📍Знаешь как вести проект? Умеешь договориться с кем угодно?
📍Имеешь Аналитические способности и математический склад ума?
Тогда тебе к нам! Канал IT Аналитика.
Тут ты найдешь всю доступную и актуальную информацию по данному направлению.
✅ Бизнес-аналитик
✅ Системный аналитик
✅ Дата-аналитик
✅ Web-аналитик
✅ UX аналитик
✅ Продуктовый аналитик
Подписывайся!
📍Имеешь Аналитические способности и математический склад ума?
Тогда тебе к нам! Канал IT Аналитика.
Тут ты найдешь всю доступную и актуальную информацию по данному направлению.
✅ Бизнес-аналитик
✅ Системный аналитик
✅ Дата-аналитик
✅ Web-аналитик
✅ UX аналитик
✅ Продуктовый аналитик
Подписывайся!
Forwarded from Pavel Dubinin
Полезные ссылки для знакомства и работы с DataLens
Большой функциональный демо дашборд:
- datalens.yandex/demo - публичный, только чтение
- Развернуть дашборд в своем DataLens для редактирования
Сообщество:
- Телеграм чат (вы сейчас тут)
- Предложить и проголосовать за новую фичу
- Плейлист официальных мероприятий на YouTube
Обучение:
- Быстрый старт, пошаговая инструкция
- Более детальные пошаговые инструкции по сценариям
- Туториалы по аналитическим функциям: агрегации, оконные функции, Level-of-Detail выражения
- Создание SQL-чартов (если вам нужно больше гибкости модели данных)
- Образовательные проекты
FAQ в документации:
- https://cloud.yandex.ru/docs/datalens/qa/
Публичные кейсы использования DataLens:
- КазаньЭкспресс - Аналитика retail маркетплейса
- Правительство С.-Петербурга - Аналитика городских сервисов
- Окраина - Аналитика на мясоперерабатывающем заводе
- МВидео - Платформа данных в облаке, геоаналитика
- Rubetek - Аналитика IOT по датчикам домов и квартир застройщика ПИК
- Moneycare - Кредитный брокер, корпоративный BI
- AnywayAnyDay - Аналитика онлайн туристического агентства
- JustSchool - Аналитика над CRM школы английского языка
- SevenTech - Аналитика технологического стартапа над ClickHouse
- НефтеТрансСервис - Промышленная аналитика интернета вещей
- RADAR - Аналитика аудитории наружной рекламы по всей России
- Цифровое образование - Аналитика олимпиад, учеников, школ
- Биологический Факультет МГУ - Предсказание и аналитика урожая
- tproger – Веб аналитика портала
- Car-Taxi - Продуктовая аналитика сервиса эвакуации авто
- Кинопоиск - Публичная статистика оценок фильмов
Примеры публичных дашбордов:
- Анализ качества воздуха
- Статистика коронавируса
- Погода
- Показатели Российских ВУЗов
- Демография Ставрополья
- Исследование про работу вахтовым методом в РФ
- Безработица РФ
- Пример с LOD выражениями от @ab0xa
(присылайте ваши примеры в чат, если хотите поделиться своим опытом!)
