Новая библиотека Pandas AI делает анализ за аналитика
Появилась новая библиотека Pandas AI - надстройка над популярной библиотекой для анализа данных Pandas, использует для работы ИИ. Стоит ли ее пробовать?
Принцип работы: в редакторе кода задаете любой вопрос про данные на естественном языке и без написания кода получаете готовый ответ по вашим данным.
Например, если спросить про данные о зарплате: "Кто в компании зарабатывает больше?". Pandas AI ответит: "Оливия зарабатывает больше".
Вот еще примеры: пример использования библиотеки Pandas AI в Google Colab, пример запроса на визуализацию и ответ на картинке выше.
Как установить? Как и любую другую библиотеку, инструкции на github и в статье. Отличие в том, что вам понадобится ключ API OpenAI. API платное, да, но есть бесплатный период на 1 месяц без привязки карты.
По поводу безопасности данных - в случае подключения API Open AI клянется не использовать ваши данные для обучения.
Почему я не спешу устанавливать Pandas AI?
- Сами разработчики предупреждают, что весь фрейм данных каждый раз передается вместе с вопросом, поэтому решение не идеально для обработки больших наборов данных.
- Pandas AI дает готовый ответ без кода и пояснений. Сомнительно, правда? Мне кажется, разработчики не разобрались, кто является их целевой аудиторией.
- Можно спросить у ChatGPT почти тоже самое.
- API OpenAI платное.
А вообще сама идея мне нравится, но сейчас как всегда сыро и надо дорабатывать.
Если вы пробовали - поделитесь, как вам?
Появилась новая библиотека Pandas AI - надстройка над популярной библиотекой для анализа данных Pandas, использует для работы ИИ. Стоит ли ее пробовать?
Принцип работы: в редакторе кода задаете любой вопрос про данные на естественном языке и без написания кода получаете готовый ответ по вашим данным.
Например, если спросить про данные о зарплате: "Кто в компании зарабатывает больше?". Pandas AI ответит: "Оливия зарабатывает больше".
Вот еще примеры: пример использования библиотеки Pandas AI в Google Colab, пример запроса на визуализацию и ответ на картинке выше.
Как установить? Как и любую другую библиотеку, инструкции на github и в статье. Отличие в том, что вам понадобится ключ API OpenAI. API платное, да, но есть бесплатный период на 1 месяц без привязки карты.
По поводу безопасности данных - в случае подключения API Open AI клянется не использовать ваши данные для обучения.
Почему я не спешу устанавливать Pandas AI?
- Сами разработчики предупреждают, что весь фрейм данных каждый раз передается вместе с вопросом, поэтому решение не идеально для обработки больших наборов данных.
- Pandas AI дает готовый ответ без кода и пояснений. Сомнительно, правда? Мне кажется, разработчики не разобрались, кто является их целевой аудиторией.
- Можно спросить у ChatGPT почти тоже самое.
- API OpenAI платное.
А вообще сама идея мне нравится, но сейчас как всегда сыро и надо дорабатывать.
Если вы пробовали - поделитесь, как вам?
🔥31👍18❤3❤🔥2👎1💩1
toPandas тормозит на больших датасетах? Это типичная боль аналитика
А вот вам исчерпывающая инструкция, как устранить эту проблему. Выгрузка данных через консоль, обход ограничений Arrow, исправление ошибок настройки памяти — обо всем этом рассказывает Александр Ледовский — тимлид команды аналитики и DS. Он строит рекламные аукционы в Авито, так что про большие массивы данных знает как никто другой.
Так что если у вас все падает с ошибками, не мучайтесь: берите инструкцию — и вперед!
А вот вам исчерпывающая инструкция, как устранить эту проблему. Выгрузка данных через консоль, обход ограничений Arrow, исправление ошибок настройки памяти — обо всем этом рассказывает Александр Ледовский — тимлид команды аналитики и DS. Он строит рекламные аукционы в Авито, так что про большие массивы данных знает как никто другой.
