Спрос на авито: В Красноярске Авито растёт за счёт блокировки Instagram и блокирует объявления об установке VPN

Содержание

В Красноярске Авито растёт за счёт блокировки Instagram и блокирует объявления об установке VPN

Специалисты сферы услуг в Красноярске из Instagram переходят на Авито Услуги.

Аналитики сервиса фиксируют рост количества новых объявлений от бьюти-мастеров, дизайнеров, репетиторов и других специалистов после первых дней блокировки Instagram.

Малый бизнес ищет альтернативные заблокированным соцсетям способы продвижения своих услуг. В особенности это касается услуг, продвижение которых связано с использованием видео и фотографий. Аналитики Авито Услуг зафиксировали рост количества объявлений на платформе в Красноярске в этих категориях, а также сравнили предложение от специалистов в показателях год к году.

Бьюти-мастера По данным исследования Авито Услуг и агентства Data Insight*, в категории услуг «Красота и здоровье» онлайн-площадкой №1 по доле привлекаемых заказов традиционно выступал Instagram. В этом сегменте его использовали вдвое больше специалистов, чем в сфере услуг в целом. С учётом новых обстоятельств, как свидетельствует аналитика сервиса Авито Услуги, мастера и специалисты начали постепенно переходить с привычной для себя площадки на Авито. В Красноярске за неделю с 10 по 16 марта 2022 по сравнению с началом марта количество объявлений от мастеров красоты на Авито Услугах увеличилось на 4%. Если сравнивать середину марта этого года с 2021, то динамика более интенсивная. За год предложений от бьюти-мастеров в Красноярске на площадке стало больше на 15%.

Специалисты в сфере обучения За последнюю неделю рост предложений в сфере обучения в Красноярске составил 3%. По стране чаще остальных в данной категории размещали свои предложения об услугах инструкторы по вождению (+31%), логопеды (+21%) и тренеры по танцам (+18%).

Дизайнеры, фотографы и специалисты по рекламе Объявлений от специалистов в области рекламы и дизайна в Красноярске стало на 4% больше, чем в аналогичный период накануне, а за год рост составил 14%.

В топ-5 по динамике размещения на платформе год к году вошли фото- и видеооператоры (+15%) и организаторы различных мероприятий (+15%).

Россияне в середине марта по сравнению с началом месяца стали чаще интересоваться услугами на платформе Авито Услуги. В Красноярске заметно увеличился спрос на услуги специалистов в сфере обучения (+53%). Особенно востребованы в этой категории оказались репетиторы по предметам школы и ВУЗа (+51%). Также по всей стране рост спроса отмечен на педагогов по рукоделию (+39%), инструкторов по вождению (+36%) и тренеров по спорту и танцам (+31%). Также по динамике спроса в Красноярске в топе оказались услуги специалистов по рекламе (+38%) и косметологические услуги (+27%). Среди последних чаще жители страны интересовались СПА (+27%), тату, пирсингом и услугами парикмахеров (по +19%).

Стоит отметить, что Авито Услуги блокирует у себя объявления об установке сервисов для обхода блокировок Роскомнадзора.

«Все объявления на Авито проходят проверку на соответствие действующему законодательству РФ и правилам нашей платформы. Согласно этому запрещено размещение объявлений по установке сервисов для обхода блокировок регуляторов и обеспечению доступа к запрещённым на территории РФ ресурсам. Подобные объявления при обнаружении оперативно блокируются», —

заявили в пресс-службе Авито.

Авито поддержит российских предпринимателей

Компания объявила о мерах поддержки по всем ключевым сферам: товары, услуги, работа, авто, недвижимость

Фото: Авито

Крупнейшая в России онлайн-платформа объявлений Авито запускает пакет мер для поддержки представителей малого, среднего и крупного бизнеса. Таким образом, компания планирует дать возможность предпринимателям — вне зависимости от размера и сферы их бизнеса — продолжить работу и привлекать новую аудиторию среди более чем 80 млн пользователей, сообщает сайт компании.

Программа поддержки предпринимателей включает в себя увеличение числа каналов доставки, специальные тарифы на размещение объявлений, новые инструменты продвижения и аналитические сервисы, которые помогут сохранить эффективность бизнеса и найти новые возможности для развития. Для профессиональных пользователей, которые только подключились к платформе, доступны программы обучения и онбординга.

«Цель компании сегодня как платформы для бизнеса — поддерживать малое и среднее предпринимательство, а также крупный бизнес. Мы готовы постоянно обновлять и расширять планы по поддержке клиентов в тех категориях, где это наиболее необходимо. Мы продолжим развивать нашу площадку чтобы дать предпринимателям и партнерам полезный инструментарий и уверенность в завтрашнем дне», — заявил генеральный директор Авито Владимир Правдивый.

Бизнес Авито объединяет пять вертикалей, охватывающих ключевые сферы жизни потребителя: товары, услуги, работа, авто, недвижимость. Компания объявила о мерах поддержки предпринимателей по всем этим направлениям.

В категории «Товары» расширяются возможности «Авито Доставки» и подключаются новые каналы: постаматы, курьерская доставка. Кроме того, у предпринимателей появится возможность доставлять товар своими силами по предоплате через безопасную сделку. Для компаний, которые изучают возможности расширения или запуска нового бизнеса, появится сервис «Аналитика спроса». Он поможет получить актуальную статистику по ключевым параметрам рынка и объективно оценить спрос и предложение в различных категориях. В подразделе «Оборудование для бизнеса» с 15 марта появится сервис мультилокации — предприниматели смогут выбрать регионы, в которых им наиболее интересно показывать объявления. Также в этой категории будет предложена скидка на размещение объявлений в 20%.

В категории «Авто» Авито вложит дополнительные ресурсы в развитие сервиса для дилеров, который позволит нарастить объем выкупа автомобилей с пробегом у частных продавцов. Для этого используются сервис «Авито Аукцион» — он уже запущен и работает в шести городах, а также система управления дилерским бизнесом Maxposter.

«Это позволит дилерам компенсировать снижение притока авто с пробегом», — отметили в компании.

Кроме того, усилится проверка достоверности и качества объявлений дилеров и частных профессиональных продавцов. Это позволит оградить покупателей от недобросовестных продавцов, а дилерам, которые ведут бизнес честно, получить больше покупателей. Также, дилерам будет доступна аналитика и экспертиза Авито по рынку автомобилей.

В категории «Недвижимость» Авито продолжит инвестировать в маркетинг в целях поддержания спроса и предложение на площадке. Компаниям будут доступны аналитика и собственная экспертиза Авито по состоянию рынка недвижимости.

«Будет усилена проверка достоверности и качества объявлений объектов недвижимости, подготовлены инструменты для застройщиков, которые позволят привлекать покупателей на конкретные проекты, а также появится возможность размещать медийную рекламу на площадке», — подчеркнули в компании.

Также «Авито» намерена поддержать клиентов других платформ после отмены их работы в России и разработать инструмент для ускоренной интеграции и обучения новых пользователей.

В категории «Услуги» будет пересмотрен подход к формированию стоимости размещения и продвижения объявлений для большинства категорий услуг. В зависимости от сценариев состояния отрасли Авито также подготовит программу скидок и бонусов для отдельных категорий исполнителей на платформе. Первое объявление об услугах любой специалист или компания в большинстве категорий могут разместить бесплатно — платить за просмотры объявлений и контакты не нужно.

«В числе других мер поддержки категории Авито планирует развивать образовательные проекты чтобы помочь исполнителям работать с площадкой и продвигать свои услуги», — уточнили в «Авито».

