Минутка восхищения Retentioneering. Установил бета-версию 3.
Попробовал пока только Sankey диаграмму, и уже в восторге, предвкушаю все остальные новинки. На нужно извращаться, чтобы сделать ее в plotly, все работает "в несколько кликов".
Спасибо!

https://doc.retentioneering.com/release3/doc/user_guides/step_sankey.html

Заканчиваю сериал про обучение и трудоустройство. Посмотрим, выйдет ли второй сезон.
Предыдущие серии здесь: №1, №2, №3, №4, №5, №6, №7.
Итак, допустим нас пригласили на собеседование. Что нужно делать, чтобы повысить шансы.

➡️Подготовиться к собеседованию - почитать про компанию, отдел, возможного будущего руководителя. Неплохо также немного погрузиться в специфику продукта, понять, какие проблемы решают аналитики.
➡️В меру приукрашивать способности и опыт. Если на технических секциях выяснится, что все не так, будет очень грустно.
➡️Задать все интересующие вопросы про компанию, вакансию, команду, зарплатную вилку, формат работы. Во-первых, эта информация очень важна, а, во-вторых, дает понять стороне найма нашу заинтересованность.
➡️Уточнить, как будет приниматься решение о трудоустройстве - если я подхожу, меня точно берут или будут выбирать лучшего из нескольких. Так становится важен подход к найму и наличие (отсутствие) конкурентов. Иногда имел наглость спрашивать, на какой стадии находятся мои конкуренты и сколько их. Если их "немало", внутренне был сильно удивлен (с сомнением), так как на миддловые позиции обычно мало кандидатов в любой данный момент времени.
➡️Как я писал выше, требования и задачи в вакансии - это вопросы, а я должен на эти вопросы ответить наилучшим образом, максимально показывая, что я именно тот, кого ищет компания (все это в разумных пределах).
➡️Нервы совершенно необходимо держать под контролем, иначе лучшие навыки превратятся в прах. Чтобы расслабиться, вполне неплохо пошутить, на минуту отвлечься на что-то постороннее, типа пробок, погоды, медленных лифтов. Это также позволит сделать контакт чуть менее формальным.
➡️На бизнесовых (с кейсами) секциях не требуется идеально отвечать на вопросы. Самое главное, чего ожидает нанимающая сторона - связанные ответы, стройные логичные рассуждения, понимание, как работает бизнес, экономика проектов. Часто вопросы задаются по тематике компании, и, если мы потратили время на подготовку, можно преподнести неплохой сюрприз.
➡️На технических секциях (SQL, Python) не нужно кидаться сразу кодить. Правильным будет уточнить требования к ответу, проговорить решение и потом уже приступать к нему. Опечатки в коде не критичны, намного важнее правильность логики решения задачи.
➡️После каждого этапа обязательно нужно понимать, какой следующий этап и какой он будет. Если HR не возвращается в обозначенный срок с ответом, на следующий день можно напомнить о себе и т.д.

Это основные моменты. Когда появится что-то полезное, что дополнительно можно рассказать, как повысить шансы на трудоустройство, обязательно расскажу.

Удачи!

#образование

Разница в данных между GA4 и BigQuery Export

Получаете разные результаты при анализе данных Google Analytics 4 в BigQuery по сравнению с стандартным интерфейсом отчетности? Понимание различий между двумя методами анализа данных необходимо для точных и надежных выводов. В статье Минхаза Кази из Google описаны наиболее значимые расхождения между BigQuery и пользовательским интерфейсом GA4 и советы по обеспечению точного расчета метрик. Вот мое краткое резюме основных различий и способов как их избежать:

Сэмплирование
Предварительно обработанные таблицы базы данных в GA4 используются в стандартных отчетах и Data API. При исследованиях же используется необработанные данные, но они сэмплируются, если количество событий превышает квоту от 10 млн. Чтобы сопоставить данные с экспортом из BigQuery, проверьте отчеты без сэмплирования в исследованиях.

