Ряд моих коллег сталкиваются с проблемой, что для расчета какой-то метрики, например, коэффициента конверсии, приходится кверить всю базу данных. Или нужно провести детальное исследование по каждому клиенту, где клиентов миллионы. Такого рода квери могут работать довольно долго, даже в специально сделанных для этого хранилищах. Не очень-то прикольно ждать по 5-15-40 минут, пока считается простая метрика, чтобы выяснить, что тебе нужно посчитать что-то другое или добавить что-то еще.

Одним из решений этой проблемы является сэмплирование: мы не пытаемся вычислить нашу метрику на всем массиве данных, а берем подмножество, которое репрезентативно представляет нам нужные метрики. Это сэмпл может быть в 1000 раз меньше нашего массива данных, но при этом достаточно хорошо показывать нужные нам цифры.

В этой статье я решил продемонстрировать, как размеры выборки сэмплирования влияют на ошибку конечной метрики.

1. Брифинг, уточнение задания;
2. Подготовка и состав предложения;
3. Конкурентная разведка;
4. Презентация предложения;
5. Подведение итогов и «after party».

Все чаще и чаще к нам обращаются с приглашением принять участие в тендере на разработку сайта. Причем львиная доля запросов выглядят так: “Сколько стоит разработка такого сайта: fb.com. Письмо разослано на 69 веб-студий. Поэтому решил поделиться своим опытом в тендерах. А опыт у меня есть. С 2010 года работаю на стороне заказчика: Медицинское оборудование, фармацевтика, туризм. Сейчас занимаюсь маркетингом и развитием Веб-студии IT4U и Клуба туристов Кулуар. Знаю о тендерах и участии в них не по наслышке с разных сторон. В этой статье вы прочитаете на что на самом деле стоит обращать внимание, а чем можно пренебречь.

Задача

    - Google выше ранжирует сайты, которые загружаются быстрее.
    - Если на eBay или Amazone увеличить время загрузки страниц на 9% они теряют 1% прибыли.
    - Сделать свой сайт быстрее, чтобы сэкономить на клиентском трафике и на числе обращений к серверу.

.htaccess — наш герой

Зачем нам .htaccess ?

• проблема избытка кода Google в коде страниц (отслеживание событий, Google A/B tests, Google Analytics)
• неудобство управления и слежения за скриптами.
• постоянная необходимость редактирования шаблонов страниц, для внесения изменений и дополнительных параметров в скрипты.
• зависимость от релизов на поддоменах (индивидуальный случай). Например, над личным кабинетом работает не один человек, а команда разработки с использованием контроля версии (VSC) и для внесения малейших изменений приходилось ждать очередного релиза.