В частности, в категории «Работа» Авито увеличивает ресурсы в развитие сервиса «Авито Подработка», который адресован тем, что нуждаются в дополнительном заработке и готов подрабатывать в удобные часы и дни. Соискателей дополнительно поддержат обучающими материалами. С помощью Авито они смогут найти ответы на такие распространенные вопросы, как составить резюме, как встать на биржу труда, что делать при сокращении и другие. Будет активизирована работа с региональными центрами занятости по публикации региональных вакансий на платформе.

С начала марта количество заказов на платформе увеличилось на 40%, количество сделок — на 30% по сравнению с февралем. Количество покупателей, которые ежедневно заходят на Авито, показывает устойчивый рост и уже достигло 20 млн пользователей из разных регионов страны. В марте, по данным data.ai (App Annie), мобильное приложение Авито стало самым скачиваемым приложением в России для покупок.

Технически платформа также полностью готова к работе. Авито имеет самостоятельную инфраструктуру без критических внешних зависимостей. Проведенные компанией стресс-тесты подтвердили стабильность и работоспособность платформы для продавцов и покупателей.

Добавить BFM.ru в ваши источники новостей?

«Авито» поддержит предпринимателей: Деловой климат: Экономика: Lenta.ru

Создаваемый Авито хаб для бизнеса поможет найти возможности для развития

С начала марта количество заказов на Авито увеличилось на 40 процентов, а число сделок на платформе выросло на 30 процентов по сравнению с февралем. В марте 2022 года мобильное приложение Авито в очередной раз стало самым скачиваемым приложением для покупок. Возможности Авито как крупнейшей в России онлайн-платформы объявлений помогут предпринимателям расширить бизнес на более чем 80-миллионную аудиторию пользователей по всей стране, а новые меры поддержки компаний — продолжать стабильно работать в новых условиях. Об этом сообщает телеграм-канал Банкста.

«Цель Авито сегодня как платформы для бизнеса — поддерживать малое и среднее предпринимательство, а также крупный бизнес. Компания готова постоянно обновлять и расширять планы по поддержке клиентов в тех категориях, где это наиболее необходимо. «Авито» продолжает развивать площадку, чтобы дать предпринимателям и партнерам полезный инструментарий и уверенность в завтрашнем дне», — цитирует Банкста слова генерального директора Авито Владимира Правдивого.
Рассказываем подробнее, какие меры поддержки предлагает компания бизнесу.

В категории «Товары» будут подключены новые каналы доставки, в частности, постаматы и курьерская доставка. У предпринимателей появится возможность доставлять товар своими силами по предоплате через режим безопасной сделки. Будет запущен инструмент «Аналитика спроса», который содержит актуальную статистику по ключевым параметрам рынка и поможет бизнесу объективно оценить спрос и предложение в различных категориях. В категории «Оборудование для бизнеса» с 15 марта появятся мультилокации — продавцы смогут выбрать регионы, в которых им наиболее интересно показывать объявления. Также в этой категории будет предложена скидка на размещение объявлений в 20 процентов.

В категории «Авто» Авито вложит дополнительные ресурсы в развитие сервиса для дилеров, чтобы они могли нарастить объем выкупа автомобилей с пробегом у частных продавцов. Для этого используются сервис «Авито Аукцион» — он уже работает в 6 городах — и система проверки автомобилей Maxposter, что поможет автодилерам компенсировать снижение количества сделок по трейд-ин.

В категории «Недвижимость» Авито усилит проверку достоверности и качества объявлений объектов недвижимости. Компания также продолжит инвестировать в маркетинг, чтобы поддержать спрос и предложение на площадке, и предоставит аналитику и собственную экспертизу о состоянии рынка недвижимости. Для риэлтеров и застройщиков будут доступны новые инструменты, которые позволят привлекать покупателей на конкретные проекты. Будет дана возможность размещать медийную рекламу на площадке. Клиентов других платформ поддержат после отмены их работы в России.

В категории «Услуги» Авито предложит новый подход подход к формированию стоимости размещения и продвижения объявлений для большинства категорий услуг. Компания работает над системой скидок и бонусов для отдельных категорий исполнителей. Первое объявление об услугах любой специалист или компания в большинстве категорий могут разместить бесплатно — платить за просмотры объявлений и контакты не нужно. Будут развиваться образовательные проекты, чтобы помочь исполнителям работать с площадкой и продвигать свои услуги.

В категории «Работа» Авито увеличит ресурсы в развитие сервиса «Авито Подработка», который адресован тем, кто ищет дополнительный заработок и готов подрабатывать в удобные часы и дни. Компания поддержит соискателей специальными обучающими материалами, а также активизирует работу с региональными центрами занятости по увеличению на платформе числа вакансий в регионах.

Бизнес-модель Авито доказала свою устойчивость и эффективность за 15 лет работы, цитирует телеграм-канал Банкста сайт компании. В Авито провели стресс-тесты инфраструктуры и подтвердили стабильность и работоспособность всех сервисов для продавцов и покупателей. «У нас самостоятельная инфраструктура без критических внешних зависимостей, и мы готовы бесперебойно работать при любом сценарии ограничений. Банки-партнеры работают в рамках Национальной системы платёжных карт, организованы запасные каналы платежей», — говорится на сайте Авито.

Спрос на запчасти и на услуги ремонта в 2020 году вырос

Согласно данным Авито Авто, по итогам 2020 года в России заметно вырос спрос на автозапчасти и услуги ремонта автомобилей. Покупкой автозапчастей на Авито Авто в ушедшем году интересовались на 24,9% активнее, чем в 2019 году, а услугами авторемонта – на 73%. Как отмечают эксперты Авито Авто, столь значительный рост спроса на комплектующие отчасти объясняется переориентацией покупателей на вторичный авторынок на фоне пандемии коронавируса и валютных колебаний.

Предложение по продаже автозапчастей также демонстрирует по итогам года положительную динамику: рост в сравнении с 2019 годом составил 16,1%. А предлагать услуги по ремонту автомобилей на Авито Авто в 2020 году стали на 28,9% чаще, чем годом ранее.

«В 2020 году россияне при покупке автомобилей чаще делали выбор в пользу вторичного авторынка. По данным Автостат, весной соотношение сделок по покупке подержанных и новых автомобилей впервые в истории российского авторынка достигло 5 к 1. На этом фоне произошел рост спроса на ремонтные работы и автозапчасти. Кроме того, активность в этих сегментах подстегивает и то, что водители, отказавшиеся от покупки автомобиля из-за роста цен или по иным причинам, инвестируют в ремонт уже имеющегося транспортного средства»,

– рассказывает Александр Куроптев, руководитель категории «Запчасти и аксессуары» в Авито Авто.

Активнее всего россияне интересуются услугами по ремонту двигателя, автоэлектрике, а также ремонту и покраске кузова автомобиля. Соответствующие поисковые запросы стали наиболее распространенными в категории «Автосервис» на Авито Авто в 2020 году.

При этом, по данным Авито Авто, интерес к покупке битых автомобилей на запчасти в России снизился в 2020 году на 21,4%. Снижение наблюдается практически во всех крупных городах страны. Однако в Барнауле, Воронеже, Красноярске и Новосибирске при этом наблюдается противоположный тренд. В этих городах покупкой автомобиля на запчасти, напротив, интересовались активнее, чем в 2019 году – на 30%, 79%, 18% и 10% соответственно.

Спрос на какие автозапчасти растет активнее всего

По итогам 2020 года заметнее всего увеличился спрос на комплектующие для ремонта кузова. Покупкой кузова целиком интересовались на 75% активнее, чем год назад, спрос на элементы кузова вырос на 64,3%, на пороги для кузова – на 56,1%.

Покупательский интерес к комплектующим для тормозных систем вырос на 52,4%, а к прокладкам и ремкомплектам для двигателей – на 51%.

