Рубрика «Статистика в IT» - 52

imageНе так давно в одном из журналов я нашел заметку о том, на сколько «ботизированы» социальные сети, в первую очередь FB и VK: как оказалось, миллионные бюджеты, вложенные гигантами рынка в рекламу на этих ресурсах не оправдали себя, т.к. SMM-агентства накручивали голоса и лайки всеми возможными и невозможными путями. Зачем? Собственно ради этих самых миллионов (не голосов, конечно). В принципе, история не новая, т.к. были, например, скандалы подобного рода и с антивирусными компаниями, которые писали зловреды под свои продукты, если говорить о Сети, а если вспомнить недавний ипотечный крах, то можно понять, что и в «реальной» жизни всё ровно то же самое: эффект мыльного пузыря свойственен любому новому рынку.

Поэтому я решил проверить на зуб ту сферу, с которой работаю бок о бок каждый день – электронную коммерцию, а также связанные с ней области: платежи и их процессинг.
Читать полностью »

Последний доклад Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), посвящённый мировому рынку интернет-трафика, опубликованный 17 октября, состоит из 99 страниц, которые читаются, как увлекательный детектив. Он содержит подробные статистические данные об интернет провайдерах, точках обмена трафиком, росте пропускной способности интернета, механизмах самоорганизации, регулирующих всемирную сеть. Но я хочу остановиться на сравнении интернета и телефонных сетей, которое часто используется в докладе.

С момента своего появления интернет демонстрирует устойчивый экспоненциальный рост (сегодня 20 среднестатистических абонентов с широкополосным доступом генерируют столько же трафика, сколько весь интернет в 1995 году). Его пропускная способность намного превосходит возможности любых других глобальных систем связи. При этом цена трафика в международных точках обмена, в эквиваленте поминутной оплаты за голосовую связь, составляет 0.0000008 долларов в минуту — на пять порядков ниже, чем в телефонных сетях. Частично это объясняется технологическим превосходством сетей с коммутацией пакетов, но эта разница не настолько велика, тем более что телефонные сети уже давно используют пакетную коммутацию. Ключевое отличие в другом.
Читать полностью »

Любимое число %username%

Привет Хабражитель! Предлагаю принять участие в микроэксперименте.
Читать полностью »

Сегодня исполняется 7 лет со дня открытия веб-сервиса uCoz.
В связи с этим захотелось немного поделиться, уверен, интересной статистикой.
В начале пойдут цифры интересные, хотя немного хвалебные. А потом просто любопытные: число живых сайтов, половозрастная структура их создателей и т.п.

Отдельно надо сказать, что традиционно компании неохотно делятся подобной информацией, считают ее коммерческой тайной, а еще реже раскрывают методологию подсчетов, стараясь объявить максимально громкие и завышенные цифры.
В этом плане у Юкоза с самого начала была выбрана принципиально иная модель. Мы не завышали данные по числу сайтов в системе, заявляя только «живые». Эту традицию хочется продолжить.
Читать полностью »

Каждый большой продукт включает в себя много сложных и интересных технологий, над созданием которых работали люди, зачастую посвятившие им целую жизнь. И в браузере Yandex реализованы многие разработки наших коллег, которые могут остаться не замеченными неспециалистами и казаться незначимыми деталями. Например, одной из облачных технологий Яндекса, которые интегрированы в Браузер, стал наш собственный переводчик.

Сам Яндекс.Перевод вышел из беты несколько месяцев назад. От других немногочисленных подобных сервисов его отличает автословарь, уникальная технология которого разработана командой лингвистов и программистов Яндекса. Во время его разработки удалось объединить современные статистические подходы машинного перевода и традиционные лингвистические инструменты.

Чтобы понять, насколько значимым шагом в развитии машинного перевода является появление автословаря, стоит вспомнить, что 20 лет назад были распространены синтаксические переводчики, для которых таблицы соответствия фраз на разных языках составляли вручную. Процесс их создания стал меняться только в конце 1990-х, когда появились первые статистические переводчики. Для обучения их моделям переводов стали использовать параллельные тексты. Документы, в которых одно и то же написано на разных языках, извлекали, например, из дипломатической документации. Большой базой параллельных текстов стали документы ООН. Но на подобной лексике создать общелексический переводчик не получилось, потому что даже неформальные тексты он переводил сухим дипломатическим языком.Читать полностью »

22 октября американская аналитическая компания Flurry выпустила очередной отчет, посвященный изучению пользовательской вовлеченности. На Хабре уже мелькал голый перевод статьи, но мы в компании решили его проанализировать и в этом посте поделимся результатами.

