これは、オンラインストアのモニターの特性の比較、またはこの都市と地域の同様の不動産の表示です。
いずれにせよ、誰かが何かを販売/購入することに決めたとき-彼は常に質問を持っています- そして、どの価格で？ 製品価格の売り手/買い手に有能なプロンプトを出すことができるリソースは、ユーザーから追加の関心を受け取るかもしれないという仮定があります。
多かれ少なかれ間違いなくこの質問に答えることができます（商品の価格はいくらですか？） -売り出された商品が新しい場合-この場合、店、カーディーラー、オンラインサイトで同じ商品の価格を分析することが可能です。 中古品（中古品）の価格はやや複雑です。 難点は、製品を使用する過程で固有の特性を獲得するという事実にあります。 1人は毎日何年も車を運転しますが、もう1人は慎重にチューニングに投資し、3人目は彼のアパートの天井で芸術的なモデリングに従事し、4人目は時々床にモニターを落とすようにしています...アパート、モニターなど。 同じマシンの2番目が世界に存在しない可能性があります。 多くの同一の車がありました-組立ラインを降りたとき-しかし、異なる人々が異なる条件でそれらを運転した後-車は異なったものになりました。 ある程度、これは車だけでなく他の製品にも当てはまります。 したがって、 平均コストは、売り手と買い手をプッシュできる一種の参照ポイントです。 以下に、この問題（商品のおおよそのコストを決定する方法）の例を示します。私たちは、ウェブサイト上で車am.uaを販売して解決しようとしています。
最初は、平均価格の分析に使用するパラメーターの数を制限しました。 製造元、モデル、ギアボックスのタイプ、自動車の製造年を基準にしました。 分析用のパラメーターの制限-入力データのセットが限られているため、サイトには約50,000件の関連広告があります。
すべての広告について平均価格が計算されるわけではありません（一部のモデルでは、統計分析のためのデータセットが不十分です）。 チャート自体にある程度の双方向性を提供しました-チャート上のポイントは、発表へのリンク、または特定のリリース年の発表があるページへのリンクです。
ユーザーの反応を調べるために、「遺言を残す」ボタンを追加しました。 一般的に、レビューは肯定的でした。 ただし、次の形式の観察があった場合があります。 平均価格は病院の平均気温に似ています。 この発言には、常識がなく、特定の構成/変更、エンジンサイズ、およびその他のパラメーターを分析する際に考慮する要件もあります。 一方、分析で考慮されるパラメーターの数を増やすと、広告のグラフの数が急激に減少します。これはすべて、同じ制限されたデータセットによるものです。 ここでは、平均コストのより正確な数値を見たいというユーザーの欲求と、各車の隣にこの数値を見たいというユーザーの欲求とのバランスを取る必要があります。 かなり大まかな平均価格を表示するオプションを決定しました。これは、買い手と売り手とを交渉するための出発点として機能します（ 私の車はこれとそれを持っているのでより高価です ）
完全を期すために、平均価格を計算するアルゴリズムについて簡単に説明します。
- 特定のブランド/モデル/ギアボックスに関連するアナウンスの選択が行われます-データは年ごとに表示されます（税関でクリアされず、事故が破棄された後）
- 少なくとも10個の広告が存在する最小年と最大年
- 各年について、取得した範囲から算術平均価格が計算されます（最大値と最小値は破棄されます）
- 特定の年の平均価格は、式middlePrice =（y0 *（（kx）/ k）* $ zexp（b * x））+（yn *（x / k）* $ zexp（b *（kx））によって計算されます）ここで：
$ zexpはeのべき乗です
y0-範囲が始まる年の算術平均価格
yn-範囲が終了する年の算術平均価格
k-年の範囲
xは、特定の年と範囲の開始年の差です
b - [ - 0.1：0]内の選択された係数
- 選択bが発生し、算術平均価格から受け取った価格の平均パーセント偏差が最小になる
- 最小平均偏差が10％を超えない場合-チャートのデータが記録されます
指数関数は、範囲[y0：yn]の端で特別に固定されました-小さいbでも急速に増加する傾向があるためです。
説明されている価格分析の表示の実装は、完全性と完全性を装っていない最初の試用版です。 誰かが同様のタスクに直面している-そして彼らの経験を共有できるなら、私は非常に感謝します。 数学を改善するためのヒントも役立ちます。 提供される分析情報の品質と量のバランスの問題を解決する方法は特に興味深いです-精度が重要でない（ 製品の絶対的な正確な平均価格がない）システムで。