Топ категорий запчастей по росту спроса в 2020 г., Авито Авто, Вся Россия

ТипРост спросаСредняя цена (руб)Изменение цены

Кузов/Кузов целиком

75,0%

10 000

0,0%

Кузов/Кузов по частям

64,3%

2 000

0,0%

Кузов/ Пороги

56,1%

2 500

-10,7%

Тормозная система

52,4%

1 500

7,1%

Двигатель/ Прокладки и ремкомплекты

51,0%

1 000

25,0%

Аккумуляторы

49,2%

3 600

2,9%

Система охлаждения

46,7%

2 000

0,0%

Двигатель/Ремни, цепи, элементы ГРМ

46,5%

1 500

15,4%

Двигатель/ Клапанная крышка

45,0%

1 500

0,0%

Стекла

44,8%

1 500

0,0%

Салон

43,6%

1 500

0,0%

Двигатель/Поршни, шатуны, кольца

43,1%

1 700

13,3%

Запчасти для ТО

43,0%

1 000

0,0%

Рулевое управление

42,7%

2 500

0,0%

Топливная и выхлопная системы

41,9%

2 000

0,0%

Кузов/ Кабина

41,5%

2 000

0,0%

Кузов/ Защита

41,2%

1 400

7,7%

Подвеска

40,2%

1 900

11,8%

Кузов/ Замки

40,1%

1 200

20,0%

Двигатель/ Крепление двигателя

38,6%

1 000

0,0%

Кузов/ Крепления

38,3%

1 000

0,0%

Автосвет

38,3%

2 300

9,5%

Кузов/ Крыша

38,1%

4 500

0,0%

Электрооборудование

37,7%

2 000

0,1%

Двигатель/ Генераторы, стартеры

37,3%

3 000

0,0%

Кузов/ Стойка кузова

37,0%

2 500

0,0%

Двигатель/ Двигатель в сборе

36,8%

15 000

50,0%

Трансмиссия и привод

36,7%

4 000

0,0%

Двигатель/ Приводные ремни, натяжители

35,3%

1 000

0,0%

Двигатель/ Масляный насос, система смазки

34,5%

1 800

20,0%

Кузов/ Капот

33,9%

5 000

0,0%

Двигатель/ Коленвал, маховик

33,8%

2 000

-20,0%

Кузов/ Брызговики

33,1%

980

8,9%

Кузов/ Рама

32,9%

3 000

-3,2%

Двигатель/ Катушка зажигания, свечи, электрика

32,5%

1 500

0,0%

Кузов/ Крышка, дверь багажника

32,2%

4 000

0,0%

Двигатель/ Блок цилиндров, головка, картер

31,9%

5 000

0,0%

Кузов/ Молдинги, накладки

31,0%

1 250

13,6%

Кузов/ Двери

30,9%

4 000

0,0%

Кузов/ Крылья

30,4%

2 800

3,7%

Кузов/ Заглушки

29,6%

600

0,0%

Кузов/ Балки, лонжероны

29,4%

3 000

3,4%

Двигатель/ Турбины, компрессоры

28,8%

7 000

7,7%

Двигатель/ Вакуумная система

28,5%

1 500

0,0%

Двигатель/ Электродвигатели и компоненты

26,0%

2 000

0,0%

Кузов/ Зеркала

25,8%

2 300

4,5%

Двигатель/ Коллекторы

25,6%

2 000

0,0%

«Авито» рассказал, как изменился спрос на подержанные консоли на фоне анонса нового поколения Статьи редакции

Этому также поспособствовала презентация PlayStation 5.

{«id»:217301,»type»:»num»,»link»:»https:\/\/dtf.ru\/gameindustry\/217301-avito-rasskazal-kak-izmenilsya-spros-na-poderzhannye-konsoli-na-fone-anonsa-novogo-pokoleniya»,»gtm»:»»,»prevCount»:null,»count»:319,»isAuthorized»:false}

{«id»:217301,»type»:1,»typeStr»:»content»,»showTitle»:false,»initialState»:{«isActive»:false},»gtm»:»»}

{«id»:217301,»gtm»:null}

14 183 просмотров

Как рассказали в «Авито», игровые консоли стали особенно востребованы не только во время карантина, но и после него. С конца августа по начало сентября спрос в России на площадке вырос в 1,5 раза.

Помимо этого на ситуацию повлияла презентация PlayStation 5, после которой количество объявлений на «Авито» с продажей предыдущих моделей PlayStation выросло на 31%, а в Москве даже выше — на 33%.

Больше всего пользователи площадки заинтересованы именно в PlayStation. На консоли Sony приходится 43% от поисковых запросов в этом сегменте, на Xbox — 13%, на Nintendo — всего лишь 3% от всех запросов.

По данным «Авито», в прошедшем месяце — неясно, идёт ли речь об августе или последних четырёх неделях — общий спрос на консоли вырос на 49% по сравнению с тем же периодом в 2019 году. Если смотреть по платформам, то рост PlayStation составил 59%, Xbox — 39%, а Nintendo — 56%.

Рассматривая данные по Москве и Петербургу в «Авито» также заметили, что в столице консолями Nintendo интересуются меньше всего, а вот в Петербурге наоборот — даже больше, чем другими устройствами.

Если смотреть именно на количество объявлений, то на PlayStation приходится около 37%, на Xbox — 15%, а на Nintendo — 3%.

В Татарстане растет спрос на подержанные автомобили — Реальное время

Спрос растет, а значит и цена

Третий квартал 2020 года принес рост продаж на рынке подержанных автомобилей Татарстана. Аналитики Avito Avto оценивают его в 37% по сравнению со вторым кварталом 2020 года. Но дело не только в полном обвале авторынка во время весеннего локдауна. Если сравнивать с аналогичным периодом 2019 года, то рост, по их расчетам, был на уровне 10%.Похожая ситуация складывается и в целом по стране: в России третий квартал показал рост на 40% по сравнению со вторым и 18% в годовом исчислении.

Средняя цена подержанного автомобиля в третьем квартале в Татарстане составила 320 000 рублей, в России — 300 000. В нашем регионе средняя стоимость подержанного автомобиля выросла на 10% по сравнению со вторым кварталом и на 3% за год. Эксперты компании считают, что за ростом цен на новые автомобили следует подорожание. Взрывной спрос на рынке подержанных автомобилей также влияет на поведение цен.

Фото: avito.ru

Как и ожидалось, по данным «Авито-Авто», в нашем регионе, как и по всей России, больше всего продаются подержанные автомобили Lada (в среднем 140 000 рублей). Подержанные автомобили Kia и Hyundai занимают вторую и третью строчки самых популярных марок в этом «хит-параде», а замыкают пятерку лидеров Chevrolet и Volkswagen.

Если углубиться в специфику моделей, первые четыре строчки рейтинга популярности занимают LADA: лидирует ВАЗ (Lada) Kalina (средняя цена — 170 000), за ним следует ВАЗ (LADA) 2114 Самара, затем ВАЗ (LADA) Granta, ВАЗ (LADA) Priora и только пятое место занимает Kia со своей сверхпопулярной моделью Rio.

«Все выходят после карантина»

Пресс-служба ГК «ТрансТехСервис» подтвердила «Реальному времени» описанную тенденцию:

«Рынок окончательно проснулся, все вышли из карантина, и мы действительно отмечаем интерес к подержанным автомобилям. Этому есть ряд причин: поведение потребителей сильно пострадало от коронавируса. Во-первых, уже можно говорить об определенном экономическом кризисе. Многие люди имеют более низкие доходы, и они не готовы покупать новую машину, поэтому рассматривают подержанные.Во-вторых, есть отложенный спрос — весной мы почти полтора месяца физически не могли работать. Кстати, поэтому некорректно сравнивать продажи в третьем квартале со вторым — мы оцениваем динамику продаж по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. Причем мы видим хороший рост как по некоторым маркам премиального сегмента, так и по массовому сегменту автомобилей.