Так что если у вас все падает с ошибками, не мучайтесь: берите инструкцию — и вперед!
🔥14👍4❤2
Как определить, какая версия сайта работает лучше? Что изменилось после рефакторинга бэкенда и удалось ли отделу логистики ускорить доставку?
Точные ответы на эти вопросы позволяют получить A/B-тесты. На нашем симуляторе вы поработаете с нетривиальными кейсами и разберёте полный пайплайн тестирования на реальных задачах бизнеса — всё под руководством экспертов из X5 Retail Group и Blockchain.com.
Вы поймёте, какие метрики нужно измерять, как улучшать их с помощью экспериментов и как получить качественный результат даже на небольшой выборке.
Если вы хотите научиться принимать решения на основе data-driven не погружаясь в программирование и сложную математическую статистику — вам подойдёт базовая версия программы. Все задачи вы будете решать в Google Sheets, а запускать эксперименты — на уже готовой инфраструктуре.
А если вы уже знаете основы Python и математической статистики, и вам важно на практике разобраться во всех тонкостях A/B-тестирования — приходите на продвинутую версию.
Обучение на симуляторе позволит вам вывести карьеру на новый уровень и заранее отработать на практике сложные и нестандартные ситуации, чтобы избежать ошибок в реальной работе.
Присоединяйтесь по ссылке! Ждем вас!
#реклама
Точные ответы на эти вопросы позволяют получить A/B-тесты. На нашем симуляторе вы поработаете с нетривиальными кейсами и разберёте полный пайплайн тестирования на реальных задачах бизнеса — всё под руководством экспертов из X5 Retail Group и Blockchain.com.
Вы поймёте, какие метрики нужно измерять, как улучшать их с помощью экспериментов и как получить качественный результат даже на небольшой выборке.
Если вы хотите научиться принимать решения на основе data-driven не погружаясь в программирование и сложную математическую статистику — вам подойдёт базовая версия программы. Все задачи вы будете решать в Google Sheets, а запускать эксперименты — на уже готовой инфраструктуре.
А если вы уже знаете основы Python и математической статистики, и вам важно на практике разобраться во всех тонкостях A/B-тестирования — приходите на продвинутую версию.
Обучение на симуляторе позволит вам вывести карьеру на новый уровень и заранее отработать на практике сложные и нестандартные ситуации, чтобы избежать ошибок в реальной работе.
Присоединяйтесь по ссылке! Ждем вас!
#реклама
🔥10👍7❤3💩2
Бесплатный курс по аналитике данных с сертификатом
freeCodeCamp.org - это платформа с полностью бесплатными курсами и гайдами. Причем на курсах можно получить абсолютно бесплатный сертификат. Никаких платных вариантов, живут только на донатах.
На днях увидела, что у них появился курс "Анализ данных с помощью Python".
В теоретической части курса рассказывают весь процесс анализа данных, как использовать библиотеки, такие как Numpy, Pandas, Matplotlib и Seaborn. Кроме того, в курсе есть Jupyter Notebook и кратко основы Python.
В практической части дают 5 проектов для самостоятельной работы, но со всей нужной информацией и примерами: анализ демографических данных, визуализация медицинских данных, прогнозированиt уровня моря, калькулятор отклонения, визуализация временных рядов.
По завершении можно получить сертификат бесплатно.
Плюс также в том, что в данном курсе Python изучается применительно к анализу данных, а также много практики, которую можно положить в портфолио.
У них есть и другие курсы с сертификатами, которые могут расширить знания: Алгебра с использованием Python (даст более глубокое понимание математики и науки о данных) и Машинное обучение (для аналитика данных может быть полезно, тк знания машинного обучения уже требуют во многих компаниях).
freeCodeCamp.org - это платформа с полностью бесплатными курсами и гайдами. Причем на курсах можно получить абсолютно бесплатный сертификат. Никаких платных вариантов, живут только на донатах.
На днях увидела, что у них появился курс "Анализ данных с помощью Python".
