Когда статистика не работает

Почему не показывает статистику в ВК и о чем это говорит?

Почему не показывает статистику в ВК? Количество ваших подписчиков меньше 100 человек, вы неправильно проверяете данные, имеет место попытка посмотреть сведения по чужому профилю или возникли проблемы в работе сервиса. Ниже подробно рассмотрим, в каких случаях могут возникнуть подобные ситуации, и как правильно действовать для получения доступа к статистической информации.

Причины, почему не показывает данные

Статистика посещаемости в ВК — удобный инструмент для пользователей, которые занимаются продвижением собственной странички для раскрутки личности или своего бренда. С ее помощью можно узнать о целевой аудитории, получить сведения о ее расположении, эффективности того или иного поста, соответствии просмотров и отметок «Мне нравится».

Но опция не всегда работает корректно и бывает, когда вообще не отображается статистика в ВК. Для разрешения ситуации многие сразу пишут в службу поддержки, но на практике ответ всегда лежит на поверхности и может быть решен своими силами.

Всего выделяется несколько причин, почему не видно статистику ВК:

1. Количество подписчиков меньше 100 человек. В таком случае кнопка входа в статистические данные вообще не показывает.
2. Неправильное понимание места для поиска статистики.
3. Сбои в работе приложения.
4. Попытка посмотреть данные чужого профиля.

Выше указаны основные причины, почему в ВК не отображается статистика. Если вы знаете какие-то еще, пропишите их в комментариях.

Что делать

Сложности с просмотром статических данных — не повод паниковать, ведь вопрос можно решить самостоятельно с помощью применения нескольких полезных инструментов. Рассмотрим особенности выхода.

Увеличьте количество подписчиков

Основная причина, почему в ВК не показывает статистику страницы — количество подписчиков меньше 100 человек. Если это число меньше, необходимая кнопка для перехода даже не появляется в разделе аккаунта. Посмотреть информацию не получится даже в том случае, если использовать ссылку https://vk.com/stats?mid=*, где вместо «звездочки» указывается адрес своей страницы. В большинстве случаев система показывает нулевой результат.

Но проблему можно исправить одним из следующих способов:

1. Проявляйте активность на странице, добавляйте полезный контент и увеличивайте число подписчиков естественным способом. Как только это количество перейдет через отметку в 100 человек, необходимая кнопка обязательно появится. При этом социальная сеть показывает статистику в ВК.
2. Используйте ботов — специальные аккаунты, которые зарегистрированы для накрутки. Они сразу становятся подписчиками и позволяют быстро дойти до отметки в 100 человек. Через некоторое время они становятся «собачками», но все равно остаются в подписчиках. Следовательно, доступ к статистическим данным будет всегда открыт.
3. Подключайте к помощи людей, которые выполняют задания за деньги. В таком случае можно быстро набрать 100 подписчиков. Но не стоит удивляться, если через некоторое время статистика ВК снова не работает. Такое происходит из-за быстрых отписок пользователей и уменьшения количества ниже сотни.

Лучше всего набирать подписчиков естественным способом путем размещения интересного контента и поддержания диалога со своей аудиторией. В крайнем случае, можно подключить к помощи ботов, но это временный вариант.

Убедитесь, что вы правильно ищите сервис

Многие пользователи жалуются, что статистика ВК не показывает, но на практике все работает. Это объясняется тем, что человек просто не может найти нужный раздел. После обновления эта кнопка появляется возле клавиши «Редактировать» под аватаркой пользователя. Следовательно, с ее поиском не возникает трудностей.

Смотрите только свой профиль

Отметим, что статистику в ВК показывает только для личного профиля при достижении 100 подписчиков. Если же вы пытаетесь посмотреть данные для чужого аккаунта, сделать это не получится с позиции конфиденциальности. Такая опция просто не предусмотрена.

Используйте сторонние приложения

Если в официальной версии не показывается статистика ВК, можно воспользоваться одним из сторонних приложений из Плей Маркет. В качестве альтернативы рассмотреть программу «ВК Гости». Ее можно скачать по ссылке play.google.com/store/apps/details?id=ru.pluspages.guests&hl=en_US&gl=US.

