між значеннями якої можуть бути обчислені, однак їхні відношення не мають змісту.

Ця шкала дозволяє знаходити різницю між двома величинами, має властивості номінальної та порядкової шкал, а також дозволяє визначити кількісну зміну ознаки.

Приклад такої шкали: температура води у морі зранку – 19 градусів, увечері – 24, тобто вечірня на 5 градусів вище, але не можна сказати, що вона в 1,26 разів вище.

Номінальна і порядкова шкали є дискретними, а інтервальна шкала – неперервною, вона дозволяє здійснювати точні виміри ознаки і робити арифметичні операції додавання (+), віднімання (–), множення (*), ділення (/).

Для цієї шкали застосовуються тільки такі операції: дорівнює (=), не дорівнює (¹), більше (>), менше (<), операції додавання (+) і віднімання (–).

Відносна шкала (ratio scale) – шкала, у якій є певна точка відліку та можливі відносини між значеннями шкали.

Приклад такої шкали: вага новонародженої дитини (4 кг й 3 кг). Перший в 1,33 рази важчий.

Ціна на картоплю у супермаркеті в 1,2 рази вища, від ціни на базарі.

Відносні та інтервальні шкали є числовими.

Для цієї шкали застосовуються тільки такі операції: дорівнює (=), не дорівнює (¹), більше (>), менше (<), операції додавання (+) і віднімання (–), множення (*) і ділення (/).

Дихотомічна шкала (dichotomous scale) – шкала, що містить тільки дві категорії.

Приклад такої шкали: стать (чоловіча та жіноча).

Приклад використання різних шкал для вимірів властивостей різних об'єктів, у цьому випадку температурних умов, наведений у таблиці даних, зображеної в таблиці 2.2.

Таблиця 2.2. Безліч вимірів властивостей різних об'єктів

Приклад використання різних шкал для вимірів властивостей однієї системи, у цьому випадку температурних умов, наведено у таблиці даних, зображеної в таблиці 2.3.

Таблиця 2.3. Безліч вимірів властивостей однієї системи

Висновки. У цій частині лекції ми розглянули поняття даних, об'єкта та атрибута, їхньої характеристики.

Також ми обговорили типи шкал. Номінальна шкала описує об'єкти або спостереження в термінах якісних ознак. На один крок далі йдуть порядкові шкали, що дозволяють упорядковувати спостереження або об'єкти по певній характеристиці. Інтервальні та відносні шкали більш складні, у них можливе визначення кількісного значення ознаки.