В теоретической части курса рассказывают весь процесс анализа данных, как использовать библиотеки, такие как Numpy, Pandas, Matplotlib и Seaborn. Кроме того, в курсе есть Jupyter Notebook и кратко основы Python.
В практической части дают 5 проектов для самостоятельной работы, но со всей нужной информацией и примерами: анализ демографических данных, визуализация медицинских данных, прогнозированиt уровня моря, калькулятор отклонения, визуализация временных рядов.
По завершении можно получить сертификат бесплатно.
Плюс также в том, что в данном курсе Python изучается применительно к анализу данных, а также много практики, которую можно положить в портфолио.
У них есть и другие курсы с сертификатами, которые могут расширить знания: Алгебра с использованием Python (даст более глубокое понимание математики и науки о данных) и Машинное обучение (для аналитика данных может быть полезно, тк знания машинного обучения уже требуют во многих компаниях).
❤134👍39❤🔥10👎2🔥1🥰1👏1
Как использовать многоруких бандитов на практике | Гайд для аналитиков, продакт менеджеров и ML-специалистов
Это руководство разработала ведущая аналитическая система MyTracker. Они используют многоруких бандитов в инструментах предиктивной аналитики и в гайде делятся своим опытом.
Что интересного есть в гайде?
Вы узнаете, что такое многорукие бандиты и как они применяются в различных сферах, в том числе в рекомендательных системах. А также про различные алгоритмы бандитов: жадный, алгоритм UCB, алгоритм сэмплирования Томпсона и контекстуальные многорукие бандиты.
Гайд пригодится аналитикам для определения оптимальных стратегий тестирования, продуктовым менеджерам - для тестирования новой функциональности, а ML-специалистам - для настройки моделей машинного обучения.
Скачайте бесплатное практическое руководство от команды предиктивной аналитики MyTracker и узнайте, как многорукие бандиты могут увеличить прибыль вашего проекта и улучшить продуктовые метрики.
Это руководство разработала ведущая аналитическая система MyTracker. Они используют многоруких бандитов в инструментах предиктивной аналитики и в гайде делятся своим опытом.
Что интересного есть в гайде?
Вы узнаете, что такое многорукие бандиты и как они применяются в различных сферах, в том числе в рекомендательных системах. А также про различные алгоритмы бандитов: жадный, алгоритм UCB, алгоритм сэмплирования Томпсона и контекстуальные многорукие бандиты.
Гайд пригодится аналитикам для определения оптимальных стратегий тестирования, продуктовым менеджерам - для тестирования новой функциональности, а ML-специалистам - для настройки моделей машинного обучения.
Скачайте бесплатное практическое руководство от команды предиктивной аналитики MyTracker и узнайте, как многорукие бандиты могут увеличить прибыль вашего проекта и улучшить продуктовые метрики.
👍12🔥4
Примеры реальных проектов для усиления портфолио
📊 Проекты в открытой базе конкурса “Карьерный цех”
Карьерный цех - это бесплатные конкурсы для аналитиков, продактов, дизайнеров.
Задачи для конкурса предоставляют компании или аналитики данных, а решения победителей и других участников находятся в открытом доступе. Можно изучить, вдохновиться и сделать подобное для своего портфолио.
Примеры задач для аналитиков из базы: “Оптимизация онбординга в первую сессию”, “Построить сквозную маркетинговую отчетность”, “В какой продукт выгоднее вкладывать деньги, чтобы быстрее дойти до IPO”, “Исследование результатов A/B эксперимента для Сбермаркета” и т.д.
📊 Проекты исследовательского анализа данных
Исследовательский анализ данных - это процесс, когда мы изучаем данные, чтобы найти в них интересные факты, идеи и закономерности. Можно сказать база аналитики данных и для портфолио аналитика. Примеры анализа можно посмотреть на Kaggle по запросу “Exploratory data analysis”.
