В марте 2016 года у нас в devtodev вышел новый отчёт Users by level. Как видно из названия, он полезен проектам, в которых у каждого пользователя есть уровень. Это в основном игры, но сюда же можно отнести и любые другие сервисы, где пользователь перемещается по уровням, – например, обучающие приложения. Давайте поговорим об анализе уровней немного подробнее.Читать полностью »
Рубрика «анализ данных» - 31
5 сценариев для анализа уровней в вашем приложении
2016-05-11 в 12:41, admin, рубрики: анализ данных, аналитика, Аналитика мобильных приложений, аналитика приложений, Блог компании devtodev, веб-аналитика, игры, игры для мобильных устройств, Монетизация IT-систем, монетизация игр, приложенияАнализ email-сообщений за 18 лет: Неудачный эксперимент по путешествию во времени
2016-04-22 в 10:25, admin, рубрики: email, анализ данных, Блог компании Pechkin-mail.ru, электронная почта 
В нашем блоге мы много пишем о создании email-рассылок и работе с электронной почтой. Мы уже обсудили сложности борьбы со спамом, будущее email, вопросы защиты почтовой переписки, а также техники работы с email, а также разобрались, почему с течением времени темы почтовых сообщений становятся длиннее.
Многие люди пользуются электронной почтой уже на протяжение десятилетий — а значит, возникает вопрос о том, что анализ данных писем за долгое время может рассказать об эволюции конкретной личности. Журналист и создатель сервиса для разработки веб- и мобильных приложений Postlight Пол Форд в своем блоге на Medium опубликовал результаты эксперимента, в ходе которого он пытался создать динамическую систему поиска писем в своем почтовом ящике, в котором за 18 лет скопилось более 450 тыс. email-сообщений. Мы представляем вашему вниманию адаптированный перевод этой заметки.Читать полностью »
Киберконтрразведка. Как Palantir может «сноуденов» ловить
2016-04-13 в 12:18, admin, рубрики: big data, edisonsoftware, анализ данных, Блог компании Edison, визуализация данных, информационная безопасность, разведка, разработка, сноуден, тестирование Вместе с компанией Edison продолжаем расследование возможностей системы Palantir.
Система Palantir позволяет ловить «сноуденов», пока они еще не стали всемирными героями, а являлись просто шпионами, с которыми в любой момент могло случиться ледоруб что угодно.
Несмотря на то, что руководство Palantir как может борется за свободы и логирует все до одного действия в системе, для будущих «сноуденов» подобные системы представляют колоссальную опасность. Предупрежден, значит вооружен.
Рассмотрим кейс, когда, благодаря платформе Palantir, было проведено специальное расследование по вычислению неблагонадежного сотрудника посольства, который сливал информацию сторонней организации.
В расследовании анализировались сетевой трафик, информация роутеров, данные контактных карт и бэйджей сотрудников, события, данные соцсетей, данные видеонаблюдения. Благодаря статическому, временному анализу, анализу геоданных и визуальному анализу «крот» был раскрыт.
Тридцатого уничтожить.
(За помощь в подготовке статьи отдельное спасибо Алексею Ворсину, российскому эксперту по системе Palantir)
Читать полностью »
Компьютер написал новую картину Рембрандта через 347 лет после смерти художника
2016-04-07 в 18:44, admin, рубрики: анализ данных, искусственный интеллект, картины, Научно-популярное, рембрандтРекламное агентство из Амстердама по заказу ING Bank проанализировало более 300 картин голландского художника XVII века Рембрандта Хаарменса ван Рейна, создало алгоритм, способный повторить приёмы великого художника, и напечатала на 3D-принтере портрет мужчины XVII века в его стиле.
Десять трендов аналитики социальных медиа в 2016 году
2016-04-04 в 13:37, admin, рубрики: social media, анализ данных, Блог компании PalitrumLab, интернет-маркетинг, контент-маркетинг, лингвистика, Медиа, Управление сообществомХорошая статья, заслуживающая перевода для ознакомления что нам ждать от ближайщего будущего. Небольшие неточности, которые будут заметны экспертам, никак не влияют на крепкую базу собранных в одном месте тенденций и трендов развития нового «социального общества», черты которого все явственнее проявляются в рельности: и чат-боты, и эмодзи, и самоуничтожающаяся информация, сдвиг инфо-потребления и инфо-генерации в сторону видео, лингвистическая обработка и выявления фактов в гигантских объемах неструктурированного контента… Так что почитать настоятельно советуем. Почитать и сравнить с собственным видением развития окружающего вас мира.
Краткий вывод: «Общий тренд – данных все больше, используются они более эффективно – для создания умной „автоматики“, которая и будет формировать информационный образ будущего.»
[Картинка с сайта Sostav.ru]
Читать полностью »
Сейчас 2016 год — почему же никто так и не может сделать достойно приложение для работы со списками задач
2016-03-31 в 14:29, admin, рубрики: анализ данных, бизнес-модели, Исследования и прогнозы в IT, офисные приложения, приложение, списки дел, стартапы, Управление продуктом, метки: списки дел 
Технологии дали нам выход нажатием одной кнопки на такси, прачечные самообслуживания, ко всей собранной информации по истории и к сексу. Но они так и не смогли дать нам сколько-нибудь достойную программу для упорядочения списка дел.
