Аналитика мобильных приложений *

Привет, я работаю в сфере уже около 10 лет, преимущественно по специальности чистой продуктовой аналитики. Иногда я оглядываюсь назад и думаю — с текущим пониманием что и как устроено в работе, как бы я выстраивал свой процесс обучения с нуля?

Эта статья — мои мысли на эту тему. В каком порядке и какие материалы впитывать, чтобы потом комфортно себя чувствовать в любой продуктовой компании.

Из челленджей — все материалы должны быть бесплатными, или достаточно дешёвыми, чтобы была возможность бросить учёбу на пол пути (ну не зашло, бывает) и не жалеть о потраченных деньгах на мега-курс от %big_tech_name%.

В этой статье я попробую собрать план обучения профессии, как бы я вкатывался сейчас, что бы изучал раньше, что позже, на что бы потратил больше сил и времени и т.д. У некоторых пунктов будут аналоги, можно выбрать на свой вкус без потерь качества.

По итогам всех усвоенных материалов, это будет уровень знаний примерно middle+, но фактически, грейды зависят больше от опыта (особенно в программировании), чем от объёма знаний.

И последнее — я тут не пытаюсь продать курсы, поэтому обещать что будет весело, интересно и быстро, а потом вас наймут на 300к/наносек я не буду. Будет долго, местами сложно, иногда душно, пару раз вы захотите слиться и бросить эту идею. Но… нет, тут не будет но 🙂

Ладно, пожалуй хватит предисловия, поехали.

Бизнес-мышление нужно аналитикам данных, чтобы понимать потребности бизнес-пользователей и эффективно доносить до них результаты анализа данных; понимать задачи бизнеса и определять, как анализ данных может помочь их достичь; прогнозировать последствия своих решений.

Складывается впечатление, что бизнес-мышление нельзя наработать в отрыве от бизнеса… или всё-таки можно? 

Меня зовут Елена Эльзессер, я почти 20 лет работаю с данными. Из них семь набирала и растила джунов, три — наставник в Практикуме на курсе «Аналитик данных». За это время у меня выработалось несколько мыслеупражнений, которые помогают прокачивать бизнес-мышление. Понимая всю сложность обучения и возможную интровертность, торжественно обещаю не говорить о хакатонах, пет-проектах, общении и любых других дополнительных ресурсах. Только вы и ваш проект, даже гугл по желанию. Заинтриговала?

«Группа Астра» приглашает подключиться к вебинару «WorksPad – российская платформа для корпоративной мобильности», который состоится 30 января в 11.00.

Сегодня WorksPad – это централизованное управление мобильными устройствами (MDM), что делает решение основой для мобильной стратегии компаний – платформой класса Enterprise Mobility Management (EMM), готовой составить конкуренцию ведущим западным решениям в этом области.

В рамках онлайн-семинара вы познакомитесь с решением для организации защищенной мобильной работы сотрудников на смартфонах и планшетах под управлением iOS и Android, а также получите полную информацию по реальным кейсам перевода с аналогичных зарубежных платформ в российских компаниях и организациях.

Вебинар будет интересен специалистам, которые принимают участие в выборе, приобретении и внедрении ИТ-решений, генеральным ИБ и ИТ-директорам, начальникам ИТ-служб и отделов закупок.

Мероприятие проводится совместно с системным интегратором TS Solution.

Участие бесплатное, но требуется предварительная регистрация.

— Что работодатели хотят от джуниор аналитика данных?
— Работодатели хотят, чтобы он был мидлом.

Если ты не смеёшься над этим анекдотом, то наверняка недавно закончил (либо заканчиваешь) обучение по обретению специальности «Аналитик данных». А ещё ты пока не нашел, но уже начал искать свою первую работу. Меня зовут Ольга Матушевич, я наставник на курсе «Аналитик данных» в Практикуме. В этой статье я предложу решение проблемы «как получить опыт работы, если без опыта никуда не берут» с помощью самостоятельных проектов. 

Привет! Меня зовут Елена Голубева, я старший системный аналитик в крупном банке, а ещё наставник на курсе «Системный аналитик» в Яндекс Практикуме. В этой статье расскажу, на что стоит обратить внимание специалисту, который хочет удерживать квалификацию на высоте. Речь пойдёт о понятии «кросс-компетентность».