Руслан Абдулнасыров, генеральный директор автосалона «Апельсин», глава Ассоциации автодилеров Татарстана, констатирует рост спроса даже в большем масштабе: примерно на 50%.Он связывает этот факт с дефицитом новых автомобилей на рынке:

«Весной производители были вынуждены остановить производство из-за карантина. Сейчас, после снятия карантина, производство новых автомобилей не может набрать обороты и удовлетворить спрос — ведь к текущему спросу теперь добавился отложенный. В результате, когда люди хотят купить новую машину, зачастую у них просто нет такой возможности физически. Рыночному буму способствует и нестабильность курса рубля.Поэтому многие решают купить подержанный автомобиль, причем классом чуть выше. Например, человек хотел бы купить новую Киа Рио, но покупает Киа Рио X-Line, с увеличенным клиренсом, или в комплектации с АКПП. Так, самые высокие котировки на рынке сейчас у автомобилей А-класса с пробегом до 30 000 километров, у которых был только один владелец, «чистая» история и никаких вопросов к документам (например, оригинал, а не дубликат). водительское удостоверение). Владельцы таких машин сейчас открыто поднимают цены, просят чуть ли не как за новую.

Что касается самых продаваемых брендов, Абдулнасыров подтверждает, что, как всегда, лидирует массовый сегмент: «Это товар, рассчитанный на большое количество покупателей, и это нормально».

Людмила Губаева

Татарстан

Avito поддержит российских предпринимателей

Крупнейшая в России рекламная онлайн-площадка Avito запускает пакет мероприятий для поддержки малого, среднего и крупного бизнеса.Таким образом компания планирует дать возможность предпринимателям — вне зависимости от размера и размера их бизнеса — продолжать работу и привлекать новую аудиторию среди более чем 80 млн клиентов, сообщается на сайте компании.

Программа поддержки предпринимателей включает в себя увеличение количества каналов поставок, специальные рекламные тарифы, новые рекламные инструменты и аналитические сервисы, которые помогут сохранить эффективность бизнеса и найти новые возможности для развития. Программы обучения и интерната доступны для профессиональных пользователей, которые только что подключились к платформе.

«Целью компании как бизнес-площадки сегодня является поддержка малого и среднего бизнеса, а также крупного бизнеса. Мы готовы постоянно обновлять и расширять наши планы поддержки клиентов в тех категориях, где это наиболее необходимо. Мы продолжим развивать нашу платформу, чтобы дать предпринимателям и партнерам полезные инструменты и уверенность в завтрашнем дне», — сказал Владимир Правдив, генеральный директор Avito.

Бизнес Avito объединяет пять вертикалей, которые охватывают основные сферы потребительской жизни: товары, услуги, работа, автомобили, недвижимость.Компания объявила о мерах поддержки предпринимателей по всем этим направлениям.

— Реклама —

В категории «Товары» расширены возможности «автодоставки» и подключаются новые каналы: посылки, курьерская доставка. Кроме того, предприниматели смогут самостоятельно доставлять товары по предоплате, через безопасную сделку. Для компаний, изучающих возможность расширения или запуска нового бизнеса, будет доступен сервис аналитики спроса.Он поможет вам получать актуальную статистику по ключевым параметрам рынка и объективно оценивать спрос и предложение в различных категориях. С 15 марта в разделе «Технологии для бизнеса» появится мультисервис — предприниматели смогут выбирать регионы, реклама в которых им наиболее интересна. Также в этой категории будет предложена скидка 20% на рекламу.

В категории «автомобили» «Авито» вложит дополнительные ресурсы в развитие сервиса для дилеров, что позволит увеличить объемы покупок подержанных автомобилей у частных продавцов.Для этого используется сервис Avito Auction – он уже запущен и работает в шести городах, а также система управления бизнесом Maxposter Dealer.

«Это позволит дилерам компенсировать сокращение потока автомобилей с пробегом», — говорится в сообщении компании.

— Реклама —

Кроме того, будет усилена проверка подлинности и качества рекламы дилерами и частными профессиональными продавцами. Это защитит покупателей от недобросовестных продавцов, а дилеры, ведущие бизнес честно, получат больше покупателей.Также дилерам будет доступна аналитика Avito и экспертиза автомобильного рынка.

В категории недвижимости Avito продолжит инвестировать в маркетинг, чтобы поддерживать спрос и предложение на сайте. Компаниям будет доступна аналитика и собственный опыт Avito о состоянии рынка недвижимости.

«Будет усилен контроль достоверности и качества рекламы недвижимости, застройщикам будут предоставлены инструменты, которые позволят им привлекать покупателей к конкретным проектам, а также появится возможность размещения медийной рекламы на сайте», — говорится в сообщении. сказала компания.Стресс.

— Реклама —

Avito также намерен поддерживать клиентов других платформ после отмены операций в России и разработать инструмент для ускоренной интеграции и обучения новых пользователей.

В категории «Услуги» будет пересмотрен подход к рекламе и популяризации ценности большинства категорий услуг. Исходя из сценариев ситуации в отрасли, Авито также подготовит программу скидок и бонусов для отдельных категорий исполнителей на платформе.Разместить первое объявление об услугах может любой специалист или компания в большинстве категорий – не нужно платить за просмотр объявления и установление контактов.

«Наряду с другими мероприятиями по поддержке категорий Avito планирует развивать образовательные проекты, чтобы помочь исполнителям работать с сайтом и продвигать свои услуги», — сообщили в Avito.

В частности, в категории «Работа» «Авито» увеличивает ресурсы на развитие сервиса «Подработка Авито», который ориентирован на тех, кто нуждается в дополнительном заработке и готов подрабатывать в удобные часы и дни.Абитуриентам дополнительно помогут с учебными материалами. С помощью Авито они смогут найти ответы на распространенные вопросы, например, как написать резюме, как выйти на рынок труда, что делать с сокращениями и многое другое. Будет усилена работа с региональными центрами занятости по размещению региональных вакансий на платформе.

С начала марта по сравнению с февралем количество заказов на платформе увеличилось на 40%, количество транзакций на 30%. Количество покупателей, ежедневно посещающих Авито, показывает стабильный рост и уже достигло 20 миллионов клиентов из разных регионов страны.В марте, по данным data.ai (App Annie), мобильное приложение Avito стало самым загружаемым приложением для покупок в России.

Технически платформа также полностью работоспособна. Avito имеет независимую инфраструктуру без критической внешней зависимости. Стресс-тесты, проведенные компанией, подтвердили стабильность и работоспособность платформы как для продавцов, так и для покупателей.

