Наблюдая за своими родителями-пенсионерами, а точнее за размерами их пенсий, я крепко задумываюсь о том, как обеспечить себе нечто оное в достойном меня размере. На государство в составе СНГ рассчитывать, похоже, не приходится. Значит, надо что-то делать самому! И начинать надо сейчас, пока мне 32 года, есть какой-никакой заработок и силы крутиться. Раньше были мысли, что я буду вечно молодым, вечно здоровым и все время что-то делать. Постепенно начинаю осознавать, что лет 20… 30 — и силы будут таять (или распыляться). Поэтому пару лет назад я начал понемногу что-то делать в этом направлении. Получил некоторый опыт, который может быть интересен уважаемому сообществу. Даже если для читателя вопрос пенсии сейчас звучит безумно абстрактно, то все равно рекомендую хотя бы пробежаться. Если бы я 5 лет назад почитал такой материал — я был бы уже существенно богаче!..
UPD: в статье добавил про смысл диверсификации, а то в комментариях много вопросов было…

Хочу рассказать об использовании свободной среды статистического анализа R. Рассматриваю ее как альтернативу статистических пакетов типа SPSS Statistics. К моему глубокому сожалению, она совершенно неизвестна на просторах нашей Родины, а зря. Полагаю, что возможность написания дополнительных процедур статистического анализа на языке S делает систему R полезным инструментом анализа данных.

Я — ученый [здесь про это подробнее]. «Пролетарий умственного труда». По образованию физик. Тружусь на ниве обработки медицинской и биологической информации 30+ лет.
В R работаю ровно 10 лет, мигрировав на него после 15 лет плотного сотрудничества с Matlab. Первопричиной миграции на другую рабочую платформу послужила моя собственная физическая миграция на противоположный край Земли в Окланд, Новая Зеландия. Здесь жизнь с первых дней толкнула меня в объятия R, о чем мне еще не приходилось жалеть.

Все чаще наблюдаю вспышки интереса к R в профессиональном ру.нете. Ну вот и на этом уважаемом ресурсе появляются статьи про него. Далее под катом моя первая попытка русскоязычного введения в R — первая (словесная) часть презентации, которую я делал для коллег факультета Animal Science, Iova State University три года назад.
(в сторону: а как, оказывется, трудно себя переводить...)

Совсем о Julia не говорим тут. Один пост двухлетней давности от Ализара, и всё. Исправляем ситуацию.

Используя разные языки программирования, я постоянно сталкиваюсь с одной и той же проблемой — их создатели без ума от вещей, которые меня практически не волнуют: безопасность, системы типов, гомоиконность и так далее. Всё это очень круто, не спорю, но когда я вожусь по вечерам над своим очередным проектом, мне важна только его работоспособность и производительность. Код — это всего лишь средство для достижения некоторой цели, а его «выразительность» для меня важна так же, как и «выразительность» какого-нибудь каталитического конвертера.

Такой подход к делу некоторые презрительно называют ковбойским программированием. Но мне кажется, что это не самый правильный образ — ковбой вынужден периодически устраивать привалы из-за физических ограничений своего коня. Давайте лучше представим одержимого учёного, эдакого профессора, который неделями пропадает в лаборатории, а потом выходит оттуда изнурённый, с затуманенным взором, со своим новым хитроумным изобретением, которое разваливается при первом же запуске.

Довольно часто встречаются неполные наборы данных, в которых некоторые переменные не определены. В языке R содержимое таких переменных задается как «Not Available» — или сокращенно NA. Соответственно, возникает вопрос, как поступать с неопределенными значениям: стоит ли их игнорировать или откорректировать каким-либо образом?

В задаче распознавания ключевую роль играет выделение значимых параметров объектов и оценка их численных значений. Тем не менее, даже получив хорошие численные данные, нужно суметь правильно ими воспользоваться. Иногда кажется, что дальнейшее решение задачи тривиальное, и хочется «из общих соображений» получить из численных данных результат распознавания. Но результат в этом случае получается далеко не оптимальный. В этой статье я хочу на примере задачи распознавания показать, как можно легко применить простейшие математические модели и за счет этого существенно улучшить результаты.

^{4 версии одной и той же игры по механике от четырёх разных производителей}

У нас тут рынок без патентов. Можно посмотреть на него и понять, что будет, если все патенты отменить прямо завтра.

Дело в том, что отечественное патентное право не защищает механики настольных игр, и у нас очень много похожих штук. Кто-то конкурирует, кто-то расходится по сегментам, некоторые бьют друг друга по ценам или просто выдавливают аналоги. И ничего, все живы. Рынок развивается и растёт. Патентов нет.

