
В продолжение разговора о применении технологий Big Data и Machine Learning в рекламе и маркетинге, сегодня рассмотрим архитектуру системы прогнозирования конверсии рекламных объявлений. Читайте далее, как организовать предиктивную аналитику больших данных на Apache Kafka и компонентах ELK-стека (Elasticsearch, Logstash, Kibana), почему так важно тщательно подготовить данные к машинному обучению, какие функции PySpark помогают сделать это и на что обратить внимание при настройке Spark-кластера. Строим систему потоковой аналитики Big Data на Apache Kafka и Kibana через Logstash и Elasticsearch Начнем с постановки задачи: требуется спрогнозировать конверсию рекламных объявлений, т.е. вычислить CTR-рейтинг (click through rate) или показатель кликабельности. Эта важная метрика эффективности интернет-маркетинга определяет отношение числа кликов на рекламное объявление к числу показов и измеряется в процентах. К примеру, если реклама была Далее …