Различные определения пользователей в GA4 и BigQuery
Метрика "Всего пользователей" в GA4 считает пользователей, которые выполнили по крайней мере одно событие, но при этом "Активные пользователи" - это основная отчетная метрика. При расчете количества пользователей из BigQuery следует фильтровать активных пользователей на основе критериев для каждого типа потока. Реализация запросов может варьироваться, но в скором времени в BigQuery будет добавлено поле is_active_user для упрощения фильтрации.

HyperLogLog++
GA4 использует алгоритм HLL++ для оценки активных пользователей и сеансов. Расчеты в интерфейсе и API являются приблизительными значениями с уровнем точности, который варьируется в зависимости от метрики и доверительных интервалов. В BigQuery можно использовать точные расчеты с потенциально небольшими отклонениями в метриках. Дополнительную информацию можно найти в HLL++ Sketches.

Задержка во времени
BigQuery создает ежедневные таблицы после сбора всех событий из GA4 за день. Эти таблицы могут обновляться до 72 часов после даты. Эта проблема в основном влияет на реализации Firebase SDK или Measurement Protocol с отложенными событиями. Сравнения между BigQuery и GA4 должны проводиться на данных старше 72 часов из-за возможных расхождений между стандартными отчетами и экспортом из BigQuery.

Google Signals
Активация Google Signals в GA4 позволяет избежать проблемы учета нескольких пользователей для одного юзера, просматривающего ваш сайт на нескольких браузерах и устройствах. Однако, при экспорте в BigQuery могут по-прежнему отображаться несколько user_pseudo_id – поскольку BigQuery работает на основе cookie-идентификтаоров.

Режим согласия и Моделированные данные
Если пользователи не дали согласие на использование куки, то в GA4 используется моделирование, чтобы заполнить пробелы в данных. Но в BigQuery при этом user_pseudo_id может меняться в зависимости от сессии и это провоцирует различия между стандартными отчетами и BigQuery. Внедрение User-ID в GA4 снижает этот эффект.

Атрибуция трафика
В BigQuery данные об атрибуции трафика доступны на уровне пользователя и события, но не на уровне сессии, поскольку GA использует собственную модель атрибуции. Чтобы создать пользовательскую модель, вы можете объединить набор данных с first-party-данными. В будущем в BigQuery будет доступно больше данных для атрибуции трафика.

Ошибки вычислений
Для обеспечения точности метрик в BigQuery важно использовать правильные методы расчета, такие как подсчет уникальных комбинаций user_pseudo_id/user_id и ga_session_id. Также следует учитывать способ идентификации, область действия параметров и показателей, разницу в часовых поясах и ограничения на фильтрацию/экспорт данных, которые могут вызывать расхождения между данными экспорта событий BigQuery и стандартными отчетами.

Учитывайте эти моменты при работе с данными GA4 в BigQuery, чтобы получить точные и надежные данные.

Ссылка на статью Минхаза Кази

#bigquery #googleanalytics #аналитика #ga4 #модельатрибуции

@marketing_analysis

Подсмотрел в Linkedin гайд для джунов в it. Многое подходит и для аналитиков -

Вчера утром увидел на главной странице Яндекса новость и том, что в одноименном браузере теперь есть перевод с китайского. На Хабре появилась и статья, где разработчики подробно рассказывают о том, какие были нюансы, трудности работы.
https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/711082/

На днях обсуждали разговоре с коллегой взаимодействие с продакт-менеджерами. А вспомнил про HADI циклы. Писать здесь про них подробно не буду, наверняка все помнят картинку и умные содержательные повествования, которые обычно эту картинку сопровождают.

Проще ведь. И портянки текста не нужны. Главные ценности, которую в себе несут HADI циклы:
- осознанность - мы должны понимать, что и зачем делаем
- последовательность - наши действия сегодня продолжают то, что мы делали вчера
- непрерывность - мы должны постоянно искать варианты улучшить ситуацию

Все остальное - диалектика и пустословие, подтверждающее высокий интеллект рассказывающего.

Как аналитику устроиться в Тинькофф за неделю?

С 29 апреля по 5 мая пройдет Analyst Week Offer — онлайн-событие для системных, продуктовых и бизнес-аналитиков. Вот как все устроено: 

— за день проходите все этапы интервью;
— на неделе общаетесь с командой;
— если все хорошо, получаете оффер; 
— развиваете продукты для 30 млн пользователей.