Презентации:
- DataLens
- Yandex Cloud Data Platform
Помощь:
- Обсудить ваш проект
- Завести тикет в техподдержку
- Найти партнера для проекта
Большой функциональный демо дашборд:
- datalens.yandex/demo - публичный, только чтение
- Развернуть дашборд в своем DataLens для редактирования
Сообщество:
- Телеграм чат (вы сейчас тут)
- Предложить и проголосовать за новую фичу
- Плейлист официальных мероприятий на YouTube
Обучение:
- Быстрый старт, пошаговая инструкция
- Более детальные пошаговые инструкции по сценариям
- Туториалы по аналитическим функциям: агрегации, оконные функции, Level-of-Detail выражения
- Создание SQL-чартов (если вам нужно больше гибкости модели данных)
- Образовательные проекты
FAQ в документации:
- https://cloud.yandex.ru/docs/datalens/qa/
Публичные кейсы использования DataLens:
- КазаньЭкспресс - Аналитика retail маркетплейса
- Правительство С.-Петербурга - Аналитика городских сервисов
- Окраина - Аналитика на мясоперерабатывающем заводе
- МВидео - Платформа данных в облаке, геоаналитика
- Rubetek - Аналитика IOT по датчикам домов и квартир застройщика ПИК
- Moneycare - Кредитный брокер, корпоративный BI
- AnywayAnyDay - Аналитика онлайн туристического агентства
- JustSchool - Аналитика над CRM школы английского языка
- SevenTech - Аналитика технологического стартапа над ClickHouse
- НефтеТрансСервис - Промышленная аналитика интернета вещей
- RADAR - Аналитика аудитории наружной рекламы по всей России
- Цифровое образование - Аналитика олимпиад, учеников, школ
- Биологический Факультет МГУ - Предсказание и аналитика урожая
- tproger – Веб аналитика портала
- Car-Taxi - Продуктовая аналитика сервиса эвакуации авто
- Кинопоиск - Публичная статистика оценок фильмов
Примеры публичных дашбордов:
- Анализ качества воздуха
- Статистика коронавируса
- Погода
- Показатели Российских ВУЗов
- Демография Ставрополья
- Исследование про работу вахтовым методом в РФ
- Безработица РФ
- Пример с LOD выражениями от @ab0xa
(присылайте ваши примеры в чат, если хотите поделиться своим опытом!)
Презентации:
- DataLens
- Yandex Cloud Data Platform
Помощь:
- Обсудить ваш проект
- Завести тикет в техподдержку
- Найти партнера для проекта
Telegram
Yandex DataLens
Сообщество пользователей Yandex DataLens
- Правила: t.me/YandexDataLens/28609/28610
- Полезное: t.me/YandexDataLens/28609/28894
Номер заявления РКН: 4962849290
- Правила: t.me/YandexDataLens/28609/28610
- Полезное: t.me/YandexDataLens/28609/28894
Номер заявления РКН: 4962849290
Какая-то совсем стремная новость https://www.kommersant.ru/doc/5317970
Коммерсантъ
«Яндекс» приостанавливает многие инвестиции в России и за рубежом
Подробнее на сайте
Интересно сравнить подходы к приоритизации гипотез разными фреймворками: RICE, PIE, ICE(1,2), PXL.
Вначале казалось, что явное преимущество у PXL, из-за того, что он минимизирует оценочность, основывается на простой фактуре. Но, вот, гипотезы, которые не связаны с UX, трудно им оценить. Они всегда будут проигрывать тем, что основаны на UX.
Да, и гипотеза - это не всегда про AB тест
Про PXL здесь: https://cxl.com/blog/better-way-prioritize-ab-tests/
Вначале казалось, что явное преимущество у PXL, из-за того, что он минимизирует оценочность, основывается на простой фактуре. Но, вот, гипотезы, которые не связаны с UX, трудно им оценить. Они всегда будут проигрывать тем, что основаны на UX.
Да, и гипотеза - это не всегда про AB тест
Про PXL здесь: https://cxl.com/blog/better-way-prioritize-ab-tests/
CXL
PXL: A Better Way to Prioritize Your A/B Tests
If you're doing it right, you probably have a large list of A/B testing ideas in your pipeline. Some good ones (data-backed or result of a careful
Forwarded from Lena Seregina 📈🧘♀️♥️ (Lena Seregina)
Рада поделиться с вами моей первой англоязычной статьёй. Она является значительной доработкой статьи 2019 года на русском, которая по сути обеспечила мне карьеру консультанта по метрикам и продуктовой аналитике. За эти годы практики я многое переосознала. Поэтому статья, которую я сегодня предлагаю вам к прочтению больше, чем просто перевод и даже более — это скорее не перевод, а совершенно новое прочтение уже знакомой вам истории и подхода.
