Januar 2026
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Absprungrate
35.96%
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2.85
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00:01:12
- Unternehmen
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Top 10 elementy.ru Wettbewerber
Die Top-10-Websites wie elementy.ru in Januar 2026 sind in absteigender Reihenfolge nach ihrer Affinität zu elementy.ru in Bezug auf den jeweiligen Schlüsselwörter-Traffic, das Zielgruppen-Targeting und entsprechende Marktüberschneidungen aufgeführt
- Unternehmen
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Globaler Rang
#3,822,274
258,118Absprungrate
36.07%
Verweildauer
2.81
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Similarity-Score
100%Российская академия наук: три века в поисках знаний Перспективные пути отечественной физики Рождение электрического хоррора
- Unternehmen
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Globaler Rang
#12,599,583
1,535,221Absprungrate
40.64%
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1.02
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100%- Unternehmen
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100%zoom.cnews.ru - тесты и обзоры, каталог компьютерной, мобильной, фото и аудио техники, бытовой и кухонной техники, цены магазинов
- Unternehmen
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11.52%
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1.97
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100%ПостНаука — все, что вы хотели знать о науке, но не знали, у кого спросить
- Unternehmen
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Globaler Rang
#1,908,760
946,930Absprungrate
53.13%
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1.98
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Similarity-Score
100%Ответы на вопросы на Авиасейлс
- Unternehmen
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98%Агентство 'ИнформНаука' распространяет научные новости о российской науке. Есть четыре рубрики: наука, технологии, медицина, события. Новости готовят корреспонденты агентства. The Science News Agency 'InformNauka' places a lot of interesting Russian science news. There are four headings: Science, Technology, Medicine, Events. The site is Russian-English.
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97%The banking system is a key sector of the economy and often faces various types of risks. This article focuses on credit risks, which are the main source of financial losses for credit institutions, including banks. Based on real data, a scoring model was developed in this study to assess and optimally manage credit risk, using the XGBoost machine learning algorithm. The model returns score values in the range of 300–850. Quality metrics such as ROC AUC, PR AUC, Precision, Recall, and F1 score were evaluated for the developed model. Within the scope of the research, a new approach was proposed to assess the sensitivity of a machine learning model to changes in variable values. The approach is based on the concept of entropy. The results show that the use of machine learning models makes it possible to assess and optimally manage credit risk, thereby reducing potential losses. Moreover, the proposed new approach, when applied together with the well-known SHAP method, allows for a deeper evaluation of the model and its sensitivity to changes in variable values.
- Unternehmen
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Globaler Rang
#7,980
620Absprungrate
46.44%
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2.78
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93%Журнал «TechInsider». Новости науки и техники, последние события: автомобили, технология, энергетика, авиация и космос. Интересные статьи об оружии, невероятные факты и удивительные научные изобретения.
- Unternehmen
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Absprungrate
23.59%
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4.30
Durchschnittliche Besuchsdauer
00:03:07
Similarity-Score
86%- Unternehmen
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90.16%
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1.08
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Similarity-Score
85%elementy.ruDie Top-5-Wettbewerber in Januar 2026 lauten: scientific.ru, sciam.ru, scienceblog.ru, rnd.cnews.ru und mehr.
Laut Similarweb-Daten zu monatlichen Besuchen ist scientific.ru in Januar 2026 der Top-Wettbewerber von elementy.ru. Die zweitähnlichste Website ist sciam.ru, gefolgt von scienceblog.ru auf Platz 3.
rnd.cnews.ru ist die viertähnlichste Website zu elementy.ru, während postnauka.ru in Januar 2026 den fünften Platz belegt.
Die weiteren fünf Wettbewerber in der Top-10-Liste sind strf.ru, informnauka.ru, cyberleninka.ru, popmech.ru und sci.aha.ru.