Привет! Меня зовут Николай Олигеров, я работаю продуктовым аналитиком в Яндекс Путешествиях. В этой статье я расскажу, как мы применяли PSM (Propensity Score Matching) — статистический метод, который позволяет корректно сравнивать группы, уменьшая систематические различия между ними. Подробно разберу, как выровнять группы теста и контроля с помощью PSM, расскажу о типичных ошибках (например, утечке признаков), дам практические рекомендации по сбору и выбору фич для мэтчинга, а также покажу, как валидировать полученные результаты и оценить их достоверность.

Привет! Меня зовут Николай Олигеров. Сейчас я работаю аналитиком данных в Яндекс Путешествиях, а до этого я был продуктовым аналитиком в Лавке — мой рассказ будет именно про неё.

В какой‑то момент мы поняли, что больше не можем доверять своей событийной аналитике: события дублировались, параметры терялись, триггеры срабатывали не тогда, когда нужно. В статье расскажу, как мы полностью пересобрали систему разметки приложения Лавки: с автотестами, документацией, мониторингами и прозрачным процессом, где аналитики и разработка работают вместе.