Оставьте заявку до 26 апреля, если вы в деле: https://v.tinkoff.ru/analytics_wo_2023

Менее двух часов завершился стрим с тестовым собеседованием на junior аналитика данных. ссылка: https://www.youtube.com/watch?v=7w_TWzzg00o

На следующей неделе, предварительно, 3 мая, Retentioneering выложит 3 версию своей библиотеки. Собственно, бета-версия доступна и сейчас, попользоваться уже успел.
А по ссылке воркшоп по фичам новой версии. Как по мне, весьма интересно.

Вопросы для собеседования по SQL

Вы готовитесь к собеседованию по SQL? Тогда вы пришли в нужное место!

Это руководство поможет вам усовершенствовать свои навыки работы с SQL, вернуть уверенность в себе и быть готовым к работе!

Здесь вы найдёте подборку реальных вопросов для собеседований, задаваемых в таких компаниях, как Google, Oracle, Amazon, Microsoft и т.д. К каждому вопросу прилагается идеально написанный ответ, что экономит ваше время на подготовку к собеседованию.

Здесь также рассматриваются практические задачи, которые помогут вам понять основные концепции SQL.

Мы разделили эту статью на следующие разделы:

Вопросы для собеседования по SQL
Вопросы для собеседования по PostgreSQL

https://telegra.ph/Voprosy-dlya-sobesedovaniya-po-SQL-04-24

#db

👉 @database_info

Артем Ерохин - Бутстрапирование временных рядов
3-4 июня - Секция Reliable ML на Data Fest 2023

Во время Data Fest 2023 на нашей секции Reliable ML с докладом про бутстрапирование временных рядов выступит Артем Ерохин, Lead DS в X5 Tech, автор канала @Artificial Stupid.

В докладе будет рассмотрена проблема применения классического бутстрепа для временных рядов. Артем расскажет про различные методы бутстрепа, учитывающие структуру временного ряда, рассмотрит плюсы и минусы разных подходов.

Регистрация на мероприятие тут.
Расписание будет сформировано в конце мая.

Ваш @Reliable ML

#анонс #tech #causal_inference #datafest2023

Вчера прошла презентация Google I/O 2023. Было много интересного про ИИ, в том числе модель PaLM 2, ну и про новые модели модели "телефона не для всех" Google Pixel 7a, Pixel Fold.
Обзор здесь

В Яндексе открылся набор на стажировку по направлению рекламная аналитика. Это крутая возможность погрузиться в востребованную профессию на стыке аналитики, рекламы и маркетинга 🔥

Стажировка пройдёт в два этапа: сначала вы изучите теорию (основы digital-маркетинга, возможности Яндекс Директа, индустриальные особенности), а затем на практике научитесь оценивать эффективность рекламы и узнаете секреты формирования стратегий продвижения на основе данных. Тех, кто успешно пройдёт стажировку, мы пригласим в штат.

Старт стажировки 20 июня 2023.

Ждём вас, если вы:
— Выпускник бакалавриата или специалитета,
— Имеете профильное техническое или экономическое образование или опыт работы в любом направлении аналитики от 6 месяцев,
— Знаете SQL на базовом уровне, Excel — на продвинутом,
— Живёте в Москве или готовы к переезду на время стажировки.

Набор открыт до 25 мая, но советуем не затягивать с подачей заявки — количество мест ограничено: https://clck.ru/34QPYa

На днях прошел стрим про карьеру аналитиков. Среди тем: обзор ситуации на рынке, в том числе инфо о зарубежном рынке аналитиков, про составление резюме, образование, выгорание и многое другое.
Ссылка на запись - https://www.youtube.com/watch?v=T78L7-THcyc

Перебирая сохраненные ссылки с материалами, наткнулся на плейлист с 73 роликами, 70 из которых - доклады с Матемаркетинга. А оставшиеся... тоже интересные. В общем, переходим, смотрим...
Собственно, плейлист.

Только что родился прекрасный термин - "катить в пруд". Оговорочка-то по Фрейду.

Приглашаем на Cinimex BI Meetup — наш первый офлайн-митап в Воронеже с онлайн-трансляцией. Будем говорить о «внедрении BI: Взгляд глазами бизнеса и технарей».