И это не означает недостаточное внимание к теме. Имеется целая область Интернета, занимающаяся увеличением производительности повседневной деятельности людей. Сюда входят 5 «простых путей» (Simple Ways), 31 «гениальный совет» (Genius Tips) и одна «таинственная уловка» (One Weird Trick). Сотни приложений составляют гамму от симпатичных формирователей списков до электронного сквалыги, который буквально изводит вас, пока вы занимаетесь своей, по его мнению, «полной ерундой». Это замечательно работает, заставляя затрачивать уйму времени на организацию и планирование вместо того, чтобы фактически получить сделанный материал. Поверьте мне, я делаю это постоянно. И я не один такой.
Стартап «iDoneThis» («Я сделал это») выявил, что 41% задач, помещённых пользователями в его систему, так и не был выполнен. Возможно, следовало бы назвать этот стартап «iAin’tDoingThis» («Я не сделал это»), потому что очевидно это, чем длиннее ваш список, тем меньше он выполняется.
Читать полностью »
Сбор и анализ логов демонов в Badoo
2016-03-31 в 13:28, admin, рубрики: elasticsearch, kibana, logstash, splunk, анализ данных, Блог компании Badoo, высокая производительность, ит-инфраструктура, логи, разработка, хранение данныхВведение
В Badoo несколько десятков «самописных» демонов. Большинство из них написаны на Си, остался один на С++ и пять или шесть на Go. Они работают примерно на сотне серверов в четырех дата-центрах.
В Badoo проверка работоспособности и обнаружение проблем с демонами лежат на плечах отдела мониторинга. Коллеги с помощью Zabbix и скриптов проверяют, запущен ли сервис, отвечает ли он на запросы, а также следят за версиями. Кроме того, в отделе анализируется статистика демонов и скриптов, работающих с ними, на предмет аномалий, резких скачков и т.п.
Однако у нас до недавнего времени не было очень важной части — сбора и анализа логов, которые каждый демон пишет локально в файлы на сервере. Зачастую именно эта информация помогает на самом раннем этапе поймать проблему или постфактум понять причины отказа.
Мы построили такую систему и спешим поделиться подробностями. Наверняка у кого-то из вас будет стоять похожая задача, и прочтение данной статьи убережет от ошибок, которые мы успели совершить.
Читать полностью »
Школа Данных «Билайн»: весна, знания, новый курс
2016-03-28 в 7:36, admin, рубрики: big data, data mining, kaggle, R, sna, Алгоритмы, алгоритмы обработки данных, анализ данных, анализ социальных сетей, Блог компании ВымпелКом (Билайн), машинное обучение, рекомендательные системы, школа данных 
Привет.
Итак, третий курс Школы Данных «Билайн» подходит к завершению и мы набираем четвёртый.
У нас 18 занятий, 36 часов, все основные темы машинного обучения и анализа данных, куча практики, куча домашек, два Kaggle соревнования, презентации и воркшопы от партнеров, возможность устройства в Билайн в команду BigData для лучших студентов, сокурсники из различных областей бизнеса, где применяется машинное обучение и много чего ещё.
Читать полностью »
Отчёт с конференции Data Fest
2016-03-21 в 13:54, admin, рубрики: Data Fest2, data mining, mail.ru, Алгоритмы, анализ данных, Блог компании Mail.Ru Group, конференция, машинное обучение 
В начале марта в офисе Mail.Ru Group прошла двухдневная конференция Data Fest2, посвящённая всевозможным актуальным вопросам в сфере анализа данных, как практическим, так и теоретическим. Кроме того, в рамках конференции прошёл хакатон, участники которого пытались как можно точнее предсказать результаты турнира по Dota 2, а также питч-постер сессия для исследователей, на которой были представлены различные разработки и исследовательские проекты. Предлагаем вашему вниманию видеозаписи всех выступлений на Data Fest2.
Читать полностью »
Главное из интервью издателя BuzzFeed Дао Нгуйен: Как аналитика меняет работу редакции
2016-03-17 в 12:18, admin, рубрики: buzzfeed, data science, анализ данных, Блог компании Surfingbird, интервью, исследования аудитории, Исследования и прогнозы в IT, контент-маркетинг, Медиа, медийная реклама, СМИ, трафик, увеличение конверсии, увеличение трафика
BuzzFeed специализируется на виральном контенте и при подготовке своих публикаций активно использует анализ данных. Этим в компании занимается специальный отдел, которым руководит 41-летняя Дао Нгуйен. Ее должность в Buzzfeed официально звучит, как «издатель» (publisher), но в прессе ее уже прозвали «царицей данных».
Дао Нгуйен не отвечает за распространение и продажи. Она руководит в Buzzfeed всеми работниками, которые не связаны напрямую с подготовкой контента и рекламы. Речь идет о технической части, работе с данными и всем, что так или иначе связано с издательской платформой. А это, ни много ни мало – более 100 человек, что составляет около шестой части всего коллектива Buzzfeed.
Благодаря работе аналитического отдела трафик Buzzfeed увеличился в 5 раз.
Об особенностях своей работы издатель Buzzfeed рассказала в интервью FastCompany. Мы перевели самые интересные моменты.
Читать полностью »