Приложение позволяет смотреть гостей и поклонников, делится познаниями, общаться и переписываться с друзьями. Также здесь имеются разделы «Мои гости», «Мои поклонники», «Сообщества», «Статистика» и другие. Если в обычной версии статистика вдруг не показывает, здесь трудностей быть не должно.

Обратитесь в поддержку

Если вы не можете разобраться с функционалом и возникают трудности с пользованием опцией, обратитесь в поддержку ВК vk.com/support. При написании письма укажите, что социальная сеть не показывает статистику. При этом объясните, что количество подписчиков достаточно для появления такой опции, но ничего не происходит.

Бывают ситуации, когда проблема возникает из-за временных сбоев в работе ВК. В таком случае ничего не остается, как дождаться нормализации ситуации.

В комментариях расскажите, приходилось ли вам пользоваться статистической информацией. Расскажите, какие из приведенных рекомендаций вам помогли, и что еще можно сделать, когда система не показывает кнопку для входа в статистику.

Источник

Росстат объяснил, почему сервис об отчетах работает некорректно

Росстат выпустил письмо, в котором дал ответы на вопросы пользователей ресурса statreg.gks.ru, разработанного для информирования предпринимателей обо всей статистической отчетности. В последнее время этот сервис выдавал много ошибок, часто менял результаты поиска по одной компании, поэтому у бизнеса возник вопрос, насколько ему можно доверять.

В сложившейся ситуации чиновники уточнили, что в системе размещается полный перечень форм федерального статистического наблюдения, актуальных на конец года, предшествующего отчетному, при этом обновления проводятся ежемесячно. Росстат рекомендует действующим организациям получать информацию о подлежащих сдаче формах в конце года, предшествующего отчетному, а вновь зарегистрированным – ежемесячно в течение первого года их создания.

Чиновники также отмечают, что предприниматели не должны удивляться появлению среди форм отчетности ненужных документов. Конкретный перечень формируется на основе статистической методологии с учетом осуществляемых видов экономической деятельности организации, в том числе всех заявленных при государственной регистрации. Именно поэтому иногда у бизнеса появляются лишние отчеты. Поскольку формы статистического наблюдения заполняются, если имеет место наблюдаемое событие, нулевые отчеты компании сдавать не должны. В некоторых случаях, когда сдача нулевых отчетов не предусмотрена, респонденты могут уведомить территориальные органы Росстата об отсутствии показателей по конкретным формам статистической отчетности. Это делается с помощью официальных писем.

В Росстате также уточнили, что если предприниматель не знал о необходимости сдавать статистический отчет, он может быть освобожден от ответственности, предусмотренной статьей 13.19 Кодекса об административных правонарушениях РФ. В качестве подтверждения можно использовать скриншоты перечня форм, обязательных для сдачи, полученного через информационный ресурс statreg.gks.ru. Но такие документы должны содержать определенные сведения: дата и время получения информации с сайта, сведения о лице, которое вывело на экран и распечатало список, данные о программном обеспечении и использованной компьютерной технике, наименование сайта.

Чиновники также подчеркнули, что в I полугодии 2018 года сервис будет доработан. Обновления коснутся интерфейса и стабильности работы.

Источник

Почему не показывает статистику в Инстаграмме: что делать

Почему статистика в Инстаграм недоступна, разберём в рамках настоящей статьи. Поскольку без указанного инструмента нельзя представить эффективную раскрутку профиля.

Статистика позволяет оценить ряд направлений, задействованных для популяризации личного бренда или проекта:

• результативность рекламы;
• соответствие информации реальности;
• вовлеченность фолловеров.

Ранее итоги заходов посетителей были доступны из сторонних утилит и ресурсов – сейчас всё под рукой. Просто случаются ситуации, когда опция недоступна. Данные о пользовательской активности многогранны:

• показы – численность посещений публикаций, подсчёт которой помогает при анализе рейтинга профиля;
• охват демонстрирует, сколько раз фрейм поста посмотрели преданные подписчики;
• переходы представляют совокупность нажатий на ссылки, прописанные в аккаунте;
• просмотры – это количество посетителей, что не менее 1 раза прошлись по учётной записи.

