Системный и бизнес-анализ

В комментариях к одной из моих первых статей на Хабре мне было предложено написать статью про виртуальные машины.

Долго думал об этом, было много дел не располагающих к писательству, и вот собрался наконец.

Начну с остренького. В ИТ есть только одна настоящая система виртуальных машин. Это zVM. Всё остальное претендующее на это название на самом деле является системами виртуальных ... систем.

Давайте разбираться с котлетами и мухами.

Всем привет! Меня зовут Артём Дронов, я работаю в команде A/B-платформы Trisigma в Авито. Мы занимаемся поддержкой A/B-платформы и инфраструктуры метрик Авито, а также помогаем интегрировать наш продукт другим компаниям. В этой статье я расскажу, что такое slicing, чем он может быть полезен, а чем — опасен, на примерах тех кейсов, которые были у нас в Авито. Рассмотрим, как можно использовать  разрез в рамках своих экспериментов и получать максимум инсайтов из данных.

Привет, Habr! В этой статье я хочу поделиться своим проектом — Telegram-ботом, который автоматизирует торговлю на бирже Bybit на основе сигналов из специализированного канала. Бот парсит сообщения из Telegram-канала @TokenSplashBybit, извлекает информацию о предстоящих "token splash" (это события, когда новые токены добавляются на биржу с возможностью получения airdrop), и открывает длинные позиции (лонги) в момент результата.

Я собрал небольшую статистику вручную на основе исторических данных, чтобы показать потенциальную работоспособность подхода. Конечно, прошлые результаты не гарантируют будущих, и торговля всегда связана с рисками. Но всё же работаю с этим кодом уже не один месяц, и результат действительно соответствует ожиданиям. Давайте разберёмся по порядку: от идеи до полного кода с объяснениями.

Электроэнцефалография (ЭЭГ) — это неинвазивный метод регистрации электрической активности мозга через электроды на поверхности головы. За последние годы ЭЭГ-данные перестали быть исключительно медицинской прерогативой и прочно вошли в мир data science. Сегодня их используют в нейромаркетинге для оценки реакций на рекламу, в когнитивных исследованиях для измерения внимания и памяти, в разработке Brain-Computer Interface (BCI) и даже в спортивной аналитике.

Всем привет! Меня зовут Михаил, я продуктовый аналитик в команде Foodtech мобильного приложения Магнит. В своей прошлой статье я рассказывал о применении алгоритмов PrefixSpan и Seq2Pat для анализа путей пользователей, и сегодня продолжу тему изучения передвижения пользователей внутри приложения. На этот раз речь пойдёт о методе, который позволяет оценить влияние каждого сегмента аудитории на изменение метрики всей пользовательской базы.

Привет, Хабр! На связи Александр Чебанов, технический директор компании Modus. Мы разрабатываем BI-платформу, которая собирает большие объемы данных из разных источников и представляет их в виде понятных дашбордов и отчетов для бизнеса.

Сегодня расскажу, как мы решили задачу кастомизации визуализаций под конкретных клиентов без усложнения основного кода и пересборки ядра.

Всем привет! Меня зовут Кирилл, я руковожу отделом аналитики в Профи.ру, и ко мне регулярно приходят с вопросом коллеги из других компаний или знакомые айтишники: «Ну что, уже юзаете иишку? LLM уже помогает с гипотезами?»

На это я обычно отвечаю: «Ребята, давайте сначала найдём живого аналитика, которому можно доверить деньги и решения». 

Это куда труднее, чем кажется.

Сегодня я хочу подробно рассказать, каких специалистов мы ищем в команду прямо сейчас и почему ТОЧНО не хотим заменять их на ИИ. 

Всем привет! Я студент-работяга, который увлекается аналитикой в многогранном мире ИБ. Почти каждая задача (как аналитика, так и студента) так или иначе заканчивается подготовкой каких-то материалов: для аналитика — отчета, для студента — курсовой работы. В процессе подготовки этих материалов неизбежно сталкиваешься с рутиной из однообразных кликов (разметка текста, форматирование картинок и много другой скукоты). Однако справиться с ней можно, и сегодня я расскажу, как это сделать с помощью автоматизации в редакторе Word посредством VBA-макросов.

