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.
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:
сначала выстраивается доверие;Читать полностью »
Чем хорош малый бизнес, особенно на своем старте? Ему не нужны сложные инструменты: он в состоянии увидеть состояние дел расчетами «на коленке», а план действий уместить карандашом на трамвайном билетике.
Здравствуйте! Меня зовут Иван, я являюсь Middle Fullstack разработчиком в Красноярской компании. Очень люблю программирование и всё с ним связанное, начиная с работой с PHP и Vue.JS и заканчивая изучением Kubernetes и всё в этом роде связанным. Программирование и работа для меня - важный элемент моего развития.
Сегодня я хочу рассказать о теме, которая редко затрагивается в курсах по статистике, но порой встречается на практике. Она может сломать основания всех ваших привычных методов и даже ваш мозг. Имя этой теме – power laws или “степенные законы”. В этой статье я расскажу, что это такое, покажу примеры реальных данных и расскажу, что делать, если в ваших данных встретился степенной закон. Я постарался сделать текст читаемым для широкого круга людей и не нагружать его формулами.
Наверняка многим знакома ситуация: у тебя есть куча данных, отчетов, KPI, а команда тонет в Excel‑таблицах и Jira‑тикетах. И вот тебе кажется, что решение простое: «Давайте посадим нейросеть на аналитику».
Я решил попробовать. И вот что из этого вышло.
В начале 2025 года я решил протестировать LLM как аналитика. Цель была простой: чтобы нейросеть собирала данные по продукту, формировала отчеты и даже предлагала гипотезы по росту метрик.
Мне казалось, что это будет суперэффективно: меньше ручной работы, больше времени на продуктовую стратегию.
Источники данных:Читать полностью »
Предсказание отказов оборудования в нефтегазовой отрасли задача, которая напрямую связана с деньгами и безопасностью. Простои установки стоят миллионы, а аварии могут привести к еще большим потерям. В компаниях вроде X и Z тема предиктивного обслуживания обсуждается не ради модернизации ради самой модернизации, а потому что каждый дополнительный час работы без поломки снижает затраты.
Вот скажите мне, читатели, в чём сила? Разве в деньгах? Вот и финдиректор говорит, что в деньгах. А я вот думаю, что сила в данных: у кого данные, тот и сильней!
Вы когда-нибудь открывали папку «Архив_2017», чтобы среди файлов вроде «отчет_финал_второй_финал.xls» найти нечто, от чего зависит судьба проекта? А бывало в вашей компании такое, когда директора спорили на совещаниях: «Интуиция подсказывает — этот клиент уйдёт» — «А у нас цифры говорят, что останется»?
Уже по своей традиции, раз в год пишу про YouTube/Rutube. Что изменилось у меня за год, и нашел ли я альтернативу YouTube. Пост за 2024 год тут. Ниже изложена субъективная точка зрения, с которой не обязательно соглашаться.