Темой поста на сегодня будет список конференций для аналитиков. Вообще, я продолжаю ежегодный обзор конференций для ИТ специалистов, просто как то так сложилось, что несколько лет назад я крайне заинтересовался конференциями, т.к. хотелось понять, что же там говорят различные эксперты, каковы новые технологические веяния, как работают успешные специалисты и начал понемногу собирать информацию из различных источников и как не странно, нормального источника - нет, но хотя бы есть какие то статьи в интернете! Большая часть материала, который я отсмотрел либо продажа собственной конференции и партнеров или проплаченную реклама, а так хочется понять куда сходить и не просто куда то, а на нормальное мероприятие, где высокий уровень докладов, классно продуманная организация мероприятия и необыкновенная неформальная часть.

Продолжаем серию публикаций по улучшению юзабилити мобильных приложений. Сегодня сравниваем лидера рынка, самописное и на конструкторе. Делимся, что можно позаимствовать из Lamoda и какие ошибки совершают разработчики.

Выбор размера

Выбор подходящего размера – стрессовый момент при заказе одежды в интернет-магазине, ведь никто не хочет с упоением ждать обновку, а затем расстроиться из-за висящих рукавов. 

Для того чтобы не оказаться в такой ситуации и придумали размерные сетки, с помощью замеров можно понять, что подойдет вам. Но кто хочет вставать с диван во время дум-скроллинга и искать по всей квартире сантиметр? 

Я обычно пользуюсь именно описанием параметров модели и фотографиями, как сидит вещь на нем. Это быстро и мне сразу понятно, какой крой будет у футболки или кофты.

Привет, Хабр! Меня зовут Тагир, я занимаюсь аналитикой игровых механик. Недавно я наткнулся на статью, в которой визуализировали жизни тысяч людей с точностью до минуты — люди отмечали, на что они тратят свое время в течение дня, а автор агрегрировал эти данные и сделал визуализацию, разбив активности по категориям. 

Я переложил эту логику на банковские транзакции, чтобы посмотреть, на что люди тратят свои деньги в определенный момент времени, и получил статистику, о которой все и так вроде бы знают. На обед люди ходят в ближайшее кафе и заправляют машину, после работы — в супермаркет, а на выходных — отдыхают в увеселительных заведениях. Но визуализировав эти данные, увидел, что выглядит это весьма залипательно.

UI/UX — это вроде про интерфейсы. UX-исследования синонимичны маркетинговыми. UX копирайтеры разбираются с болями и ценностями аудитории для написания «буковок». UX-стратегия — что то из разряда продуктового менеджмента. А UX-маркетинг — это вообще что?  Вся это новомодная терминология идет под эгидой, довольно, абстрактного понятия «Пользовательский опыт», с чем и предлагаю разобраться в данной статье. 

Март принес с собой проблему: у некоторых клиентов начали подвисать страницы, на которых монолитный js был разделен на чанки. На таких страницах в основном бандле содержится минимум для отрисовки первого экрана, а остальные чанки мы загружаем отложено. Однако из-за неправильной приоритизации скриптов пользователи лишились некоторых функций нашего сайта. Поток жалоб множился, саппорт разрывался, маркетинг страдал больше обычного.

А сейчас немного остановимся и познакомимся: меня зовут Даша, я инженер по тестированию на платформе web в Иви. И я расскажу вам, как мы внедряли тестирование GTM в пайплайн разработки команды.

Сегодня мы рассмотрим простой базовый фреймворк для дизайна сплит-теста, который можно удобно использовать продуктовым аналитикам в своей работе. Разберем использование этого фреймворка, его теоретическую и математическую основу, и также поговорим о продуктовых аспектах заведения A/B-тестов — когда продакту и аналитику заводить A/B-тест не нужно. Вам понадобятся: представления о продуктовых метриках, знания python, первичные представления о математической статистике и чуточку воображения.

Привет. Я занимаюсь продуктовой аналитикой уже довольно давно, и так получилось, что чаще всего в работе мне прилетают именно продуктовые рисёрчи. Иногда нужно разобраться с какой-то фичей, которую никто никогда не изучал, иногда это моделирование перед какими-то изменениями, иногда просто раскопка какой-то проблемы.