📊 Проекты визуализации
Демонстрация того, что вы можете создавать эффективные и привлекательные визуализации произведет впечатление на потенциального работодателя. Примеры с использованием Python и R можно посмотреть на Kaggle по запросу "vazualization". В Tableau Public в разделе “Trending” есть популярные примеры дашбордов и отчетов пользователей. Также в галерее темплейтов Google Data Studio.
📊 Проекты А/б тестирования
Навыки а/б тестирования требуют практически все работодатели и такой проект будет преимуществом для портфолио. Но практиковать самостоятельно кажется невозможным, так как требует наличие сайта, на который нужно пустить трафик, а для этого нужны деньги. В этом посте я подробно расписала со всеми ссылками, как практиковать самостоятельно и соответственно включить а/б тестирование в портфолио.
P.S. Также неплохо будет добавить проекты машинного обучения, тк запрос от аналитиков данных уже есть на рынке, но об этом в другом посте.
📊 Проекты в открытой базе конкурса “Карьерный цех”
Карьерный цех - это бесплатные конкурсы для аналитиков, продактов, дизайнеров.
Задачи для конкурса предоставляют компании или аналитики данных, а решения победителей и других участников находятся в открытом доступе. Можно изучить, вдохновиться и сделать подобное для своего портфолио.
Примеры задач для аналитиков из базы: “Оптимизация онбординга в первую сессию”, “Построить сквозную маркетинговую отчетность”, “В какой продукт выгоднее вкладывать деньги, чтобы быстрее дойти до IPO”, “Исследование результатов A/B эксперимента для Сбермаркета” и т.д.
📊 Проекты исследовательского анализа данных
Исследовательский анализ данных - это процесс, когда мы изучаем данные, чтобы найти в них интересные факты, идеи и закономерности. Можно сказать база аналитики данных и для портфолио аналитика. Примеры анализа можно посмотреть на Kaggle по запросу “Exploratory data analysis”.
📊 Проекты визуализации
Демонстрация того, что вы можете создавать эффективные и привлекательные визуализации произведет впечатление на потенциального работодателя. Примеры с использованием Python и R можно посмотреть на Kaggle по запросу "vazualization". В Tableau Public в разделе “Trending” есть популярные примеры дашбордов и отчетов пользователей. Также в галерее темплейтов Google Data Studio.
📊 Проекты А/б тестирования
Навыки а/б тестирования требуют практически все работодатели и такой проект будет преимуществом для портфолио. Но практиковать самостоятельно кажется невозможным, так как требует наличие сайта, на который нужно пустить трафик, а для этого нужны деньги. В этом посте я подробно расписала со всеми ссылками, как практиковать самостоятельно и соответственно включить а/б тестирование в портфолио.
P.S. Также неплохо будет добавить проекты машинного обучения, тк запрос от аналитиков данных уже есть на рынке, но об этом в другом посте.
🔥61❤15👍14👏3😁1🫡1
Только что прочитала результаты исследования, в котором продакты рассуждали о карьере, о сфере и об HR-бренде компаний. Теперь можем понять температуру по палате и нарисовать в голове портрет среднестатистического продакта 👻
📌 Итак, сейчас на рынке почти нет людей, которые пришли из внешней по отношению к IT сфере.
📌 Рост в уровне должности напрямую связан с количеством опыта в IT.
📌 Чем сеньорнее продакт, тем чаще он работает с b2b-продуктами. Начинающие менеджеры в основном работают с b2c. Или просто пока не очень хорошо понимают, куда себя отнести 🙃
📌 Авито оказался в топе сразу трех рейтингов — среди компаний с сильной продуктовой культурой, в числе самых желанных работодателей, а еще в списке организаций с самой заметной активностью в сообществе.
📌Всего перечислили 20 компаний, в том числе Яндекс, Озон, Сбер, Тинькофф.
Работаешь продактом? Ставь лайк, если умеешь кодить, активно ходишь на собесы и мечтаешь попасть куда-нибудь в Авито.
📌 Итак, сейчас на рынке почти нет людей, которые пришли из внешней по отношению к IT сфере.
📌 Рост в уровне должности напрямую связан с количеством опыта в IT.