Встречаемся 21 июня в 18:30 на площадке Saburov Hall.

Также будет онлайн-трансляция на Youtube, зарегистрируйтесь и мы пришлем вам ссылку.

О чем расскажем?

Поговорим о том, как бизнес своими глазами видит внедрение BI-систем и как технические специалисты оценивают и действуют при внедрении BI.
Посмотрим на три варианта внедрения BI и пофилософствуем на тему будущего разделения труда, какие профессии будущего в BI нас уже ждут.

Регистрация по ссылке - https://cinimex.timepad.ru/event/2442809/

Компания: ALEX GROUP COMPANY
Вилка: от 160 000 до 200 000 руб.
Вакансия: Маркетолог-аналитик

AlexGroup - компания занимающаяся созданием и переводом контента на криптовалютную тематику носителями. За 8 лет работы сотни крупнейших компаний стали нашими клиентами. Ищем специалиста для развития нового бизнеса на базе блокчейна.

Обязанности:
— Анализ и интерпретация данных о рынке, потребительском поведении и — эффективности маркетинговых кампаний.
— Проведение исследований рынка и аудитории для выявления новых возможностей и трендов.
— Проектировать и анализировать А/В тесты;
— Оценка эффективности маркетинговых каналов и предложение оптимизаций.
— Создание отчетов и презентаций с аналитическими данными для руководства и команды маркетинга.
— Участие в разработке стратегии маркетинговых кампаний и акций.

Требования:
— Опыт работы в области маркетингового анализа от 3 лет.
— Глубокое знание методов анализа рынка и потребительского поведения.
— Опыт работы с различными инструментами аналитики, включая Google Analytics, Yandex.Metrica, аналитические CRM-системы и другие.
— Умение проводить сегментацию аудитории и проводить анализ конкурентной среды.
— Опыт создания отчетов и презентаций с аналитическими данными.
— Знание основных маркетинговых стратегий и инструментов.
— Умение принимать решения на основе данных и выстраивать стратегию развития.
— Опыт работы с блокчейном - будет плюсом

Мы предлагаем:
— Fulltime-работа. Возможен гибкий график
— Конкурентная ЗП от 160 000 до 200 000 руб., подробнее обговорим лично
— Работа в одной из топовых команд в своей сфере
— Возможность работы полностью на удаленке
— Курсы по повышению квалификации от компании

Контакты: @nikita_krylov

Google выпустили бесплатный вводный курс по Generative AI.

https://www.cloudskillsboost.google/paths/118

Я посмотрел пока только "одним глазком". Кажется, что это больше для менеджеров и тех, кто хочет понимать принципы и логику, но не про хардкор (что логично). Что-то похожее (вроде бы) уже есть и Microsoft. В общем, тема хайповая и немного разобраться в ней будет полезно.

@internetanalytics

Хоть сегодня и не вечер пятницы, самое время задаваться сущностными вопросами. А именно:
Вопрос 1. Ты не ты, когда не голоден?
Вопрос 2. То, что похоже на правду, и есть правда?

Не один раз делал подходы с формулировке ответа, но простыни текста были пусты. Час настал, все будет коротко

Ты не ты, когда не голоден? Ответ - да.
Пока есть силы, неплохо быть голодным. Не в плане пропитания, конечно. А в профессиональном плане. Если тебе уже не хочется делать больше, добиваться большего, то, наверное, продолжать уже не нужно. И не стоит твердить заветное - "остановись мгновение, ты прекрасно!"

То, что похоже на правду, и есть правда? Ответ - да.
Тут тоже про рабочие моменты (или не только). Когда получаешь результаты ад-хока, и, если в глаза не бросаются странности, считаем, что все ок. В каких-то регулярных задачах вероятность ошибиться ниже, может подстраховать и код-ревью (при наличии такового). Проблема ведь не в перепроверке, а в том, что мы представляем некий диапазон "нормальных результатов". И подсознательно с ним сверяемся.
Каждый из нас может рассказывать, что "я не такой, у меня нет предвзятости". Ага, конечно, и я на словах Лев Толстой. Имея ввиду это допущение и делая поправку, делаем свою работу чуть лучше.