Почему не показывает статистику в Инстаграме

Но всё же, почему не показывает статистику в Инстаграме? Возвращаясь к сути проблемы, укажем на основные причины багов в работе социальной сети:

• неактивный бизнес-профиль – без данного типа страницы нельзя мониторить заходы фолловеров. Для устранения ошибки задействуйте соответствующую модификацию аккаунта. Переключение между видами учётных записей не требует затрат – обязательно личное пространство в Facebook;
• устаревшая версия официального клиента Инстаграма. При длительном уклонении от апгрейдов вероятен отказ ряда функциональных возможностей. Тогда идите в онлайн-магазин в зависимости от используемой ОС и обновляйте продукт;
• неактуальные посты, что размещены до трансформации простой страницы в бизнес-аккаунт или наоборот. Лайфхак состоит в повторной заливке фотографий после переключения профиля.

Не показывает статистику на фото

Планы руководства социальной сети в уходящем году ознаменовались решением убрать счётчик лайков под публикациями. Вместо привычных цифр теперь красуется перечень ников, поставивших лайк.

Владельцы учётной записи вольны посмотреть счётчик лайков двумя способами:

• в раскрытой выпадающей панели;
• в статистическом разделе публикации.

Почему недоступен охват и статистика в Инстаграме

Теперь пройдёмся по иным причинам отказа демонстрации сведений о социальной активности:

• недавняя активация работы страницы в бизнес-режиме. Подождите, пока соберётся информация о размещённых после переключения постах;
• недоступными сведения оказываются и в результате отключения FB;
• банальное отсутствие интереса посетителей к фотографиям. Удостоверьтесь, что есть комментарии. После выставления сердечек информация сразу становится видимой;
• проблемы с метрикой вызваны востребованностью профиля среди подписчиков, поэтому данные не успевают своевременно обновляться;
• почему не показывает статистику в Инстаграме? Баги в работе программы становятся причиной отсутствия сведений;
• роботы социальной площадки банят профили подписчиков, вследствие чего статистика по заблокированным юзерам обнуляется.

Как устранить проблему?

Рассмотрим, как преобразовать рядовой профиль в бизнес-аккаунт, если метрика не транслируется:

• зайдите в конфигурацию учётной записи тапом по троеточию и шестерёнке;
• в группе «Аккаунт» кликните по строке, выделенной на скриншоте;
• коснитесь кнопки «Продолжить»;
• укажите личную страницу на Facebook;
• тапните по слову «Далее»;
• после подтверждения операции кликните по надписи «Готово».

В случае потребности проведения апгрейда придерживайтесь следующей инструкции (на примере Андроида):

• откройте Google Play;
• перейдите во вкладку «Установленные»;
• напротив названия мессенджера тапните «Обновить».

Источник

Можно ли считать статистику при малом количестве данных?

В целом ответ – да. Особенно, когда есть мозги и знание теоремы Байеса.

Напомню, что среднее и дисперсию можно считать только, если у вас имеется определенное количества событий. В старых методичках СССР РТМ (руководящий технический материал) говорилось, что чтобы считать среднее и дисперсию необходимо 29 измерений. Сейчас в ВУЗах немного округлили и используют число 30 измерений. С чем это связано – вопрос философский. Почему я не могу просто взять и посчитать среднее, если у меня есть 5 измерений? По идее ничто не мешает, только среднее получается нестабильным. После еще одного измерения и пересчета оно может сильно измениться и полагаться на него можно начиная где-то с 30 измерений. Но и после 31го измерения оно тоже пошатнется, только уже не так заметно. Плюс добавляется проблема, что и среднее можно считать по разному и получать разные значения. То есть из большой выборки можно выбрать первые 30 и посчитать среднее, потом выбрать другие 30 и тд … и получить много средних, которые тоже можно усреднять. Истинное среднее бывает недостижимо на практике, так как всегда имеем конечное количество измерений. В таком случае среднее является статистической величиной со своим средним и дисперсией. То есть измеряя среднее на практике мы имеем в виду «предположительное среднее», которое может быть близко к идеальному теоретическом значению.

Попробуем разобраться в вопросе, на входе мы имеем некоторое количество фактов и хотим на выходе построить представление об источнике этих фактов. Будем строить мат модель и использовать теорию Байеса для связки модели и фактов.