14 — 15 сентября в Москве пройдёт первый Хакатон Яндекса, участники которого будут два дня и две ночи создавать проекты на основе открытых государственных данных с помощью технологий Яндекса.

Я уже много лет занимаюсь тем, чтобы у российских разработчиков рос интерес к работе с открытыми данными. Именно для этого создан конкурс Apps4Russia, организованный некоммерческим партнерством «Информационная культура». В этом году в нем появилась номинация для тех, кто создает приложения на отрытых данных и технологиях Яндекса. Эти события подтолкнули систематизированно рассказать здесь об истории открытых данных, их источниках, примерах использования и многих других важных вещах.



Это график из ЖЖ eugenyboger. То, что сейчас мы можем узнать подробные результаты выборов по каждому участку, — это норма, а еще совсем недавно это было не так даже в очень развитых странах.

Привет, Хабр!

В рамках нашего спецпроекта с NetCat для веб-студий и агентств мы подготовили большой материал по финансовой модели студии с кучей KPI, разработали реальный образец — и предлагаем обсудить его. Это эксклюзивный материал, ранее я не публиковал нигде этого шаблона и не выступал по данной теме.

Я не претендую на то, что изложенный ниже подход — единственно верный и является «серебряной пулей». Конечно, есть много других вариантов организации модели, но большинство компаний держат свой формат в строжайшем секрете. Подобную общую организацию бизнес-плана лично я использую и для всех своих проектов в боевых условиях — конечно, с другими KPI и формулами, детализацией и пр.

Вводная

Данный бизнес-план, несмотря на то, что он выглядит довольно сложно, на самом деле, является очень упрощенной моделью. Мы сделали ряд допущений и упрощений, чтобы показать в простом виде, как зависят друг от друга основные значения. «Боевые» финансовые модели реальных агентств, конечно, еще более сложны.

Надеюсь, что вы постараетесь «поиграть» со значениями – изменяя константы и показатели, которые подаются на вход «руками» — и посмотрите, как меняется динамика развития компании.

Судя по реакции на предыдущий пост, тема парсинга Хабра и альтернативных топов интересна не только мне, поэтому продолжу.
Спасибо всем, кто голосовал и комментировал и отдельно тем, кто присылал идеи новых рейтингов и исследований.

В предыдущем посте (Посты-рекордсмены / Хабрахабр), я пробовал различные варианты сортировки постов Хабра, отличные от обычного рейтинга. В этом я буду сортировать по рейтингу, но не все посты, а отобранные по определённым критериям.

Вообще-то мы много раз предупреждали: не используйте Google Translate для перевода ваших драгоценных маркетинговых материалов. Но раз вы упорствуете, то хотя бы воспользуйтесь нашими советами, чтобы не выглядеть законченными идиотами добиться полного непонимания в общении с клиентами.

Переведено в Alconost.

Я уже писал краткий обзор того, как IT-решения помогают оптимизировать цепочки поставок. Теперь я расскажу о том, как такие системы внедряются в реальности в России и что это даёт. К сожалению, я не могу называть конкретных заказчиков, поэтому мы сейчас будем торговать абстрактными телефонами и планшетами и сталкиваться с теми же проблемами.

Итак, представьте, два года назад вы решили торговать телефонами и даже открыли интернет-магазин. Поначалу всё было просто: заказов довольно мало, и всё можно посчитать на бумажке. Через два месяца стало понятно, что магазин работает стабильно, и заниматься поставками надо серьёзно — ведь если юзер не увидит в наличии свой любимый мими-планшет с минимальной наценкой, он просто купит его у другого магазина, и вы лишитесь шанса продать не только планшет, но и дорогущие обложки, переходники и так далее.

Соответственно, задач у вас сейчас три:

• Поддерживать ассортимент продукции по основной линейке;
• Понимать, сколько будет продаж, чтобы планировать закупку аксессуаров;
• Держать на контроле все хиты и новинки, чтобы всегда продавать ходовые товары и «снимать пену» на запусках новых девайсов.

Habrahabr, привет! Почти год назад я писал о своем проекте Petcube — гаджете для игры с домашними животными. С тех пор прошло немало времени, мы продвинулись в разработке, получили патент, анонсировали продукт на западном рынке и получили сотни публикаций, в частности в Wired, NBCNews, CNet и других больших медиа. Всего на проект было потрачено порядка $40к из собственных сбережений основателей. Этим летом мы взяли сторонние инвестиции и решили участвовать в программе хардверного акселератора HAXLR8R, который находится в китайском городе Шэньчжэне — мировой столице электроники.