Не могу сделать запрос на авито, питон запросы, кто-нибудь сталкивался с этим? — Askto.pro

Не могу сделать запрос на авито, даже с правильными заголовками, не могу понять, почему в содержании ответа есть текст о бане по ip

Вот код:

  запросов на импорт

заголовки = {
    «Принять»: «текст/html, приложение/xhtml+xml, приложение/xml; q=0.9,изображение/веб-страница,*/*;q=0,8',
    'Accept-Encoding':'gzip, deflate, br',
    'Accept-Language':'ru-RU,ru;q=0.8,en-US;q=0.5,en;q=0.3',
    'Cache-Control':'max-age=0, без кеша',
    «Соединение»: «поддерживать активность»,
    _ym_d, S = ALNI_MbLoRO4isOtedh4eHQYGd7_b8HsKw; _fbp = fb.1.1607062347072.2011870276; _ga = GA1.2.598967223.1607062343; _gid = GA1.2.780706771.1608978591:;: 'Cookie' '__ cfduid = d98ccf4bc57033e3ce6ea6fb21cb8117e1607062340 __ шляется = J = d8ea69ed9b871984-22adea8353b9004c: Т = 1607062348 = 1607062343; _ym_isad = 2; _ym_uid = 1607062343575335486; _ym_visorc_188382 = ш; _ym_visorc_34241905 = Ь; _ym_visorc_419506 = ш; ABP = 0; buyer_from_page = основная; buyer_laas_location = 642320; buyer_local_priority_v2 = 0; buyer_location_id = 642320; buyer_popup_location = 0; buyer_selected_search_radius4 = 0_general ; cto_bundle = n6uAEV9MTEQlMkIwWFBBUkFoZjNiQXZwUWVIVnJmZHZ0SWtSdWl4STU0OWFtd05BRSUyQnU5NHFnUGhFbHQlMkJoYTVDZE9jMndweUdDcm00ckFrVk5mTm9oc2RlTVRUbDZTNUJmMXNFV1JkU0tSblRKR3VLQ3g1VDBwWU55eDJuT1pQdnhjRXhseU93Z21vclBEcTh5YkZsTk8zdlRpdnclM0QlM0Q; dfp_group = 31; е = e8c0af154c5520e62d6059f4e9572c01630247e51b9c7ed6630247e51b9c7ed6630247e51b9c7ed6630247e51b9c7ed6357212485bdbc727357212485bdbc727357212485bdbc72738b4a54cef5443c1d8b16176e03d28734b73d1ecef69802f46b8ae4e81acb9fa1 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; lastViewingTime = 1607062342126; Лури = омск, нет-SSR = 1; sessid = 8e6abbcda79db35258d93993017bf337.1608978587; showedStoryIds = 52-51-50-49-48-47-46-43-41-42-39-32-30; = SX h5sIAAAAAAACA03OQY7CMAxA0bt4zcJJTGp6G0iLAWtqUVMsBvXuAwtG7L + е / hPq2B1L3l0GakYU2NzYTBT6J9yhh9swLQ + PU84WxiLqrvQqBZlEETYwQp8q7rBLidK6AZ7qNOe54MxNKciCxVT5nyxtqfvx9zBsr9yQwijiRVk0R0f5IusWK71JKd2pk2s2YUIzVm2GIf4hfwZN5XE5nM / vO26sGCiBTh6I9k1y4byufz + Gxgr5AAAA; и = 2kfjpb8i.udgf3j. uey8i1md3400;v=1608984741',
    «Хост»: «www.avito.ru»,
    «Прагма»: «без кеша»,
    «Реферер»: «https://www.avito.ru/omsk»,
    «TE»: «Трейлеры»,
    «Небезопасные запросы на обновление»: «1»,
    «Агент пользователя»: «Mozilla/5.0 (X11; Ubuntu; Linux x86_64; rv:84.0) Gecko/20100101 Firefox/84.0'
}

r=requests.get('https://www.avito.ru/omsk/бытовая_электроника',headers=headers)
печать (р.текст)  

Краткий обзор конкурса Kaggle для Авито

У меня не было много времени на этот конкурс, поэтому я не вкладывал много средств в разработку функций, создание ансамблей или другие вещи. Поскольку я также участвовал в конкурсе Avazu, в котором использовался теперь уже известный код tinrtgu, я решил использовать тот же подход и здесь.

Общая цель конкурса — проанализировать поведение пользователей, чтобы создать модель для рекомендации рекламы для показа пользователям, с показателем успеха, который определяет, нажимает ли пользователь на рекламу. На эту тему уже много работы, поэтому нет необходимости пересобирать все с нуля.

Если вы не читали статью от Google на FTRL для предсказания рекламы и их просмотра из окопов , то я действительно могу порекомендовать это в качестве первого шага.Они касаются всех тем, которые мы находим в приложениях, таких как разреженность, ограничения на аппаратное обеспечение, ограничения на время обработки и так далее. Для тех, кто также разрабатывал системы торгов в реальном времени для платформ со стороны спроса или платформ со стороны предложения или других систем прогнозирования рекламы, это, вероятно, будет очень знакомо.

Данные, предоставленные Avito для конкурса, состояли из последовательности просмотров, включая информацию о пользователе, просмотренных им объявлениях, любых возможных запросах на связь с продавцом и так далее.Размер данных не представляет особых проблем, если вы используете онлайн-методы, как я, поскольку основной файл данных с поисковой информацией занимает около 10 ГБ без сжатия и содержит около 400 миллионов записей. Если вы хотите подробнее изучить способы ускорения процесса обучения, ознакомьтесь с Sublinear Optimization for Machine Learning by Clarkson et. др.

Реализация прошла довольно быстро, так как решение известно, для которого уже существует код Python. Как это часто бывает, Абишек опубликовал решение, которое превзошло бенчмарк.Для запуска этого решения потребовалось некоторое время, так как оно зависит от NumPy и Pandas, что исключает мое обычное использование PyPy для кода Python, требующее немного большей производительности. Это легко обойти с помощью некоторого разъединения, поэтому я разделил части, зависящие от NumPy и Pandas, в отдельный файл, что позволило использовать PyPy для высокопроизводительного кода, а другой код запускать отдельно.

Основной код, который может выполняться PyPy, состоит из определения объекта ftrl в дополнение к нескольким методам подбора, прогнозирования и обновления.Ничего сумасшедшего.

Если вы хотите собрать тестовый набор для локального сравнения, следующий метод, по-видимому, очень хорошо коррелирует с результатами в общедоступной таблице лидеров.

Из конкурса авито:

  1. Возьмем минимальную дату, которая встречается в тестовом наборе (12 мая?).

  2. Возьмите все ПОСЛЕДНИЕ сеансы для каждого пользователя, которые происходят после этой даты (или попробуйте). Последняя сессия — это сессия с самой высокой датой для каждого пользователя.

Эта проблема имеет временную составляющую, поэтому выборка из других периодов времени не годится, так как предполагается, что реклама со временем меняется.Случайная выборка не подойдет, так как она получит большую долю пользователей, у которых много сеансов. Если мы возьмем от пользователя что-либо, кроме последних (или n последних) сеансов, мы оставим будущее пользователя в тренировочном наборе, поэтому cv не будет совпадать из-за переобучения. Итог: на странице данных говорится, что они берут последний сеанс для каждого пользователя, который происходит после 12 мая. Так что нам просто нужно сделать то же самое (как можно ближе)!

Андрей Остапец, занявший 9-е место в конкурсе, на подходе сказал следующее:

Моя единственная модель ftrl с базовыми функциями: AdID, UserID, IPID, Position, Price, … + второго и третьего порядка взаимодействие между некоторыми из этих функций + оценка сходства между SearchQuery и Title и SearchParams и Params.Он получает оценку Public LB ниже 0,044.

Добавление в эту модель только одной новой функции PositionFactor от моего товарища по команде Александра. Это дало невероятные приращения, и модель набрала ~ 0,0418 на Public LB.

PositionFactor = hash( [Position 1_place:ObjectType 2_place:ObjectType 6_place:ObjectType 7_place:ObjectType 8_place:ObjectType]) , где Position — позиция данного контекстного объявления на странице результатов поиска. k_place:ObjectType — позиция и тип других объявлений на странице результатов поиска (если о них есть данные).

Модели Александра vw+xgb и vw+rf дают ему ~ 0,0424 на Public LB

После настройки гиперпараметров и определения весов для линейной комбинации наших решений мы получили 0,04137 на Public LB.

Gilberto Titericz Junior занял 5-е место и использовал этот метод, как описано Дмитрием Ефимовым:

Я использовал что-то подобное в конкурсе Avazu, если вам интересно, вы можете проверить мою презентацию (ссылка больше не доступна) about решение (есть несколько слайдов о Batch FTRL).Принцип заключается в сортировке комбинированного набора данных (обучения и тестирования) по некоторым полям и применении алгоритма FTRL. Тогда это будет работать следующим образом: алгоритм обучается на первой партии из набора поездов и делает прогноз на первой партии из набора тестов. Затем он начинает обучение на второй партии из набора поездов, начиная с коэффициентов из первой партии и так далее.