📌 Чем сеньорнее продакт, тем чаще он работает с b2b-продуктами. Начинающие менеджеры в основном работают с b2c. Или просто пока не очень хорошо понимают, куда себя отнести 🙃
📌 Авито оказался в топе сразу трех рейтингов — среди компаний с сильной продуктовой культурой, в числе самых желанных работодателей, а еще в списке организаций с самой заметной активностью в сообществе.
📌Всего перечислили 20 компаний, в том числе Яндекс, Озон, Сбер, Тинькофф.
Работаешь продактом? Ставь лайк, если умеешь кодить, активно ходишь на собесы и мечтаешь попасть куда-нибудь в Авито.
productsense.io
Какую работу, компанию или продукт выбирают продакты? | State of Product Management 2023
Команда ProductSense вместе с Нетологией провела исследование о том, что важно для менеджеров продуктов при выборе места работы, что приводит в выгоранию и как они с этим работают, какие компании и команды популярны в сообществе и где менеджеры продуктов…
❤26👍8
Получаете готовый анализ в считанные секунды: новая функция ChatGPT
Новая функции ChatGPT - "Code Interpreter" на этой неделе появится в открытом доступе для всех пользователей с подпиской Plus (20$ в месяц).
Как это работает?
1) Загружаете файл с данными (размер до 100 МБ)
2) Даете простые инструкции на естественном языке, задаете интересующие вопросы к данным
3) ChatGPT с помощью Code Interpreter за считанные секунды подготовит данные, визуализирует их и сделает выводы. По завершении можно скачать результаты.
Пример, как это работает, можно посмотреть тут у пользователя твиттер. А также у пользователя Medium.
—————
Я так и не могу оплатить ChatGPT даже с зарубежных карт, поэтому буду оценивать новинку позже.
Ранее я уже тестировала ChatGPT на то, как он справляется с разными задачами аналитика. Но тогда файлы с данными загружать было нельзя, кроме того это был ChatGPT, а не GPT-4 и с тех пор прошло уже несколько месяцев, за которые ИИ по логике должен был продвинуться.
Новая функции ChatGPT - "Code Interpreter" на этой неделе появится в открытом доступе для всех пользователей с подпиской Plus (20$ в месяц).
Как это работает?
1) Загружаете файл с данными (размер до 100 МБ)
2) Даете простые инструкции на естественном языке, задаете интересующие вопросы к данным
3) ChatGPT с помощью Code Interpreter за считанные секунды подготовит данные, визуализирует их и сделает выводы. По завершении можно скачать результаты.
Пример, как это работает, можно посмотреть тут у пользователя твиттер. А также у пользователя Medium.
—————
Я так и не могу оплатить ChatGPT даже с зарубежных карт, поэтому буду оценивать новинку позже.
Ранее я уже тестировала ChatGPT на то, как он справляется с разными задачами аналитика. Но тогда файлы с данными загружать было нельзя, кроме того это был ChatGPT, а не GPT-4 и с тех пор прошло уже несколько месяцев, за которые ИИ по логике должен был продвинуться.
🔥27👍11😱5❤2
Как убедиться, что мидл стал сеньором?
Помогает грамотно выстроенный процесс ревью — особенно если вы большая команда. Вот здесь подробный гайд от Авито: их директор по аналитике Илья Гуров рассказывает, как определиться со своими ожиданиями и донести их до каждого сотрудника, не вдаваясь в микроменеджмент.
Что советуют:
— формализовать грейды;
— описывать компетенции так, чтобы они были доказуемы и сфокусированы на результате, а не процессе;
— выстроить цикл ревью, который будет регулярным;
— четко регламентировать дискуссии между руководителями.
Что думаете про такую систему? Рассказывайте, как у вас это работает👇
Помогает грамотно выстроенный процесс ревью — особенно если вы большая команда. Вот здесь подробный гайд от Авито: их директор по аналитике Илья Гуров рассказывает, как определиться со своими ожиданиями и донести их до каждого сотрудника, не вдаваясь в микроменеджмент.