https://productcoalition.com/metrics-hierarchy-and-metrics-pyramid-aligning-product-and-business-goals-7335dae66c94
https://productcoalition.com/metrics-hierarchy-and-metrics-pyramid-aligning-product-and-business-goals-7335dae66c94
Forwarded from Product Analytics
Forwarded from Этюды для программистов на Python (Дима Федоров)
Запускаю несколько долгосрочных открытых проектов 🐍
1️⃣ Воспроизводимая наука о данных
Свободный учебник (в разработке) на основе моего курса по анализу данных для экономистов по ссылке.
2️⃣ Python для программистов
Свободный учебник (в разработке) на основе моего курса по языкам программирования по ссылке.
3️⃣ Сообщество преподавателей Python
Я преподаю Python в школах, вузах и на различных курсах более пяти лет.
И я искренне верю, что только объединив усилия, мы сделаем преподавание ИТ в России лучше.
Именно поэтому я хочу создать сообщество преподавателей Python для поддержки, обмена идеями и полезными материалами.
Подробности по ссылке.
1️⃣ Воспроизводимая наука о данных
Свободный учебник (в разработке) на основе моего курса по анализу данных для экономистов по ссылке.
2️⃣ Python для программистов
Свободный учебник (в разработке) на основе моего курса по языкам программирования по ссылке.
3️⃣ Сообщество преподавателей Python
Я преподаю Python в школах, вузах и на различных курсах более пяти лет.
И я искренне верю, что только объединив усилия, мы сделаем преподавание ИТ в России лучше.
Именно поэтому я хочу создать сообщество преподавателей Python для поддержки, обмена идеями и полезными материалами.
Подробности по ссылке.
Услышал недавно от продакта такое: "Зачем нам это тестировать? У этого, этого и этого конкурента это уже есть, они же не дураки. И мы такое же себе сделаем, не прогадаем".
Очень смешно. Вот так и появляются одинаково убогие решения на многих сайтах одной тематики. Возразить на это он не смог. Так и живем, приоритизируем гипотезы.
Очень смешно. Вот так и появляются одинаково убогие решения на многих сайтах одной тематики. Возразить на это он не смог. Так и живем, приоритизируем гипотезы.
Forwarded from WebAnalytics (Осиюк Дмитрий)
Ребята из OWOX сделали бесплатный тег для GTM Server-Side, который позволяет организовать стриминг GA4 данных в GBQ без использования нативного экспорта данных: https://www.owox.com/c/gtmss-ga4-tag
Пригодится, если нужно:
1. Отправлять данные в EU Storage минуя сервера GA (привет, GDPR)
2. Обойти ограничение в выгрузке в 1 млн. событий в бесплатной версии
3. Получать real-time данные
via @WebAnalyst
Пригодится, если нужно:
1. Отправлять данные в EU Storage минуя сервера GA (привет, GDPR)
2. Обойти ограничение в выгрузке в 1 млн. событий в бесплатной версии
3. Получать real-time данные
via @WebAnalyst
Forwarded from xGLab - платформа футбольной аналитики
Большое обновление xglab.pro - мы добавили поддержку древовидных (вложенных) метрик. Теперь вы можете начать анализировать, например, EPV игрока и увидеть, что он много набирает за счет стандартов. Чтобы разобраться подробнее, можно отключить все, кроме стандартов, а на стандарты посмотреть в деталях - сколько набрано после угловых, сколько после штрафных и так далее.
Можно посмотреть как на общий вклад игрока в EPV, где его отрицательные действия будут складываться с положительными, а можно посмотреть их раздельно, чтобы понимать, насколько активно игрок участвовал в эпизодах.
Мы переработали таблицу рейтингов и все графики, чтобы они поддерживали такую фильтрацию и группировку.
Пересобрали метрику EPV и использовали все возможности вложенной структуры - теперь мы подсчитываем не только точные пасы и кэрри, но и неточные пасы с разбиением на различные игровые ситуации.