Это был интересный и веселый конкурс, хороший полигон для новых идей и подходов.Я написал реализацию на Go, которую я могу упаковать в виде библиотеки и в какой-то момент выложить на GitHub. А пока, вот разветвленная суть от ceshine реализации из другого конкурса:

Avito объявил о мерах поддержки российских предпринимателей

ДАННОЕ СООБЩЕНИЕ (МАТЕРИАЛ) СОЗДАНО И (ИЛИ) РАСПРОСТРАНЕНО ИНОСТРАННЫМ СМИ, ВЫПОЛНЯЮЩИМ ФУНКЦИИ ИНОСТРАННОГО АГЕНТА, И (ИЛИ) РОССИЙСКИМ ЮРИДИЧЕСКИМ ЛИЦОМ, ВЫПОЛНЯЮЩИМ ФУНКЦИИ ИНОСТРАННОГО АГЕНТА.

Сервис Avito объявил о мерах поддержки предпринимателей.По мнению компании, новые решения коснутся рынков товаров, услуг, автомобилей, недвижимости и труда. Профессиональные пользователи смогут продолжить свою деятельность и получить новую аудиторию среди более чем 80 миллионов клиентов интернет-площадки.

Представители Avito подчеркнули, что у них есть собственная инфраструктура, которая не зависит от внешних обстоятельств. Компания намерена функционировать при любом сценарии возможных санкций. Сервисные партнеры из числа банков работают в рамках Национальной системы платежных карт.Также были организованы альтернативные платежные каналы.

— Реклама —

Авито сделали ставку на безопасность платформы, на предмет чего регулярно проверяют объявления. Подозрительная деятельность остановлена.

«Ежедневно сервисом пользуются 20 миллионов человек. Количество активных объявлений увеличилось на 10% с начала 2022 года и достигло 90 млн, ежедневно размещается более 600 000 новых предложений», — сообщили в пресс-службе, добавив, что с начала марта увеличилось количество заказов. на 40%, а количество сделок увеличилось на 30% по сравнению с февралем.

Среди решений категории «Товары» анонсированы новые каналы доставки, такие как постаматы и курьерские службы. Продавцы с 15 марта смогут выбирать регионы для будущих объявлений. Планируются скидки 20%. Бизнесмены получат аналитические материалы о спросе и предложении в различных сферах.

Нововведения

коснутся и категории «Авто». Дилерам обещают инструменты, которые увеличат объемы выкупа автомобилей с пробегом у частных лиц.Объявлена ​​компенсация за потерю притока таких автомобилей. Каждое объявление подвергается дополнительной проверке для установления подлинности публикации. Avito также обещает присылать рыночную аналитику.

Среди решений в категории «Недвижимость» были заявлены инвестиции в маркетинг, собственная экспертиза в отрасли и усиленные проверки рекламы. Разработчики смогут привлекать новых клиентов под конкретные проекты. Пользователи других сервисов, которые закроются в России, получат поддержку на Авито.Они будут быстро интегрированы и обучены, обещает компания.

Изменения также планируются в категории «Услуги». В пресс-службе обещают, что изменится подход к стоимости размещения и продвижения объявлений, первое из которых станет полностью бесплатным. Скидки и бонусы будут распространяться среди пользователей сервиса. Компания также планирует развивать образовательные проекты.

Авито также обратил внимание на изменения в категории «Работа». Соответствующий сервис на сайте получит новые возможности для развития, благодаря чему каждый, кто нуждается в подработке, получит возможность заниматься профессиональной деятельностью в удобное время.Applicants will be sent training materials, in particular, on preparing a resume and registering at the labor exchange. It is planned to attract more extensively regional employment centers in order to promptly place new vacancies on the service.

We add, according to App Annie, the Avito service turned out to be the most downloaded Russian application in the Purchases category as of March 2022.

kaggle: Avito Demand Prediction Challenge まとめ

はじめに

過去コンペまとめ記事の4作目です。タイトルにもあるように今回は2018年4月にkaggleで開催された Avito Demand Prediction Challenge をまとめます。これまでのまとめ記事に興味ある方は下記のリンクから辿ってください。

コンペ概要

Avito(ロシアの大手広告サイト)が主催する 商品の購入予測コンペ です。 データは数値データ + カテゴリデータ + 文章データ + 画像データでNLPとCVの知識が求められます。
avitoはネットで簡単に個人間取引ができるサイト(メルカリのようなものを想像すればよいが、不動産や自動車、仕事なども売買できるらしい)です。出品時には商品説明や商品画像、価格などの情報を添えるのですが、それらの組合せによって商品の需要は大きく変化します。例えば以下の3つの画像を見てください。

全て自転車の写真ですが、左はかっこつけすぎですし、右はパット見だと何の写真かわかりません。自転車を買いたいユーザにとっては中央の写真が良さそうですね。(個人差はあるでしょうが)
商品説明文も非常に重要で、以下の例を見ると中央の説明文が良さそうです。

広告リスティングや顧客満足度の観点から、出品時に商品需要を予測できれば非常に有益です。Avitoコンペでは タイトル、説明文、画像、価格などの情報から商品需要を予測すること を目的とします。 賞金・期間・参加者数などは以下の通りで、多様なデータを扱う難易度を考えると1873チームの参加は比較的多い印象です。

賞金 期間 参加チーム数 参加者数
$12,000 2018/04/25 ~ 2018/06/25 1,873 2,363

データの種類とタスク

数値データ・カテゴリデータ・文章データ・画像データを用いた回帰問題 です。通常のテーブルデータのように数値データやカテゴリデータがあるのは勿論、商品タイトルや商品説明文(文章データで)や商品画像データも与えられるため、データハンドリングの難易度は比較的高いと思います。
ファイルの種類とサイズは以下のとおりです。テーブルデータのサイズは小さいですが、画像データはそれなりに大きいです。ストレス無く実験するにはハイスペックPCかクラウド環境が必須になりそうです。主に使用するのはtrain.csv, test.csv, train_jpg.zip, test_jpg.zipの4つで、その他は追加データで必ずしも使用する必要はありません。(上位チームは追加データも上手く使用していた印象です)少し詳しく説明すると今回のtrain.csv, test.csvは広告の掲載期間で時系列分割されており、train_active.csv, periods_train.csv, test_active.csv, periods_test.csvの4ファイルは、train.csv, test.csvに含まれていないが同じ期間に掲載された商品のデータです。これらのデータは deal_probability(目的変数), image, image_top_1のデータが無いことを除いてtrain.csv, test.csvのデータを情報量と同じです。

ファイル名 データサイズ レコード数 カラム数 画像枚数
train.CSV 909М 1 503 424 18
test.csv 316М 508 438 17
train_jpg.zip 49.4G 1 390 837
test_jpg.zip 18,7 г 465 830
times_train.csv 732М 16 687 412 4
период_тест.csv 602M 13,724,922 4
train_active.csv 8.6G 14,129,821 15
test_active.csv 7.9G 12,824,068 15

目的変数の分布は下図のとおりです。目的変数の値域は0~1の範囲で、64.8%は0です。画像は後ほど紹介しますがこのkernelを参考に微修正しました。

ちなみにtrain.csvのheadはこんな感じです。(カラム数の都合で画像を3枚に分けました)
各カラムの意味はデータ説明ページを見ていただきたいですが、商品ごとにカテゴリ、タイトル、説明文、価格などのデータがあることがわかります。また文章データはロシア語なので、データの理解は大変そうです。

train_jpg.zipに含まれる画像はこんな感じです。画像サイズや商品のとり方はバラバラであることがわかります。また、必ずしも全ての商品に商品画像があるわけではないことに注意が必要です。

