Гораздо интереснее было бы почитать о конкретных кейсах.
Что таится за этими эти кнопочками на панели Cortana Analytics?
Какие алгоритмы, ну скажем, у product recomendation, где они хороши и когда проваливаются?
А пока у вас только написано, как космические корабли бороздят просторы большого театра.
Рекомендую немного выйти за рамки богатство-бедность, мужчины-женщины и т.п.
Болезненная фиксация на подобных вещах ни к чему, кроме психических расстройства различной степени тяжести, не приведёт.
Поставил минус.
Хочу объяснить почему.
* Автор строго анонимен, что категорически не способствует доверию ни к личности ни к информации.
* Утверждения в статье приведены абсолютно бездоказательно.
* Автор не приложил ни малейших усилий, чтобы узнать, как другие люди решают вопросы, которыми он задаётся.
* В общем и целом, рассуждения на уровне, цитирую автора статьи:
«Мы ведь хотим понятно чего! Денег, женщин, здоровья и всего такого прочего! Разве это плохие вещи?».
То есть, уровень пубертатного периода.
Подобные статьи в одной из главных лент резко снижают общий уровень Хабра.
Забавный феномен — очень часто в сознании людей Perl намертво связан с регулярками и выжигающими глаза специфичными выражениями.
Это примерно так, как если бы люди использовали молоток в основном для того, чтобы бить себе по пальцам. И поэтому считали бы молоток плохим инструментом.
Неплохо бы добавить «график» событий — что важного происходило в каждый день: шла акция, добавили фичу, конкуренты запустили продукт/акцию и т.д. В идеале на каждом графике под временной шкалой, но для начала можно просто отдельным графиком.
Тогда, например, в таких ситуациях
У проекта упала аудитория. Гипотез две: либо стало приходить меньше новичков, либо проект стал хуже удерживать уже имеющихся пользователей (смотрим на retention). Если меньше новичков — идём к маркетологу и спрашиваем, что случилось (может, просто деньги на трафик закончились), если упал retention — смотрим, что мы делали в проекте за последние дни.
происходящее будет более-менее понятно уже по графику, без мануальных выяснений.
Спасибо, как раз хотел спросить почему Р а не Питон.
Но опять, же, не могли бы вы добавить конкретики, что с чем сравнивалось при выборе?
Лично мне, например, связка Python+Django и на фронте JS визуализация D3 (C3 etc.) кажется 1) не имеющей потолка развития 2) очень хорошо поддерживается рынком труда, т.е. нет проблем со спецами
Тогда как с R ситуация не однозначная, по моему.
Не могли бы вы показать какие-то стандартные отчёты (с обфусцироваными данными, конечно)?
Желательно с описанием процедур дата-флоу, где-что-как рендериться и т.д.
То есть, если можно, больше конкретики.
Круговые диаграммы — тяжкое наследие Excel из 90-х.
Особенное удовольствие доставляет постоянное сравнение цвета на диаграмме и цвета в легенде, с попытками запомнить, что он означает.
Гораздо лучше смотрится столбиковая диаграмма с убывание по размеру столбцов и надписями либо прямо в теле столбцов либо рядом.
Кстати, да! Когда мне приходилось описывать кейсы, то через какое-то время я пришёл к выводу, что лучшая форма — комиксы, то есть картинка + чуть-чуть текста и лучше текст прямо на картинке писать. В итоге такие доки оказались самыми эффективными, и для пользователей и для работы саппорта.
Что таится за этими эти кнопочками на панели Cortana Analytics?
Какие алгоритмы, ну скажем, у product recomendation, где они хороши и когда проваливаются?
А пока у вас только написано, как космические корабли бороздят просторы большого театра.
Болезненная фиксация на подобных вещах ни к чему, кроме психических расстройства различной степени тяжести, не приведёт.
Хочу объяснить почему.
* Автор строго анонимен, что категорически не способствует доверию ни к личности ни к информации.
* Утверждения в статье приведены абсолютно бездоказательно.
* Автор не приложил ни малейших усилий, чтобы узнать, как другие люди решают вопросы, которыми он задаётся.
* В общем и целом, рассуждения на уровне, цитирую автора статьи:
То есть, уровень пубертатного периода.
Подобные статьи в одной из главных лент резко снижают общий уровень Хабра.
И да, с PHP точно перегнули, нормальный язык, добротная рабочая лошадка.
Это примерно так, как если бы люди использовали молоток в основном для того, чтобы бить себе по пальцам. И поэтому считали бы молоток плохим инструментом.
Кнопку «Log Time» лучше назвать LAP — и больше «человечности» и короче надпись и боле common.
А надпись «Log Time» — отдаёт гикством.
PS Идея отличная, я бы что-то такое на телефон/планшет поставил.
Блог Ложные Корреляции (Spurious Correlations) — tylervigen.com
Тогда, например, в таких ситуациях
происходящее будет более-менее понятно уже по графику, без мануальных выяснений.
Выглядит хорошо и презентабельно, что важно.
Кстати, по внешнему виду очень напоминает MS Power BI
Но опять, же, не могли бы вы добавить конкретики, что с чем сравнивалось при выборе?
Лично мне, например, связка Python+Django и на фронте JS визуализация D3 (C3 etc.) кажется 1) не имеющей потолка развития 2) очень хорошо поддерживается рынком труда, т.е. нет проблем со спецами
Тогда как с R ситуация не однозначная, по моему.
Желательно с описанием процедур дата-флоу, где-что-как рендериться и т.д.
То есть, если можно, больше конкретики.
Особенное удовольствие доставляет постоянное сравнение цвета на диаграмме и цвета в легенде, с попытками запомнить, что он означает.
Гораздо лучше смотрится столбиковая диаграмма с убывание по размеру столбцов и надписями либо прямо в теле столбцов либо рядом.