Рассмотрим уже заезженную модель с ведром, в которое насыпали много черных и белых шаров и тщательно перемешали. Пусть черным соответствует величина 0, а белым 1. Будем их случайно вытаскивать и считать пресловутое среднее значение. По сути это и есть упрошенное измерение, так как назначены числа и поэтому и в данном случае имеется среднее значение измерений, которое зависит от соотношения разных шаров.

Вот тут натыкаемся на интересный момент. Точное соотношение шаров мы можем вычислить при большом количестве измерений. Но если количество измерений мало, то возможны спецэффекты в виде отклонения от статистики. Если в корзине 50 белых и 50 черных шаров, то возникает вопрос — есть ли вероятность вытащить 3 белых шара подряд? И ответ — конечно есть! А если в 90 белых и 10 черных, то эта вероятность повышается. И что думать о содержимом урны, если так повезло, что в самом начале совершенно нечаянно вытащили именно 3 белых шара? – у нас есть варианты.

Очевидно, что получить 3 подряд белых шара равна единице, когда у нас имеется 100% белых шаров. В других случаях эта вероятность меньше. А если все шары черные, то вероятность равна нулю. Попробуем систематизировать эти рассуждения и привести формулы. На помощь приходит метод Байеса, который позволяет ранжировать предположения и давать им числовые значения, определяющие вероятность того, что данное предположение будет соответствовать реальности. То есть перейти от вероятностного истолкования данных к вероятностному истолкованию причин.

Как именно можно численно оценить то или иное предположение? Для этого потребуется модель, в рамках которой мы будем действовать. Слава богу, она простая. Множество предположений о содержимом корзины мы можем записать в виде модели с параметром. В данном случае достаточно одного параметра. Этот параметр по сути задает непрерывный набор предположений. Главное, чтобы он полностью описывал возможные варианты. Двумя крайними вариантами являются, только белые или только черные шары. Остальные случаи где-то посередине.

Допустим, что – это доля белых шаров в корзине. Если мы переберем всю корзину и сложим все соответствующие шарам нули и единицы и поделим на общее количество, то – будет означать и еще среднее значение наших измерений. . (cейчас часто используется в литературе, как набор свободных параметров, который требует оптимизации).

Самое время перейти к Байесу. Сам Томас Байес заставлял жену случайно бросать мячик, сидя к ней спиной и записывал, как его предположения соотносятся с фактами, куда он полетел на самом деле. Томас Байес пробовал на основе полученных фактов улучшить предсказания следующих бросков. Будем как Томас Байес считать и думать, а спонтанная и непредсказуемая подруга будет вынимать шарики.

Пусть – это массив измерений (data). Используем стандартную запись, где знак означает вероятность выполнения события слева, если уже известно, что другое событие справа выполнилось. В нашем случае это вероятность получения данных, если известен параметр . А так же присутствует случай наоборот — вероятность иметь , если известны данные.

Формула Байеса позволяет рассмотреть , как случайную величину, и найти наиболее вероятное значение. То есть найти наиболее вероятный коэффициент , если он неизвестен.

В правой части имеем 3 члена, которые нужно оценить. Проанализируем их.

1) Требуется знать или вычислить вероятность получения таких данных при той или иной гипотезе . Получить три белых шара подряд можно, даже если там полно черных. Но наиболее вероятно их получить при большом количестве белых. Вероятность получить белый шар равна , а черный . Поэтому если выпало белых шаров, и черных шаров, то . и будем считать входными параметрами наших расчетов, а — выходной параметр.

2) Необходимо знать априорную вероятность . Вот тут натыкаемся на тонкий момент моделестроения. Мы не знаем эту функцию и будем строить предположения. Если нет дополнительных знаний, то будем считать, что равновероятно в диапазоне от 0 до 1. Если бы мы имели инсайдерскую информацию, то больше знали бы о том, какие значения более вероятны и строили бы более точный прогноз. Но так как такой информации не имеется, то положим . Так как величина не зависит от , то при вычислении она не будет иметь значения.