По данным, полученным при изучении более 230 000 приложений, зарегистрированных в системе, была построена «матрица вовлеченности»: все приложения разделены на категории и ротированы в зависимости от частоты использования в неделю и % пользователей, которые продолжают пользоваться приложением по истечении 90 дней.

image

Как видно из таблицы, наилучшими показателями вовлеченности обладают приложения, имеющие социальную составляющую (социальные сети и многопользовательские игры, знакомства и различные im-сервисы), что и неудивительно. В зависимости от типа приложений, американские аналитики даже рекомендуют оптимальный вид монетизации. Так для приложений с высокой частотой использования, но небольшим процентом возвращений (квадранты II и III) — это платные приложения и in-app purchase, а для приложений с высокой долей возвратов (I и IV) — рекламная модель.

Но даже больший интерес, на наш взгляд, представляют не сами эти данные, а сравнение их с аналогичным отчетом компании за 2009 год.
Читать полностью »

    Я посвящаю этот пост всем тем программистам, которые считают, что своим высоким зарплатам они обязаны исключительно своими умственными способностями, а также молодым людям, которые хотят «выучиться на программиста, так как им больше платят». Я не буду утверждать, что высоких зарплат в отрасли нет потому, что они таки там есть, но распишу почему они есть далеко не у всех. И почему даже хорошая квалификация не гарантирует хорошую зарплату.

                                    Трэш-капитализм в действии

Перед тем как вы начнете читать это, замечу, что автор не имеет экономического образования, а все его мысли про экономику базируются на прогулянных школьном и университетском курсах экономики, отрывках из бредовых снов, материалах журнала Yes!, а также постах (около)политических форумов. Поэтому, если по прочтении этого поста у вас возникнет чувство несогласия с автором, то просто не воспринимайте прочитанное всерьез.
Читать полностью »

11 сентября сайт vk.com переходит с TNS на LiveInternet и ComScore, а также раскрывает свою статистику посещений, которую можно посмотреть тут. Из этой статистики мне показалось интересным статистика по браузерам, OC и разрешениям экранов.

Читать полностью »

Наблюдая за появлением огромного количества IT стартапов во всем мире, большая часть которых сосредоточена в Северной Америке, Европе и Азии, и видя их взрывной рост стоимости, часто в десятки раз от первоначального размера за короткие промежутки времени, мне становиться интересно понять причины этого явления. Имея экономическую подготовку и кое-какие знания в этой области, я всегда старался постичь базовые механизмы, заложенные в подобных явлениях. Что является двигателем в этих событиях, а также где берётся топливо для всё большего и большего разгона этого явления? Откуда такой энтузиазм в прогнозах и почему венчурные инвесторы так охотно вкладываются в молодой, неокрепший бизнес, будучи твердо убеждены, что когда-нибудь это принесет им прибыль, намного превышающую прибыль от вложений в другие инструменты для инвестирования? В конце концов, откуда берутся деньги у этих самых венчурных инвесторов, чтобы так щедро вкладывать их в стартапы? И самый главный вопрос – неужели вопли паникёров «IT загибается»TM, которые я раньше постоянно слышал, не имеют под собой реальной основы?
Читать полностью »

Однажды в магазин Target зашел мужчина и потребовал вызвать менеджера. В своих руках он сжимал огромную кипу купонов магазина, полученных его дочерью.

«Моя дочь получила это по почте! – прокричал он. – Она еще в школу ходит, а вы посылаете ей купоны на детскую одежду и памперсы? Да как вы смеете! Вы хотите таким способом побудить школьниц рожать?»

Менеджер посмотрел на пачку купонов на материнскую одежду, детскую мебель – действительно, они были адресованы дочери рассерженного мужчины. Менеджер принес свои извинения.

Через несколько дней он позвонил мужчине, чтобы еще раз извиниться. По телефону голос отца звучал растерянно. «Знаете, я серьезно поговорил с дочерью, и выяснилось, что в моем доме происходило то, о чем я совершенно не догадывался. Она рожает в августе. Примите мои извинения».

Как Target узнал, что дочь беременна до того, как об этом стало известно ее отцу? Ответ прост – благодаря системе прогнозирования беременности (pregnancy prediction system), разработанной аналитиком компании Эндрю Полом. Под катом – обо всем по порядку.
Читать полностью »


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