評価方法

評価指標は RMSE です。

提出方法

提出のフォーマットは以下のとおりです。商品ごとに取引確率を出力します。

item_id deal_probability
2 0.1
5 0.25
6 1.0

勉強になる Kernel と Discussion

上位解法ほどのスコアは出せませんが、kernelとdiscussionは良いアイディアと実装で溢れています。どのアプローチも勉強になったので簡単にまとめておきます。

[Avito EDA, FE, Time Series, DT Visualization ✓✓ | Kaggle

EDA kernelです。データの確認、基礎集計・可視化、特徴量抽出、Treeモデルの変数重要度・木構造の確認までが簡単にまとめられています。以降の解法を読むにあたって簡単にデータを確認しておきたい方には見ておくことをおすすめします。ただし画像データに関しては触れられていないため別kernelを参照する必要があります。

Ideas for Image Features and Image Quality | Kaggle

画像データの基本特徴量抽出をまとめているkernelです。暗さ、明るさ、均一具合、代表色、画像サイズ、ぼやけ具合などの特徴量を算出しています。画像と特徴量の値が合わせて表示されているので各特徴量を直感的に理解できます。個人的にはぼやけ具合(Blurry)の特徴量が参考になりました。kernelにも参考リンクがありますが、ぼやけ具合特徴量はOpenCVのドキュメントが参考になります。

High Correlation Feature Image Classification Conf | Kaggle

学習済み画像識別モデルが確信度高く分類していれば、それは良質な画像であろうという仮説を検証するkerelです。 前提として、画像の質は需要に大きく影響するため、画像の質を表現できる特徴量は有効だろうと考えています。その上で、「画像識別モデルの確信度が高い」ことは「人間が画像内の商品を認識しやすい(画像の質が高い)」という仮説を立てています。画像識別モデルにはImageNetで学習済みのResNet50, InceptionV3, Xceptionを使用し、確信度(image confidence)には出力値(1000クラスの所属確率) の最大値を採用しています。 kernelの最後では、image confidenceはタイトルや文章の長さよりも目的変数との相関が高いことを確認しています。 仮説と実現方法のアイディアが面白いと感じたkernelです。

About image features & Image_top_1 features | Kaggle

Noohさんのコメントで、注目点(keypoint)の特徴量が紹介されています。実装にはcv2.FastFeatureDetector_createが使われており、注目点の説明はOpenCVのドキュメントが参考になります。イメージ図だけ載せておきます。

Aggregated features & LightGBM | Kaggle

複数テーブルの関係に関する基礎集計、基本特徴量抽出、LightGBMのモデリングまでがまとめられています。やっていること自体は単純ですが、確認すべきことをきちんと事前に確認しておく丁寧さが参考になりました。基本特徴量抽出では、出品期間・回数の特徴量、タイトル ・説明文の単語数由来の特徴量、CountVectorizer・TfidfVectorizerによる特徴量などが共有されています。

Simple CatBoost | Kaggle

基本特徴量を作成した上でcatboostでモデリングしています。特徴量は日付由来特徴量、カテゴリ変数をlabel encodingするといったシンプルなものですがcatboostを試してみたい方には参考になるかと思います。

Fasttext starter (description only) | Kaggle

特徴量に商品説明カラムのみ使用して fastText + RNN モデリングしているRNNのチュートリアルです。特別な工夫等は見られませんが、モデリングする上で必要最小限のコードが共有されているため初学者におすすめです。

text2image_top_1 | Kaggle

目的変数との相関が最も高い変数(image_top_1)の欠損をRNNの予測値で補完するkernelです。欠損値の補完はpd.DataFrame.fillnaで済ませることも多いですが、重要とわかっている変数に関してはモデリングして丁寧に補完する価値があるようで非常に参考になりました。
RNNの構造は embedding -> Bi-GRU -> concate[GlobalAveragePooling, GlobalMaxPooling] -> BN -> Denseと基本的なものなので、RNNのモデリングに興味ある方におすすめです。

load data (reduce memory usage) | Kaggle

Avitoコンペのkernelではありませんが、このAvitoのkernelが参考にしていたメモリ節約術に関するkernelです。pd.read_csvはデータの読み込み時に自動で型を認識するため便利ですが、メモリ使用効率はあまり良くありません。このkernelで共有されているreduce_mem_usage関数は使い勝手がいいので、別のテーブルデータに対してもpd.DataFrameのメモリを節約したいときにおすすめです。

Region and City Details with Lat, Lon and Clusters | Kaggle

region, cityの文字列とGoogle Maps APIから緯度・経度情報を情報を取得し、クラスタリングしています。クラスタリングにはHDBSCAN(Hierarchical Density-Based Spatial Clustering)を使用しています。(K-meansはクラスタサイズが均一となり不適切と判断したらしい)他のkernelがregion, cityを単にカテゴリで扱っているのに対して、region, cityの類似性に注目している点が面白いと思いました。HDBSCANと他のクラスタリングの違いについてはこのページが参考になります。

上位解法概要

上位解法は LightGBMとNNのアンサンブル解法 が目立ちます。テーブルコンペの定石であるLightGBMに加えて、画像特徴とテキスト特徴を活かしたNNモデルを用意することが重要だったようです。マルチモーダルデータで上位を狙うにはGBDTとNNのアンサンブルは必須になりそうです。(Petコンペも然り)今回も1st ~ 3rdまでの解法をまとめたいと思います。

grandmaster×3, master×1で構成されたdream teamです。最終的なモデルは3層のstackingで1層目(some lgb, some nn, some xgb)、2層目( some lgb, some xgb, one NN)、3層目(one nn)で構成されています。詳細なモデル数と役割分担はわかりませんが、各メンバーがそれぞれ強力なモデルを作成しています。 4人の解法が別々に公開されていましたが、個人的に勉強になった2人の解法をまとめます。

Little Boat さんの解法

NNのモデリングに集中したようで、最終的にシングルモデルでtop10に入るスコアを記録しています。最終モデルは下図のとおりで、モデルの構造は勿論、それに至るまでのプロセスがとても参考になります。

以下に実験プロセスをまとめておきます。ミニマムなモデルからはじめて、成功/失敗要因を切り分けながら改良を加え続けたようです。

  • 数値データ、カテゴリデータのembedding (0.227X)
  • title, descriptionの学習済みfastText + 2×RNNを追加 (0.221X)
  • train + testを使ってfastTextを一から学習(train_active, test_activeの使用も試したが失敗)(0.220X)
  • VGG16 + average poolingを追加(0.219)
  • fastText + 2×RNN を fastText + 2×LSTMに変更(CNNやAttensionも試したが失敗)(0.0003改善)
  • ResNet50を追加(他のCNN、fine tuningに失敗)(0.218X)
  • 直感を頼りにチューニング(spatial dropoutの追加など)(0.2165 — 0.217)
  • チームメイトが作成した特徴量を追加(0.215X)
  • ここまでの実験過程で保存したモデル群の最後にDenseを加えて学習(0.008改善: top10)

