Секреты аналитики | Data Science, BI, Tableau

Как мы усовершенствовали CDP благодаря агрегатным атрибутам Постоянный рост конкуренции на рынке вынуждает компании учиться глубже понимать клиентов и адаптировать свои предложения под их потребности. В решении этой задачи маркетологам, аналитикам данных и владельцам бизнеса помогают платформы клиентских данных, которые улучшают персонализацию маркетинговых кампаний и повышают эффективность взаимодействия с клиентами. Секреты аналитики

Аналитика в мобильном приложении на Flutter Одним из инструментов для аналитики является Yandex AppMetrica. Это бесплатная платформа, в которой доступны отчеты по источникам трафика, ключевые показатели мобильного приложения, аудитории и другой функционал. Секреты аналитики

BI-аналитика на коленке: делаем веб-аналитику в DataLens Аналитики уже привыкли работать с готовыми мастер-системами, готовыми ETL-процессами, готовыми инструментами работы с данными. И воспринимают всё это как должное. Однако что делать, если ты - человек с большим бэкграундом в аналитике, а перед тобой pet-project, где хочется тратить на всё 0 рублей, на проекте пару рук и ещё ничего не настроено? Секреты аналитики

ТОП вопросов на собеседовании Data Scientist: разбор ответов 0:00 Общие вопросы 0:53 Линейные модели 2:17 Оптимизаторы 3:39 Переобучение 5:20 Ансамбли и их алгоритмы 6:45 Bias-Variance tradeoff 7:48 Рекомендации по избранию факапов 8:29 Дополнительные вопросы Смотреть это видео на youtube: youtu.be/o1HpQAwAa4A Секреты аналитики

Правильная аналитика в мобильном приложении Подавляющее большинство мобильных приложений выходит в свет без интегрированных фреймворков аналитики и без правильной их настройки. Что очень печально, ведь приложение - не веб-сайт, где можно воткнуть Google Analytics за 10 минут и собирать статистику. В этом материале автор подробно разберет набор инструментов для аналитики и рекомендации по их настройке. Секреты аналитики

Параметрический анализ данных Параметрический анализ данных – математический подход, используемый для определения параметров статистической модели на основе данных. Это позволяет нам получить более точную информацию о характеристиках выборки и определить, насколько вероятны результаты нашей модели. Секреты аналитики

Полезные материалы по Data Science и машинному обучению, которые помогут пройти сквозь джунгли из терминов Область Data Science огромна. Одной из основных проблем является большое количество разделов математики, которые на первый взгляд кажутся необходимыми для изучения. В данной статье автор поделится полезными материалами, которые помогут найти и заполнить теоретические и практические проблемы и основательно подойти к своему профессиональному развитию в сфере DS. Секреты аналитики

Курс проложит аналитик: проверьте, какими SQL-скилами вы экипированы Если вы не первый год в аналитике, то знаете, каково это — прокладывать дорогу сквозь неопределённость. Вот вы — хороший штурман? Готовы встретиться с вызовами? Перетряхнём же рюкзак, посмотрим, чем он набит, и есть ли там самое важное, без чего не выжить в пути. Секреты аналитики

Что почитать начинающему аналитику? Часто начинающие аналитики хотят узнать, что можно почитать, чтобы понять профессию и преуспеть в ней. В этом ролике автор составляет свою подборку лучших книг и коротко разбирает каждую. Все они окажутся полезными для начинающих, но на разных этапах их профессионального роста. Смотреть это видео на youtube: youtu.be/sDqkhCS1c0U Секреты аналитики

Как проводить сложные исследования в Google Таблицах и Excel? Работаем с формулой QUERY В этой статье автор объяснит, как и какие формулы использовать в таблицах, чтобы работать с большими объемами данных. Секреты аналитики

Data Analyst или Data Scientist — кем бы вам хотелось быть? Обе должности имеют свои особенности и требуют определенных умений, о которых необходимо знать, прежде чем сделать следующий большой шаг в профессиональном развитии. В этой статье автор, опираясь на свой опыт, расскажет, что такое быть аналитиком данных и исследователем данных, и подробно ответит на частые вопросы о каждой позиции. Секреты аналитики

Как учить Data Science? В этом ролике автор расскажет о литературе, что ему довелось прочитать, и о курсах, что он успел пройти, на пути к освоению Data Science. 00:00 Вступление 00:14 Проблема роадмапов 02:25 То что я не рекомендую 03:28 Книги 08:44 Курсы 11:39 Дополнительные курсы 12:10 Послесловие Смотреть это видео на youtube: youtu.be/LLx0rYpOHMc Секреты аналитики

Обзор технологий хранения больших данных Если вы собираетесь построить или перестроить свое хранилище данных, то столкнетесь с внушительным списком технологий на рынке. Пробовать каждую из них в поисках подходящей именно вам — долго и затратно. В этом материале вы рассмотрите плюсы и минусы различных решений для хранения данных: облака или железо, Hadoop, Vertica, ClickHouse, Exasol, Greenplum, Teradata и не только. Секреты аналитики

Письмо начинающему изучать Data Science Каждый Senior в сфере Data Science хотел бы получить такое письмо, когда только начинал изучать Data Science. Чтобы там были необходимые ссылки на полезные материалы. Эта статья не претендует на полноту охвата необъятной области DS. Однако для начинающего специалиста будет полезна. Секреты аналитики

9 ценных советов по повышению качества визуализации данных Как незначительные изменения могут существенно повлиять на коммуникативную силу ваших визуализаций? Ознакомившись с данной статьёй, вы научитесь создавать более убедительные визуальные эффекты, которые обеспечат недвусмысленную передачу выводов и заслуженное признание тяжелой работы. Секреты аналитики

Аналитик данных и data scientist: в чем отличие? На первый взгляд профессии аналитик данных и data scientist могут быть похожи, да и во многих компаниях обязанности этих двух специалистов часто пересекаются. В этом материале вы узнаете об особенностях работы в каждой из профессий, а также о необходимых навыках и перспективах. Секреты аналитики

Аналитик в автоматизации — кто он и чем занимается Жизнь, работодатели и процессы придумали много мест, где может быть полезен человек-аналитик. То есть такой человек, который углубится в проблему и подумает, как надо. Однако областей аналитики много, что понять, кто есть кто и кем хочется быть, может быть сложно. Как и понять, куда развиваться. Секреты аналитики

Заметки Дата Сайентиста: на что обратить внимание при выборе модели машинного обучения — персональный топ-10 Это топ-10 свойств задачи и просто пунктов (без порядка в них), с точки зрения которых начинают выбор модели и вообще моделирование задачи по анализу данных. Секреты аналитики

Линейная алгебра для Data Science и Machine Learning Линейная алгебра в Data Science и Machine Learning является основополагающей. Новички, начинающие свой путь обучения в области Data Science, а также признанные практики должны развить хорошее понимание основных понятий линейной алгебры. Секреты аналитики

Анализировать данные — это как варить пиво. Почему дата-анализ и пивоварение — одно и то же с техноизнанки Пайплайн у аналитика начинается с сырых данных, которые собираются ежесекундно из приложения или сайта. Их нельзя сразу же использовать: они не организованы как надо, не соответствуют форматам, могут быть дублированы или некорректны. У пивовара всё начинается с сырья — с солода. Секреты аналитики