Статья может быть полезна студентам и начинающим специалистам, но уверен, какие-то идеи пригодятся и тем, кто уже работает. Даже если вы не пользуетесь Microsoft Office, то все равно сможете почерпнуть для себя некоторые идеи, так как почти во всех пакетах есть поддержка языков программирования, например Basic в LibreOffice, Lua в пакете «МойОфис» или JavaScript в «Яндекс Документах». Кроме того, часть моих скриптов я выложил в открытый доступ.

Когда пишут про автоматизацию в Microsoft Office, то в большинстве случаев имеют в виду Excel, однако я сломаю шаблон и расскажу вам про автоматизацию в Word, которую часто незаслуженно обходят стороной.

Язык Archimate часто используется для описания слоя приложений, функциональности информационных систем и интеграционных сценариев между информационными системами. Но в этой статье я хочу рассказать о применении бизнес-слоя в Archimate, а именно — как описать бизнес-процессы на языке Archimate.

Автоматизацией процессов первым занялся Фредерик Тейлор в начале 1920-х — он это делал в железе и жестко хардкодил, гибкость не была предусмотрена. Но то были производственные процессы, приставку ‘бизнес-‘ к ним еще не приделали.

Логично было применить его метод и к офисной работе, но это произошло гораздо позже — когда началась эпоха персоналок и локальных сетей, во второй половине 1980-х. Тогда и заговорили о «маршрутизации задач» между исполнителями.

Итак, давайте посмотрим, как с течением времени менялись рыночные ярлыки для систем управления процессами...

В Островке мы строим экосистему вокруг данных — от хранилищ и пайплайнов до систем мониторинга и каталогов. Но когда всё только начиналось, под часть наших процессов просто не существовало готовых решений. Так появился наш собственный дата-каталог DataPortal — лёгкий, быстрый и идеально подходящий для небольшой компании.

Со временем всё изменилось: объём данных вырос в десятки раз, появились новые команды, и вместе с этим начали звучать вопросы вроде «где лежат данные для этого дашборда?», «кому писать, если он упал?» и «можно ли этим данным доверять?». Так мы поняли, что пора взрослеть — и искать инструмент, который поможет масштабировать не только инфраструктуру, но и дата-культуру.

Мы выбрали DataHub — open-source каталог, обещавший прозрачность, автоматизацию и гибкость. Развернули, подключили источники, построили lineage, и даже порадовались, что всё заработало с первого раза. А потом стало ясно: DataHub не заменил наш DataPortal. Более того, оба инструмента отлично дополнили друг друга — инженерное ядро и удобное окно в данные для бизнеса.

Почему два дата-каталога оказались лучше одного, как это повлияло на культуру работы с данными и что нам дал DataHub помимо красивых графов lineage — рассказываем под катом.

Когда речь заходит о беспроводных сетях, злоумышленники часто сосредотачивают усилия на поиске брешей в механизмах аутентификации и на атаках на них: подобным способом они пытаются проникнуть в корпоративную сеть. На прошлой неделе мы рассказали, как устроен процесс аутентификации и какие протоколы для этого применяются. В зависимости от выбранного протокола используются определенные методы шифрования и проверки данных.

Так, у широко распространенного протокола WPA2 есть ряд известных уязвимостей. Среди них — подбор пароля по захваченному рукопожатию (handshake), восстановление ключа при слабом пароле (перехват PMKID), атаки на WPS (в том числе перебор PIN‑кода). В корпоративных сетях также возможны атаки на механизмы аутентификации, например downgrade‑атаки при использовании устаревших методов вроде EAP‑GTC.

Ни один протокол не идеален, и даже WPA3 не стал исключением. Хотя он действительно более безопасен, чем предшественники, исследователи обнаружили в нем уязвимости под общим названием Dragonblood. Например, одна из них позволяет провести атаку на точку доступа в режиме WPA3-Transition Mode. В этом режиме точка доступа поддерживает одновременно WPA2 и WPA3, что позволяет злоумышленнику понизить уровень безопасности до уровня WPA2 и обойти защиту. Дополнительно существует инструмент DragonShift, который автоматизирует процесс такой атаки, еще больше упрощая задачу хакеру.