Arsenal さんの解法

Tree系モデルを担当したそうです。public LBでシングルモデルtop5を記録する強力なモデルを作成しています。 作成したモデルはstackingの1層目用に lgb×13, xgb×6、2層目用にlgb×12, xgb×7の計38です。特徴量について項目別にまとめます。

text features
  • title, description, title+description, title+description+param_1などの組合せから作成したTFIDF特徴
  • TFIDF特徴をSVDで次元削減したもの
  • TFIDF特徴量で学習させたRedge回帰の予測値
  • title, descriptionから作成した単語数/文字数/ユニーク単語数などの集計値
image features
  • このkernelで紹介されている統計量
  • 学習済みResNet50, InceptionV3, Xceptionの予測値(予測確率は連続値、予測カテゴリはカテゴリ変数として追加)
  • このdiscussionのコメントで紹介されている注目点特徴量
categorical features
  • カウント/ユニークカウント特徴量をデータセット・groupkey・ 集計対象を変えながら作成(組合せの例は以下の通り)
    • データセットはtrain+test, train+test+train_active+test_active
    • groupkeyはparent_category_name, category_name, param_1, region, cityなど
    • 集計対象はitem_id, user_idsなど
  • target encoding(組合せは様々)
predicted independent variables features
  • 重要変数(price, image_top_1, item_seq_number, daydiff(date_to — date_from))をxgb, lgb, rnnで予測し予測値を特徴量に追加
  • 様々なカテゴリでgroupbyした後、上記の予測値の平均値を特徴量として追加
  • 予測値も使用して差分特徴量を作成((price — xgb_price)/price, log(image_top_1) — log(lgb_image_top_1)など)
user_id features

user_id由来の特徴量は過学習するため、stacking2層目でのみ使用したとのこと

  • train+test, train+test+train_active+test_activeをuser_id, item_seq_number, activation_dateでソートし、user_idを含むカテゴリ(user_id+parent_category_name)でgroupbyした後、昇順/降順にインデックスを付与(user_idごとに0~1で正規化したインデックスも付与)
  • user_idをカテゴリ変数として追加
  • user_idと他のカテゴリ変数をgroupbyのkeyとして、unique item_seq_number, log1p(max(price)) — log1p(min(price))などの特徴量を作成
  • periods_train+periods_testから以下の手順で特徴量を作成
    • 行ごとにactivationtime(=date_from — activation_date), activationlen(date_to — date_from)などの差分特徴量を算出
    • item_id毎にlagactivation(=activationdate — lag(activationdate), toactdiff(=activationdate — lag(date_to))などのlag特徴量を算出
    • item_id毎に上記特徴量のmin, max, mean, std, countを算出
    • user_id毎に更に上記特徴量のmin, max, mean, stdを算出

thousandvoice さん、Geogiy Danshchinさんの解法

2人の解法はLittle Boatさん、Arsenalさん、既に紹介したkernelとの共通部分も多いのでリンクだけまとめておきます。

NN, LightGBM, FM_FTRL, Ridge, CatBoostで6層のstackingをしたそうです。特徴量について簡単にまとめます。

  • VGG16, ResNet50, MobileNetの予測値
  • fastTextによるベクトル表現(データには title, description, title+city, title+categoryなど)
  • 様々なカテゴリの組合せからprice, date_to — date_from などの基本統計量
  • autoencoderによるカテゴリ変数のベクトル表現
  • TFIDF, TFIDF+SVD
  • target encoding

6層もstackingすることがあるとは驚きでした。初学者が真似をしても過学習して終わりそうです。

最終モデルは2つのensembleモデルをensembleしたもので、 2つのモデルはvalidation setの作り方を変えて作成したそうです。(1つは通常の5-fold、もう一方が時系列分割)

LightGBM features

  • title, description から word, char それぞれでTFIDF特徴量を作成
  • Word2vec, fastTextによる単語のベクトル表現(Word2vecのほうがfastTextよりよかったとのこと)
  • 画像から算出した統計量
  • ResNet, Inception, Xception の予測値
  • 量的変数(priceなど)をbinに区切って離散化
  • user_idごとの単語数、掲載日などの基本統計量
  • 文章から算出した統計量
  • 緯度/経度などの位置情報

NN

  • best NN
    • fasttext, word3vecをconcatしてbidirectional GRUs
    • lgbで使用した特徴量
    • カテゴリ変数をemmbeding layerで100次元に圧縮
    • lossはbinary cross-entropy
    • textデータはnltkでstemming
    • title, description, paramsは分割を表す記号を挟んで結合

best NN 以外にチャネルごと(画像、テキストなど)にNNを構築したそうです。各々のNNの精度が高くなくてもstackingで有効だったとのこと。

その他の上位解法

discussionは解法の宝庫ですね。余力がある方はこちらもぜひ。

日本語記事

Kaggle Avito Demand Prediction Challenge 9th Place Solution

第5回 kaggle meetup の発表スライドです。5th place solutionの取り組みが紹介されています。linear quiz blendingという手法でスコアを伸ばしたようです。

世界一のデータサイエンティストを目指して 〜Kaggle参加レポート4〜 — Kysmo’s Tech Blog

株式会社キスモの方がAvitoコンペの参加記録を書いています。7th place solutionのテキストデータに対する工夫がわかりやすく紹介されています。stacknetが有効だったそうです。

AMD製GPUでKaggleにチャレンジする — 実践編 — — Qiita

Avitoコンペを題材にデータのダウンロードからサブミットまでの手順がまとめられています。

おわりに

なぜか気乗りしなかったので記事執筆から公開まで半年かかりました。この記事を書いていた頃はPetFinderコンペ(Avitoコンペと同じマルチモーダルデータのコンペ)に参加していて、Avito解法が非常に参考になった記憶があります。過去コンペまとめ記事を書き始めた頃はメダル0個のNoviceでしたが、約半年ほど経過してなんとかExpertに昇進することができました。過去コンペの解法研究なくしてメダル獲得はなかったと思うので、参加コンペに類似する過去コンペは積極的に調査していきたいです。PetFinderコンペのまとめ記事もそのうち(類似コンペが開催された頃に)書きたいと思います。

Demand for Mining Hardware Spikes in Russia, Prices Rise

The market for crypto mining equipment in Russia has seen strong interest from buyers of both new and used devices, retail data indicates.В этом году спрос на специализированные интегральные схемы (ASIC) увеличился в геометрической прогрессии, в то время как видеокарты были в дефиците, что привело к росту цен.

Крипто-майнеры в России хотят увеличить вычислительную мощность

Онлайн-ритейлеры зафиксировали растущий спрос на горнодобывающую технику, как новую, так и бывшую в употреблении, сообщает российская деловая газета «Коммерсантъ». Поиск устройств, предназначенных для майнинга биткойнов (BTC) или ASIC, на российском сайте объявлений Авито.ru выросли в 14 раз по сравнению с прошлым годом, когда предложение выросло в 13 раз.

Стоимость единицы майнинга в среднем составляла 117 900 рублей (почти 1600 долларов США). Самыми востребованными продуктами стали майнинговые установки Whatsminer китайского производителя Microbt, спрос на которые вырос в 23 раза. В то же время количество поисковых запросов Antminer, созданных пекинской компанией Bitmain, было в 11 раз больше, чем в прошлом году.

Результаты первых трех кварталов текущего года показывают, что продажи продуктов для майнинга криптовалют на платформе электронной коммерции Ozon.ru также увеличился в 13 раз по количеству единиц и в 14 раз по стоимости в годовом исчислении.

Газета отмечает, что после столицы Москвы и второго по величине города России Санкт-Петербурга, Краснодарский край, Республика Татарстан и Свердловская область являются основными направлениями для большинства заказов. И это несмотря на то, что в этих регионах даже не самые низкие тарифы на электроэнергию в стране.

Графических процессоров (GPU), используемых для чеканки эфириума (ETH) и других альткойнов, не хватало из-за глобального дефицита микрочипов, что также подтолкнуло цены вверх.По словам бизнес-аналитика Marvel-Distribution Антона Фомина, за первые 10 месяцев 2021 года продажи графических процессоров упали на 15,8% в годовом исчислении, хотя в стоимостном выражении рынок вырос на 129,6%. В отчете отмечается:

Поставщики и розничные торговцы были вынуждены поднять цены на устройства, но люди готовы покупать практически по любой цене.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.