Можно посмотреть как на общий вклад игрока в EPV, где его отрицательные действия будут складываться с положительными, а можно посмотреть их раздельно, чтобы понимать, насколько активно игрок участвовал в эпизодах.
Мы переработали таблицу рейтингов и все графики, чтобы они поддерживали такую фильтрацию и группировку.
Пересобрали метрику EPV и использовали все возможности вложенной структуры - теперь мы подсчитываем не только точные пасы и кэрри, но и неточные пасы с разбиением на различные игровые ситуации.
Forwarded from xGLab - платформа футбольной аналитики
Наши метрики стали более детализированными, поэтому наша команда подготовила детальную документацию о том, что такое метрика EPV и как мы считаем ее для каждого из видов событий. С формулами, стрелочками и примерами из матчей. Это не одноразовая статья - мы будем совершенствовать и актуализировать документацию, если найдем примеры получше или изменим алгоритмы на платформе.
https://xglab.notion.site/EPV-a4e1b756f67f49e5a4d06a668340c99e
Если у вас есть предложения по улучшению документации или какие-то вопросы - пишите в комментарии.
Полный список тех, кто нам помогал с обновлением не уложится в лимит на размер поста, поэтому благодарности размещу в комментариях, там же и вы сможете послать лучи добра этим прекрасным людям!
https://xglab.notion.site/EPV-a4e1b756f67f49e5a4d06a668340c99e
Если у вас есть предложения по улучшению документации или какие-то вопросы - пишите в комментарии.
Полный список тех, кто нам помогал с обновлением не уложится в лимит на размер поста, поэтому благодарности размещу в комментариях, там же и вы сможете послать лучи добра этим прекрасным людям!
Сейчас обсуждаем приоритезацию гипотез. Как базовый фреймворк используется RICE. А PXL все же отвергли.
Посмотрел на предыдущие оценки RICE. И в них показатель уверенности (Confidence) всегда 75-100%. Впечатлила такая уверенность продакт-менеджеров в себе.
Самое интересное, что ретроспективно не анализировали, что получилось в результате. Допускаю, что результат был достигнут не более, чем в 30-40%. Так и живем...
Посмотрел на предыдущие оценки RICE. И в них показатель уверенности (Confidence) всегда 75-100%. Впечатлила такая уверенность продакт-менеджеров в себе.
Самое интересное, что ретроспективно не анализировали, что получилось в результате. Допускаю, что результат был достигнут не более, чем в 30-40%. Так и живем...
Forwarded from Trisigma — про эксперименты (Iskαnder)
Winner’s Curse: Bias Estimation for Total Effects of Features in
Online Controlled Experiments
Еще раз про bias, но не про novelty effects, heavy users и т.п..
В один момент могут проводиться десятки-сотни экспериментов, и в прод идут только с успешным вердиктом. Совокупный эффект этих экспериментов может быть завышен, если смотреть на их комбинацию «влоб». В пейпере приводится метод, позволяющий избавиться от bias’а и узнать total true effect
https://www.kdd.org/kdd2018/accepted-papers/view/winners-curse-bias-estimation-for-total-effects-of-features-in-online-contr
https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3219819.3219905
Online Controlled Experiments
Еще раз про bias, но не про novelty effects, heavy users и т.п..
В один момент могут проводиться десятки-сотни экспериментов, и в прод идут только с успешным вердиктом. Совокупный эффект этих экспериментов может быть завышен, если смотреть на их комбинацию «влоб». В пейпере приводится метод, позволяющий избавиться от bias’а и узнать total true effect
https://www.kdd.org/kdd2018/accepted-papers/view/winners-curse-bias-estimation-for-total-effects-of-features-in-online-contr
https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3219819.3219905
SIGKDD - KDD 2018
Winner’s Curse: Bias Estimation for Total Effects of Features in Online Controlled Experiments