Что советуют:
— формализовать грейды;
— описывать компетенции так, чтобы они были доказуемы и сфокусированы на результате, а не процессе;
— выстроить цикл ревью, который будет регулярным;
— четко регламентировать дискуссии между руководителями.
Что думаете про такую систему? Рассказывайте, как у вас это работает👇
❤19
Абьюз аналитик, кто это?
Новички говорят, что у них голова кругом от видов аналитиков, сегодня я добавлю еще один😊.
Нет, это не аналитик, который занимается ситуациями абьюза в отношениях между людьми (как кто-то мог подумать).
Abuse Analyst - это специалист по анализу случаев злоупотреблений и мошенничества на онлайн-платформах. Он отвечает за сбор, анализ и интерпретацию данных о злоупотреблениях, чтобы помочь организации защититься от будущих атак.
Аналитики злоупотреблений обычно требуются в компаниях, которые имеют большое количество пользователей и данных, и которые подвержены риску киберугроз (Google, Facebook и Amazon, Министерство обороны), либо в компаниях, которые имеют чувствительную информацию, такую как медицинские записи, финансовые данные или персональные данные.
Например, в Youtube Abuse Analyst:
- Проводит анализ с использованием различных источников данных и выявляет уязвимости и тенденции злоупотреблений
- Создает дашборды для отслеживания злоупотреблений
- На основе данных дает рекомендации по предотвращению злоупотреблений
Из инструментов обычно требуется знание SQL и Python.
Новички говорят, что у них голова кругом от видов аналитиков, сегодня я добавлю еще один😊.
Нет, это не аналитик, который занимается ситуациями абьюза в отношениях между людьми (как кто-то мог подумать).
Abuse Analyst - это специалист по анализу случаев злоупотреблений и мошенничества на онлайн-платформах. Он отвечает за сбор, анализ и интерпретацию данных о злоупотреблениях, чтобы помочь организации защититься от будущих атак.
Аналитики злоупотреблений обычно требуются в компаниях, которые имеют большое количество пользователей и данных, и которые подвержены риску киберугроз (Google, Facebook и Amazon, Министерство обороны), либо в компаниях, которые имеют чувствительную информацию, такую как медицинские записи, финансовые данные или персональные данные.
Например, в Youtube Abuse Analyst:
- Проводит анализ с использованием различных источников данных и выявляет уязвимости и тенденции злоупотреблений
- Создает дашборды для отслеживания злоупотреблений
- На основе данных дает рекомендации по предотвращению злоупотреблений
Из инструментов обычно требуется знание SQL и Python.
👍33😁15❤3🔥3🤯2
Как научиться смотреть на задачи с точки зрения бизнеса и выйти на новый уровень в аналитике данных?
На курсе Hard аналитика вы разберётесь как сократить сроки проведения экспериментов и проверять нужные бизнесу гипотезы, научитесь делать удобные дашборды, быстро прогружать запросы в базе данных и использовать машинное обучение в аналитике.
Курс создан руками ведущих аналитиков из Райффайзен, Яндекс, ВКонтакте и других компаний, поэтому программа включает в себя только самые актуальные и нужные знания для углубления в продуктовую аналитику.
Присоединяйтесь!
Новый поток стартует 20 июля
#реклама
На курсе Hard аналитика вы разберётесь как сократить сроки проведения экспериментов и проверять нужные бизнесу гипотезы, научитесь делать удобные дашборды, быстро прогружать запросы в базе данных и использовать машинное обучение в аналитике.
Курс создан руками ведущих аналитиков из Райффайзен, Яндекс, ВКонтакте и других компаний, поэтому программа включает в себя только самые актуальные и нужные знания для углубления в продуктовую аналитику.
Присоединяйтесь!
Новый поток стартует 20 июля
#реклама
❤15
Бесплатные курсы по статистике и линейной алгебре
Khan Academy - еще одна зарубежная платформа с бесплатными курсами. Все курсы бесплатны, без скрытых платежей, платформа живет только на донатах.
