Рубрика «аналитика данных»

На код‑ревью регулярно всплывает одна и та же классическая проблема. Открываешь проект нового разработчика, а там финансовые поля вроде price или balance лежат во float или double. На вопрос о причинах такого выбора обычно следует стандартный ответ: «В ORM всё запускается, копейки сохраняются, на локальной машине работает». О том, что при росте базы двоичная логика округления стандарта IEEE 754 начнет искажать расчеты и терять деньги бизнеса, на ускоренных курсах не рассказывают.

Читать полностью »

В большинстве известных мне коробочных прогнозных систем есть этап, когда часть исторических данных о продажах отбрасывается.  К примеру, этот этап есть в SAP и в Forecast. Обычно отбрасывают 2% самых больших и 2% самых маленьких данных в распределении. Это непонятные аномальные данные. Их называют «выброс».

Логика «если мы что-то не понимаем, то мы на это не смотрим» немного странная. Казалось бы, это самые интересные данные. Почему на них не смотреть? И с другой стороны, если математическая модель хорошо сделана, то присутствие этих данных в расчете не должно мешать.

Читать полностью »

Всем привет!

Меня зовут Прокопович Наталья, я руковожу направлением зарплатной аналитики в Сбере и работаю на стыке HR, данных и бизнеса. Также являюсь амбассадором исследовательских подходов в people analytics. Еще преподаю в МГИМО и пишу о том, как превращать данные в практические решения для бизнеса. Сегодня поговорим о базе - о ловушках, которые как говорится "исторически сложились" в профессии.

Читать полностью »

В феврале 2025 Авито провели очередной буткемп для продактов. Дали реальный кейс: новая услуга в долгосрочной аренде, три месяца сбора статистики (октябрь‑декабрь 2024), цель — 500 млн. к 2027 году.

В этом кейсе 99% пользователей не доходят до сценария, где покупка становится возможной.

Получился небольшой социальный эксперимент, который, на мой взгляд, поднимает несколько вопросов к интерпретации метрик и постановке задачи.

Читать полностью »

Почти все компании начинают построение аналитики в Excel. Это удобно потому, что на старте данных немного и все можно собрать в одну таблицу, быстро посчитать и в целом понимать, что происходит.

Excel довольно универсальный инструмент. Хочешь — отчет собери, хочешь — модель посчитай, хочешь — гипотезу проверь. Но постепенно его начинает не хватать.

Сначала компании разрастаются данными. Потом они появляются в разных местах , таких как, CRM, рекламные кабинеты, бухгалтерия, сайт. Потом с ростом компании появляются дополнительные отчеты. И тебе уже приходится работать сразу в нескольких файлах и системах.

Читать полностью »

От Google таблиц к DataLens + PostgreSQL: как мы делали BI-систему для WB и Ozon - 1

Всем привет! Меня зовут Александр. Хочу рассказать, как мы прошли путь от Google таблиц до собственной BI-системы на PostgreSQL + DataLens с версионированием себестоимости, оптимизацией JOIN и автоматической выгрузкой данных из API WB и Ozon.

Читать полностью »

229 заездов, 140 разных пилотов, 28 часов 4 минуты и 53 секунды непрерывной работы за три дня. Никто не пострадал. Почти. Зато мы получили отличный поток данных.

Как фанат Формулы-1, хочу поделиться демо-кейсом сбора гоночной телеметрии из симулятора Assetto Corsa, который мы использовали во время проведения SOC Forum 2025.

Зеленый свет

На форуме у нас был стенд с классическим набором: лекторий, мерч, разговоры про безопасность и аналитику. Но был и козырь в рукаве — гоночный симулятор с подвижной платформой.

Читать полностью »

Стек: Python, Airflow, ClickHouse, Slack

В iGaming падение активности игровых провайдеров почти никогда не выглядит как "обрыв". Чаще это медленное затухание: ставок становится меньше, затем еще меньше, игроки уходят постепенно. Формально провайдер продолжает работать, стандартный мониторинг молчит, а бизнес уже теряет деньги.

Моя задача была не фиксировать факт полного падения активности, а поймать момент, когда траектория уже направлена вниз, но ситуацию ещё можно развернуть.

Читать полностью »

В 1623 году немец Вильгельм Шиккард создал первые известные чертежи механического калькулятора. Спустя двадцать лет Блез Паскаль разработал машину улучшенной конструкции, чтобы помочь справляться с огромным количеством утомительных арифметических расчётов, необходимых в его работе сборщика налогов.

Интерес к механическим вычислениям не ослабевал последующие века: поколения людей по всему миру продолжали дело Паскаля и Шиккарда, разделяя их убеждение, что перекладывание умственной нагрузки на машину принесёт облегчение.

Аферу на доверии можно разбить на три этапа:


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js