Парсим данные каталога сайта, используя Beautiful Soup (часть 1)

http://leftjoin.ru/all/parsim-dannye-kataloga-sayta-ispolzuya-beautiful-soup-chast-1/

Парсим данные каталога сайта, используя Beautiful Soup и Selenium (часть 2)

http://leftjoin.ru/all/parsim-dannye-kataloga-sayta-ispolzuya-beautiful-soup-i-selenium/

Как посчитать Retention?

http://leftjoin.ru/all/retention-rate/

Диаграмма матрицы BCG (Boston Consulting Group)

http://leftjoin.ru/all/excel-chart-matrix-bcg/

Аналитический мерч

http://leftjoin.ru/all/looker-merch/

Нововведения в Redash v8

http://leftjoin.ru/all/new-in-redash-v8/

Настройка алертов в Redash

http://leftjoin.ru/all/redash-alerts/

Сегодня при поддержке телеграмм-канала Русский Маркетинг (@smmrus) рассказываем про аналитику в маркетинге и про расчет эффективности маркетинга. В посте рассматриваем ключевые принципы построения аналитики в маркетинге, подробно обсуждаем фреймворк AARRR и предлагаем подход к построению иерархии метрик.

Читайте, лонгрид наполнен полезностями и интересностями, включая разборы кейсов в разных индустриях!

http://leftjoin.ru/all/metrics-for-marketing-analytics/

Выходим из праздников, включаемся в рабочий ритм и читаем статью с обзором Looker:
http://leftjoin.ru/all/looker-overview/

Для изучающих Python и желающих его изучать: еще почти сутки заманчивое предложение от DataCamp (скидка 75% на годовую подписку!).

Пост не оплачен, я рекомендую эту платформу, так как с ее помощью действительно можно в относительно сжатые сроки овладеть базовым уровнем Python🎖

📊 Визуализация — важнейшая составляющая при использовании данных для принятий управленческих решений.
Несколько полезных ссылок, чтобы прокачать свои навыки в ней:
- Онлайн-книга Claus O. Wilke — Fundamentals of Data Visualisation
Довольно подробно разобраны do и don't в вопросе отображения данных
- Color for data visualization от Adobe Spectrum
Действительно рабочие палитры для графиков, правила применения для категориальных переменных.

#visualisation #links

Про английскую версию блога: https://leftjoin.ru/all/angliyskaya-versiya-bloga/

Краткий отчет о Kazahstan Marketing Conference 2020, на которую был приглашен в качестве спикера.
Пост наполнен полезными материалами (моя презентация + шаблон технического задания на аналитику) 💥

#воскресноечтиво

Делюсь интересным постом на hackernoon о data science пирамиде потребностей.

Продолжаем изучать интерфейс Redash. Сегодня пост об использовании параметров инструмента 🎚.

Визуализация и отчеты всегда строятся на аналитической архитектуре. В сегодняшней заметке много технических деталей о Clickhouse и проблемах его подключения к Kafka Cluster на Amazon MSK.
Спойлер: все технические проблемы решены с большой помощью гуру Clickhouse. Как? Подробности в заметке 🔧

Февраль и март выдаются достаточно насыщенными месяцами: например, я участвую в школе наставников от Яндекс.Практикум по направлению данных, поэтому только сейчас восполняю пробел в постах.
Сегодня о когортном анализе в Redash.

О том, как с помощью Python собрать информацию о количестве просмотров, кликов и затрат по рекламным кампаниям Facebook –– в новом материале.

http://leftjoin.ru/all/collecting-costs-from-facebook-api/

Сегодня посмотрим, как выгруженные из Facebook данные по рекламным кампаниям передать в Redash, используя формат json и сервер на aiohttp.

http://leftjoin.ru/all/give-json-data-to-redash/

Смотрим, как арендовать бесплатную машину под управлением Ubuntu с Amazon Web Services и установить туда колоночную СУБД от Яндекса Clickhouse:

http://leftjoin.ru/all/stavim-clickhouse-na-aws/

В новом материале модернизируем наш скрипт, получающий данные рекламных кампаний с Facebook: теперь он будет отправлять их в Clickhouse и собирать в материализованное представление.

http://leftjoin.ru/all/materialized-view-in-clickhouse/