По мере моего развития, я экспериментировал с разными подходами к таким задачам, пытался выработать удобный фреймворк, учась на предыдущих ошибках. Читал книги по теме и внедрял интересные идеи из опыта авторов.

Тут я хочу поделиться порядком действий, если хочешь — чек-листом, как я провожу аналитические исследования.

Получилось объёмно, и много где идеи очень простые. Но, как это обычно бывает, на некоторые этапы просто нет времени или желания, а в итоге может пострадать вся суть работы. Наливай чай, бери попкорн — приятного чтения.

Так получилось, что за всё время, что я использую в работе R, мне не доводилось рендерить markdown-файлы в формат PDF. Иногда я хранил наработки просто в фалах .R, а исследования оформлял в Google Docs, накидывая туда скринов из viewer-а. Иногда это был рендер в .html, с интерактивной графикой, или проекты Shiny в облаке Posit. Да мало ли вариантов.

Но в связи с некоторыми изменениями в форматах хранения аналитических артефактов, судьба привела меня к PDF.

“Дело-то не хитрое, просто меняем формат вывода в markdown” — подумал я. Однако всё оказалось не так просто: и тексты и ggplot не видят кириллицу, движок xelatex не находит кастомные шрифты, LaTeX вообще всё бесит.

Каждая проблема отдельно худо-бедно гуглится или решается через chatGPT, но намного больше информации как посадить markdown-PDF на китайский, чем на кириллицу.

Рассмотрим на примере классического markdown, а в конце реализация для Quarto.

Задача оценки нововведений в онлайн и мобильных приложениях возникает повсеместно. Один из наиболее надёжных и популярных способов решения этой задачи - двойной слепой рандомизированный эксперимент, также известный как АБ-тест.

На тему АБ-тестирования доступны как статьи на Хабре, так и целые книги (неполный список литературы в конце). В основе АБ-теста лежит следующая идея - случайно разделить пользователей на две или более группы, в одной из которых исследуемая функциональность выключена, а в других - включена. Затем можно сравнить метрики и сделать выводы.

Привет, Хабр!

Сегодня мы поговорим о временных рядах, и как мы можем работать с ними, используя ЯП R. Временные ряды позволяют понять динамику процессов, изменяющихся со временем, и предсказывать тенденции.

Сразу признаюсь: на старте у нас было всего 10 событий, которые мы могли отслеживать. И показывали они нам то, что мы и так знали.

Расскажу, как мы разогнались до 700 уникальных событий и выстроили систему разметки, которая стала фундаментом аналитики в нашем каршеринге; а ещё покажу все аспекты жизненного цикла события: от идеи и технической реализации до попадания в отчёт и получения инсайтов.

Сегодня мы продолжим погружение в тему оптимизации CRM маркетинга при рассылке промо-предложений и рассмотрим опыт применения RFM-сегментации для решения этой задачи в рамках сервиса доставки еды и продуктов питания Delivery Club, ныне присоединившегося к группе компаний крупного e-com сервиса.

Продолжаем нырять в тему АБ и разбираться как считают тесты в большинстве продуктовых команд, где нет отдельного АБ-департамента.

Если ты еще не видел, то глянь вот здесь про дизайн тестов, как принять гипотезу от менеджера и привести ее в формат документации.

Примеры будут на R, но если ты питонист, можешь найти эти темы у меня в ТГ, там версия для Python тоже присутствует.

А теперь про сам тест.

Поговорим про документацию АБ-тестов.

Я работал в разных компаниях продакт аналитиком, все они, естественно, проводят много экспериментов. У каждой команды свои методы и любимые критерии, но сейчас не об этом. Их все объединяла одна особенность -- нелюбовь к документированию дизайна теста.

В первый раз, когда я с этим столкнулся, я накидал базовый шаблон, по которому можно было бы понять, спустя время, а что вообще хотели сделать и что получилось. Со временем этот шаблон дополнялся и расширялся, потом сокращался и так кругами. Сейчас он в том формате, который я здесь покажу. На мой взгляд, оптимальный набор документируемых сведений.

Будет полезно как новичкам в тестированиях, так и командам, у кого документация тестов в приоритетах где-то рядом с деплоем в пятницу вечером. Приятного прочтения!