Для аналитиков и data scientists могут быть полезны курсы:
Линейная алгебра
Линейная алгебра применяется для решения всех основных задач Data Science: создания и настройки моделей, тренировки нейросетей и применения аналитических систем к информации.
Статистика и теория вероятности
Аналитик использует статистические метрики, такие как среднее, медиана, стандартное отклонение и другие, чтобы описать основные характеристики данных. А также для проверки гипотез, прогнозирования и других задач.
——
Курсы на английском, но есть субтитры на русском, либо можно использовать Яндекс браузер для авто перевода голоса из видео.
Чтобы попасть на курсы, должен быть выбран английский язык в настройках. Если выбран русский, то вы попадете на другие темы. Но если переключите на русский, то там будет много разных курсов преимущественно для детей.
Есть также несколько курсов, связанными с компьютерными технологиями, экономикой (макро и микро экономика, финансы и рынки), а также навыками для жизни (карьера, финансы и тп).
——
Другие бесплатные материалы для изучения статистики - в этом посте.
Khan Academy - еще одна зарубежная платформа с бесплатными курсами. Все курсы бесплатны, без скрытых платежей, платформа живет только на донатах.
Для аналитиков и data scientists могут быть полезны курсы:
Линейная алгебра
Линейная алгебра применяется для решения всех основных задач Data Science: создания и настройки моделей, тренировки нейросетей и применения аналитических систем к информации.
Статистика и теория вероятности
Аналитик использует статистические метрики, такие как среднее, медиана, стандартное отклонение и другие, чтобы описать основные характеристики данных. А также для проверки гипотез, прогнозирования и других задач.
——
Курсы на английском, но есть субтитры на русском, либо можно использовать Яндекс браузер для авто перевода голоса из видео.
Чтобы попасть на курсы, должен быть выбран английский язык в настройках. Если выбран русский, то вы попадете на другие темы. Но если переключите на русский, то там будет много разных курсов преимущественно для детей.
Есть также несколько курсов, связанными с компьютерными технологиями, экономикой (макро и микро экономика, финансы и рынки), а также навыками для жизни (карьера, финансы и тп).
——
Другие бесплатные материалы для изучения статистики - в этом посте.
🔥50👍17❤8
Кто боится предиктивной аналитики?
А нечего ее бояться — это круто показали аналитики маркетинга из Авито. Они давно использует прогнозы поведения клиента, планируя рекламные кампании.
Как это работает? Дано целевое событие — посещение определенной страницы сайта, покупка, регистрация на сервисе и т.д. Анализируя поведение разных типов пользователей, можно предсказать, с какой вероятностью и какие действия они совершат в следующий раз.
Казалось бы, этого достаточно, но Авито пошел дальше: для разных целевых событий создаются предиктивные модели. Эффективность рекламы выросла на 22% — для компании с такой аудиторией это очень высокий показатель.
Как создать такую модель от деления пользователей на группы до оптимизации рекламного кабинета, читайте в материале Ирины Гутман из аналитики маркетинга Авито. Она подробно разобрала этапы, метрики и методики тестирования.
А нечего ее бояться — это круто показали аналитики маркетинга из Авито. Они давно использует прогнозы поведения клиента, планируя рекламные кампании.
Как это работает? Дано целевое событие — посещение определенной страницы сайта, покупка, регистрация на сервисе и т.д. Анализируя поведение разных типов пользователей, можно предсказать, с какой вероятностью и какие действия они совершат в следующий раз.
Казалось бы, этого достаточно, но Авито пошел дальше: для разных целевых событий создаются предиктивные модели. Эффективность рекламы выросла на 22% — для компании с такой аудиторией это очень высокий показатель.
Как создать такую модель от деления пользователей на группы до оптимизации рекламного кабинета, читайте в материале Ирины Гутман из аналитики маркетинга Авито. Она подробно разобрала этапы, метрики и методики тестирования.
🔥19❤6