Skip to main content

Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://docs.mmmytics.com/llms.txt

Use this file to discover all available pages before exploring further.

​
L3 — Engine

/dashboard/engine adresindeki MMM’in motorunun bulunduğu istasyon. Burada Bayesian MCMC modelleme L4 GPU üzerinde çalıştırılır.

​
Ne Yapar?

  • L2 blueprint + L1 verinizi alır
  • Google Meridian framework ile Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sampling
  • JAX + L4 GPU üzerinde paralel hesaplama (~2-3 dakika)
  • Convergence diagnostics: R-hat, MAPE, HMC tree depth
  • Sonuçlar model_results tablosuna kaydedilir → L4-L7 kullanır

​
Run Trigger

"Run Model" butonu → status timeline:

📤 Queued     (5 saniye içinde)
⚙️ Running    (~2-3 dakika)
✅ Completed   (sonuç hazır → L4'e geç)

❌ Failed     (R-hat > 1.5 veya MAPE > 50% — hata raporu)

​
Diagnostics — Sonuç Güvenilir mi?

3 kritik metrik, sayfa üzerinde renk göstergesi ile:

​
R-hat (Gelman-Rubin Statistic)

Hedef: < 1.05 R-hat = 1 ideal. > 1.05 → MCMC zincirleri converge etmemiş, sonuç güvenilir değil.
R-hatAnlamAksiyon
1.00 - 1.02MükemmelDevam et
1.02 - 1.05İyiDevam et
1.05 - 1.10SınırdaRe-run veya veri zenginleştir
> 1.10SorunluVeri kalitesi düşük, blueprint hatalı, veya outlier var

​
MAPE (Mean Absolute Percentage Error)

Hedef: < 30% Modelin tahmin ettiği KPI vs. gerçek KPI arası ortalama mutlak yüzde hata.
MAPEAnlam
< 10%Çok iyi (yüksek kaliteli data)
10-20%İyi
20-30%Kabul edilebilir
30-50%Zayıf — eksik kanal veya yapısal şok var
> 50%Kullanılamaz

​
HMC Tree Depth

Hedef: < 10 (warning’siz) Hamilton Monte Carlo sampler’in verim göstergesi. > 10 → sampler zorluk yaşıyor (modelin posterior’u kötü şekillenmiş).

​
Run History

Sayfanın üst kısmında son 10 run timeline: 
Run #15 ✅ — 2026-04-28 14:30 (R-hat 1.02, MAPE 14%, 2m 47s)
Run #14 ✅ — 2026-04-21 09:15 (R-hat 1.04, MAPE 18%, 3m 12s)
Run #13 ❌ — 2026-04-18 16:45 (R-hat 1.18, failed — Bronze DQS)
...
Her run’a tıklayınca detail page:
  • Run config (blueprint, dataset version)
  • Diagnostics breakdown
  • Results preview (L4 channels özet)
  • Re-run option

​
Re-Run Senaryoları

Aşağıdaki durumlarda re-run yapılır:
1

Yeni veri eklendi

L1’e yeni hafta verisi yüklendi → blueprint aynı, run tekrarlanır.
2

Blueprint değişti

L2’de yeni kanal eklendi, adstock customize edildi → yeni run gerekir.
3

R-hat sınırda

Önceki run R-hat 1.06 → yeniden çalıştırınca convergence sağlamabilir.
4

Aylık otomatik

İleride: aylık otomatik re-run trigger (Faz E5+ planlanan).

​
Cost & Performance

MetrikDeğer
Cold start30-60 saniye (Cloud Run GPU init)
Warm run90-150 saniye
Veri boyutu etkisi26-104 hafta arasında lineer (52 hafta median)
Channel sayısı etkisi2-10 kanal — 10 kanal yaklaşık 2x süre
Maliyet (per run)~$0.80 (kontrat dahil)
L4 GPU quota: Sözleşmenizde tanımlı limit (Pro plan: 100 run/ay). Aşımda admin onayı gerekir. Mevcut kullanımı /dashboard/engine üst köşede görürsünüz.

​
Hata Senaryoları

MCMC zincirleri converge edemedi.Sebepler:
  • DQS Bronze (eksik veri, az kanal)
  • Adstock 0.95+ aşırı uç (default kullan)
  • Saturation aşırı uç (template defaults önerilir)
Çözüm: L1 → DQS panel önerileri → re-upload. L2 → defaults restore. L3 → re-run.
L4 GPU 10 dakikadan fazla sürmüş (normalde 3 dk max).Sebepler:
  • Çok fazla bağlam değişkeni (10+ — 5 ile sınırla)
  • Aşırı channel breakdown (15+ kanal — agregat 6-8 ile başla)
Çözüm: L2 → blueprint sadeleştir → re-run. Hala sorun varsa destek@mmmytics.com.
GPU bellek yetersiz.Sebepler: 200+ hafta veri + 15+ kanal kombinasyonu.Çözüm: Veriyi 104 haftaya kısalt (son 2 yıl) veya kanal sayısını azalt.
GPU quota dolmuş veya sistem yoğun olabilir.Çözüm: Status page kontrol edin: https://status.mmmytics.com. Hala sorun varsa destek@mmmytics.com.

​
Güvenlik & Audit

Her run otomatik audit log’a yazılır:
  • action='model_run_started'
  • entity_type='model_run'
  • entity_id=<run-uuid>
  • actor_id=<user-uuid>
  • metadata={blueprint_id, dataset_id, started_at}
Müşteri data export hakkı kapsamında bu kayıtlar dışa aktarılabilir.

​
Sonraki Adım

Run completed (✅ R-hat < 1.05, MAPE < 30%) — sırada L4 Channels Intelligence: L4 Channels →