3) — это вероятность иметь такой набор данных, если все величины случайны. Мы можем получить данный набор при разных с разной вероятностью. Поэтому учитываются все возможные пути получения набора . Так как на этом этапе еще неизвестно значение , то надо проинтегрировать по . Чтобы это лучше понять, надо решить элементарные задачи, в которых строится байесовский граф, а потом перейти от суммы к интегралу. Получится такое выражение wolframalpha, которое на поиск максимума не повлияет, так как эта величина не зависит от . Результат выражается через факториал для целых значений или в общем случае через гамма функцию.

Тут надо заметить, что на вход модели подаются априорные вероятности. Точность зависит от того, насколько точно рассчитаны априорные вероятности. Каким образом они рассчитываются, — отдельный вопрос. При их расчете может использоваться частотный подход с большим количеством данных.

По сути вероятность той или иной гипотезы пропорциональна вероятности получения набора данных. Другими словами, — при каком раскладе мы скорее всего получим результат, тот расклад и наиболее верный.

Получаем такую формулу

Для поиска максимума дифференцируем и приравниваем к нулю:
.
Чтобы произведение было равно нулю надо, чтобы один из членов был равен нулю.
Нас не интересуют и , так как в этих точках нет локального максимума, а третий множитель указывает на локальный максимум, поэтому

Получаем формулу, которую можно использовать для прогнозов. Если выпало белых и черных, то вероятностью следующий будет белый. Например было 2 черных и 8 белых, то следующий белый будет с вероятностью 80%.

Желающие могу поиграться с графиком, вводя разные показатели степени:ссылка на wolframalpha.

Как видно из графика, единственный случай, когда не имеет точечного максимума — это при отсутвии данных . Если же мы имеем хотя бы один факт, то максимум достигается на интервале в одной единственной точке. Если , то максимум достигается в точке 0, то есть если все шары выпали черные, то скорее всего все остальные шары тоже будут черными и наоборот. Но как уже упоминал, маловероятные комбинации тоже возможны, особенно, если купол нашего распределения пологий. Для того, чтобы оценить однозначность нашего прогноза требуется оценить дисперсию. Уже из графика видно, что при малом количестве фактов дисперсия большая и купол пологий, а при добавлении новых фактов дисперсия уменьшается и купол становится более острым.

Среднее (первый момент) по определению
.

По определению дисперсия (второй центральный момент). Его то и будем считать далее в скрытом разделе.
.

Давайте получим аналитически полностью, если еще не устали. Для этого приведем еще раз все члены из формулы Байеса, включая константные:

ссылка на wolframalpha

Формула Байеса полностью для нашего случая выглядит так:

Отсюда среднее после подстановки
.

Используем элементраные знания и сокращая дроби

Формула первого момента соответствует смыслу эксперимента. При преобладании белых шаров момент уходит в 1, а при преобладании черных стремится к 0. Она даже не капризничает, когда нет шаров, и довольно честно показывает 1/2.

Дисперсия выражается еще формулой, с которой будем работать.
.
Первый член по большей части повторяет формулу для , используется —

,a второй уже подсчитан, поэтому

В конечном итоге получаем:

Как видно дисперсия уменьшается при добавлении данных и она симметрична относительно смены и местами.

Можно подвести итоги выкладок. При малом количестве данных надо иметь модель, параметры которой мы будем оптимизировать. Модель описывает набор предположений о реальном состоянии дел и мы выбираем наиболее подходящее предположение. Мы считаем апостериорные вероятности, если уже известны априорные. Модель должна покрывать возможные варианты, которые мы встретим на практике. При малом количестве данных модель будет выдавать большую дисперсию для выходных параметров, но по мере увеличения количества данных дисперсия будет уменьшаться и прогноз будет более однозначным.

Надо понимать, что модель, — это всего лишь модель, которая многого не учитывает. Её создает человек и вкладывает в неё ограниченные возможности. При малом количестве данных скорее сработает интуиция человека, так как человек получает намного больше сигналов из внешнего мира, и быстрее сможет сделать выводы. Такая модель скорее подойдет как элемент более сложных расчетов, так как Байес масштабируется и позволяет делать каскады из формул, которые уточняют друг друга.

На этом я бы хотел закончить свой пост. Буду рад вашим комментариям.

Источник