Нормальное распределение (распределение Гаусса) всегда играло центральную роль в теории вероятностей, так как возникает очень часто как результат воздействия множества факторов, вклад любого одного из которых ничтожен. Центральная предельная теорема (ЦПТ), находит применение фактически во всех прикладных науках, делая аппарат статистики универсальным. Однако, весьма часты случаи, когда ее применение невозможно, а исследователи пытаются всячески организовать подгонку результатов под гауссиану. Вот про альтернативный подход в случае влияния на распределение множества факторов я сейчас и расскажу.

На Хабре я недавно (чуть меньше месяца), до этого Хабр практически не читал. Пришёл, огляделся, походил по тематическим «хабам», почитал «Лучшее за всё время», просмотрел статьи отдельных, заинтересовавших меня персонажей и понял, что для того, чтобы получше понять, как живёт и чем дышит это замечательное сообщество, мне придётся Хабр распарсить и позадавать ему разные вопросы. К тому же, раз уж в своих статьях я писал в основном об автореферентности в разных её проявлениях, как не написать на Хабре статью о Хабре?

Посмотрю, интересно ли это всё кому-либо кроме меня. Если интересно, напишу ещё несколько постов, идей и материала для этого более чем достаточно.

Если я ничего не пропустил в интерфейсе сайта, единственные списки самых-самых, которые можно посмотреть — это общий рейтинг пользователей и список статей, т.н. «Лучшее за всё время». Оба списка отсортированы по рейтингу (пользователей и статей, соответственно). Между тем, существует ещё куча параметров, по которым было бы интересно всё отранжировать.

Процесс оплаты картой на месте

У нас есть железка, которая подключается к телефону и позволяет проводить оплаты картой на месте. Теперь клиент просто проводит картой по ней, приложение делает процессинг, а телефон нужен как платформа связи.

Это мечта многих интернет-магазинов — чтобы оплата пластиком делалась сразу по факту доставки. Ещё так работать мегаудобно и с точки зрения поиска сдачи, и по бухгалтерии, и по контролю средств от курьеров.

В предыдущей статье мы рассказали о том, как привлечь аудиторию через собственную партнерскую программу. Теперь нужно довести новых посетителей до целей, ради которых затевался ваш сервис.

Мы проведем обзор публичных инструментов, которые мы использовали, чтобы повысить конверсию Бурук на 25% и сделать пользователей немного счастливее. В конце — про новинку от Google Analytics, которая позволяет связать онлайн источники трафика с оффлайн конверсией.

Работа над повышением конверсии состоит из нескольких этапов. Какой из них важнее — сразу и не скажешь, важно, что работа происходит итеративно и информация, полученная на предыдущей итерации, используется для следующей.

Повысить конверсию просто.

Август 2013

(Это одно из двух эссе по фандрайзингу. Скоро выйдет следующее по тактике фандрайзинга.)

Травмы при поднятии тяжестей обычно происходят от того, что люди напрягают мышцы спины, вместо мышц ног. Неопытные основатели совершают похожую ошибку, когда пытаются убедить инвесторов своим питчем. Большинству из них пошло бы на пользу, если бы сам стартап говорил за себя, если бы они начали с попытки понять, почему в их стартап имеет смысл инвестировать, а потом просто объяснили бы это инвесторам.

Инвесторы ищут стартапы, которые станут очень успешными. Легко сказать! В стартапах, как и в некоторых других областях, распределение стартапов по степени их успешности подчиняется степенному закону, только в стартапах кривая распределения ещё круче. Очень успешные стартапы настолько успешны, что затмевают собою все остальные. А поскольку число крупных успехов в год можно по пальцем пересчитать (есть мнение, что их в среднем 15 успешных стартапов в год), то инвесторы вообще смотрят на стартапы в черно-белых очках – либо у вас есть шанс стать одним из 15, либо нет.

Разделим парсинг (скраппинг) сайтов на две подзадачи.

1. Собственно сам парсинг – поиск данных, которые нам интересны на страницах.
2. Осмысливание полученных данных.

Как показывает мировая практика успешно проведённых взломов (успешно для атакующих, разумеется), большая часть проблем связана именно с проблемами с людьми. Если быть более точным — дело в их способности выдать любую информацию и совершать совершенно дурацкие действия.

Думаю, IT-примеры вам и так прекрасно знакомы, поэтому напомню пример из книги «Психология влияния»: психологи обзванивали медсестёр в больницах, а затем представлялись врачом и отдавали распоряжение ввести смертельную дозу вещества пациенту. Сестра знала, что делает, но в 95% случаев выполняла команду (её останавливали на входе в палату ассистенты психолога). При этом врач даже не был хоть как-то авторизован. Почему сестра так делала? Просто потому, что она привыкла слушаться авторитета.

Давайте ещё раз: в примере благодаря грамотной социальной инженерии 95% больниц оказались критически уязвимы.