Чтобы нагляднее показать, как распределяются атаки на беспроводные сети (в том числе на WPA2 и WPA3), можно условно выделить несколько категорий.

Представьте, что у вас есть карта города, способная «рассказывать истории» про людей, дороги, дожди и события — прямо сейчас, вживую. С помощью платформы Atlas анализ города превращается в чтение интерактивной хроники, а не в просмотр сухой статистики.

Привет! Меня зовут Аня, я руковожу службой аналитических платформ в Яндексе. Сегодня я расскажу про один из наших инструментов — SaaS‑платформу Atlas. Ей пользуются аналитики из Яндекс Такси, Доставки, Лавки и других сервисов Яндекса. Atlas помогает визуализировать данные, быстро находить и проверять гипотезы, а ещё — оперативно делиться инсайтами. Под катом — подробности о том, как работает платформа и с какими кейсами она помогает справляться, а также как вы можете попробовать её в деле. 

Привет, Хабр! Меня зовут Станислав, я аналитик данных с трехлетним опытом и выпускник курса «Специалист по Data Science» в Яндекс Практикуме. Я расскажу, как проходил собеседования, с какими сложностями столкнулся и почему ходить на интервью стоит всегда — даже если у вас есть работа.

На прошлой неделе на Кипре приняли закон о криминализации нарушений санкций ЕС: теперь там за использование условного счета в Тиньке или за оказание IT-услуг российской компании теоретически можно заехать на нары на 5 лет. Аналогичные законы уже есть в 11 странах Евросоюза – от Швеции и Чехии до Эстонии и Латвии. В этом материале мы разберем с примерами, кто находится в группе риска (и за что конкретно).

Привет! Меня зовут Инесса. Я — аналитик в компании fuse8. Предлагаю сегодня поговорить о том, как встроиться в уже сработавшуюся команду. По моему опыту, это всегда испытание. Почти как игра в русскую рулетку: не знаешь, как команда примет новичка и как быстро он подстроится под общий ритм. Новому человеку нужно время на адаптацию, обучение и погружение в процессы. И только потом можно по-настоящему оценить его вклад.

Представьте, что сегодня у вас по плану тренировка с базовым упражнением — становой тягой. Вы поднимаете штангу весом в 100 кг — это ваша физическая способность на текущий цикл. Реализовать её помогают мышцы, кости связки. Вы не видите эти органы под кожей, но именно их слаженная работа позволяет вам поднять этот вес. И если бы в момент выполнения упражнения можно было просветить «рентгеном» ваш организм, их системную работу стало бы видно. А ещё стало бы понятно, на что обратить внимание для восстановления и развития, если в процессе у вас что-то «заболело».

В трейдинге часто говорят: «Цена — это следствие, объём — это причина».
Именно так я наткнулся на одну простую, но крайне интересную закономерность: если в момент падения появляется свеча с объёмом, который в два раза превышает средний за последние 60 дней, — то на следующей свече часто начинается рост.

Предлагаю протестировать эту идею, узнать какой выход мы получим и написать рабочего real-time бота с помощью python.

Всем привет! Я Никита, продуктовый аналитик из Туту. Я работаю в команде отелей — это сервис бронирования жилья, где особенно важно учитывать сезонность. Спрос на поездки меняется резко: в майские праздники и в августе происходит всплеск количества бронирований, в ноябре или марте — провалы. При этом точность прогноза для бизнеса критична: от нее зависят маркетинговые бюджеты, работа с партнёрами и планы по продажам.

В какой-то момент мы поняли, что наши прогнозы не соответствуют реальности. Старые линейные модели ловили только общий тренд и не справлялись с сезонностью.

Мы решили исправить ситуацию и нашли инструмент, который помогает строить точные прогнозы и не требует при этом глубоких знаний в математике временных рядов. Таким инструментом стал Prophet. В статье расскажу о том, почему мы выбрали именно его, что нужно для быстрого старта, какие доработки потребовались и какие выводы мы сделали за несколько месяцев использования.

Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: новое о дерзком ограблении Лувра, в России вводят налог на налог, первые санкции Трампа против РФ, падение рынка ножей в CS, OpenAI выпустили свой браузер, а также помилование Чанпэна Чжао.