Системный и бизнес-анализ

Интервалы, интервалы,‑ где тут лево, где тут право...

Многие программисты в том или ином виде сталкиваются с интервалами при написании программ. Даже если об этом и не подозревают. Действительно, любой сможет написать код, который определяет, принадлежит ли некое число заданному интервалу или нет. И даже чуть более сложный - определить область пересечения двух интервалов-отрезков.

На практике однако встречаются и более сложные задачи. Допустим, например, что в некой гостинице есть два свободных номера. Но один свободен со 2-го по 5-е число, а второй - с 6-го по 10-е. Клиент интересуется, есть ли возможность поселения на 8 дней? Правильный ответ - "да, есть, но с переселением (лесенкой)". Для такого ответа программа должна уметь распознать, что интервалы [2, 5] и [6, 10] являются смежными , а значит, их можно сложить, получив общий доступный интервал [2, 10], длина которого (9) превышает запрашиваемый.

Другая более редкая, но и более интересная задача - определить область пересечения двух множеств интервалов. Сложность в том, что количество интервалов в сравниваемых множествах может быть произвольным. Программист, который умеет только в сравнения "на меньше/больше" (или даже в between), столкнется при реализации с трудностями формализации.

В данной статье мы сфокусируемся на выводе формулы пересечений множеств интервалов. Опираться будем на линейную алгебру и ее объекты - векторы и формы. Кому интересен в первую очередь итоговый результат, - могут сразу двигать в конец, не вникая в промежуточные выкладки.

Всем привет, с вами Анастасия Жилкина, системный аналитик ГК Юзтех. На данный момент работаю в команде, которая занимается реализацией и развитием онлайн-оплат на сайте. В этой статье хочу рассказать о процессе ревью документации, который мы внедрили в команде, и о том, какие ощутимые плюсы это дало как в качестве итоговых решений, так и в командной работе в целом.

Этот опыт может быть полезен системным и бизнес-аналитикам, а также менеджерам проектов, разработчикам и тестировщикам, которые работают с требованиями и участвуют в создании цифровых продуктов.

В технологических компаниях A/B‑тестирование давно стало основой для принятия решений, основанных на данных. Меня зовут Диля Хакимова, я работаю в команде платформы экспериментов Laba в Яндекс Go, и мы с командой помогаем руководителям и аналитикам быстро получать ценную информацию с помощью A/B‑тестирования.

Мы занимаемся разработкой методологии и помогаем специалистам решать вопросы, связанные с экспериментами и статистическим анализом. За время работы мы заметили: вокруг A/B‑тестирования до сих пор существует множество заблуждений.

Эти мифы всплывают в разговорах с руководителями, на собеседованиях и даже среди коллег‑аналитиков. Иногда они кажутся безобидными — но на деле могут привести к серьёзным ошибкам в анализе, неверным решениям и упущенным возможностям.

В этой статье мы разберём 10 распространённых мифов об A/B‑тестировании, поможем разобраться в теме глубже и сделать ваши эксперименты эффективнее.

Привет Хабр! Меня зовут Татьяна Ошуркова, я системный аналитик и разработчик. Скажу честно, я не придерживаюсь мнения, что искусственный интеллект заменит реальных специалистов, а также сможет решить все наши проблемы и задачи.

Мне очень нравится цитата: «ИИ приумножает твои компетенции». Его использование должно быть дополнительным инструментом и возможностью. Тем, что поможет тебе в работе, а не сделает её за тебя.

В этой статье я расскажу про решение одной из распространенных задач для системного аналитика с использованием искусственного интеллекта – написание выборки данных. На примере рассмотрим, как пошагово написать выборку средней сложности с применением ИИ на определенных этапах.

Chemical Vapor Deposition CVD – технология получения компонентов полупроводниковых устройств с помощью газообразных химических веществ. О ней мы и поговорим в сегодняшнем материале. 

Примечание: Этот пост является продолжением предыдущего, так как многие читатели спрашивали, что происходит, когда у асинхронных заданий заканчиваются попытки повторного выполнения.

Всем привет. Меня зовут Татьяна Цикунова. Я системный аналитик в компании МойСклад. В этой статье расскажу о том, как организовать оперативный обмен информацией между участниками проекта и поддерживать документацию в актуальном состоянии Отдельное внимание уделю работе с таск‑трекерами — подробно опишу шаблон тикета, который успешно используется в нашей компании. Однако — если вы работаете без трекера задач, например, в ворд‑файлах, суть от этого не меняется ‑такой подход работает и с другими инструментами.

Я документирую системы больше 3 лет, и за это время успела поработать в разных сферах.. Начинала в финтехе, где успела поработать в разных командах. Потом перешла в МойСклад — здесь углубилась в e‑commerce направление. Сейчас вместе с командой делаем интеграции с интернет‑магазинами и маркетплейсами. За годы работы я убедилась, что не существует единого стандарта ведения документации — каждая компания и даже отдельные команды внутри одной организации вырабатывают свои подходы. маркетплейсами. В разных компаниях свой подход к ведению документации, даже в разных командах одной компании бывают разные подходы.

Однажды в МоемСкладе мы задумались: почему бы не начать системно собирать важные данные, которые появляются на разных этапах разработки? Ведь эти сведения могли бы стать отличной основой для обновления документации к реализованному ПО. Так и появились требования и рекомендации по описанию тикета.

Согласитесь, мы сталкиваемся с графиками буквально каждый день — в новостях, банковских приложениях, фитнес-трекерах, на работе и даже в социальных сетях. Но далеко не все визуализации помогают разобраться в данных. Часто они сбивают с толку, выглядят как случайный набор линий и цифр и вместо пользы вызывают только недоумение.

Хотя на самом деле понятный график способен за секунды донести суть, сэкономить время и помочь быстрее принять решение. Почему навык визуализации сегодня важен каждому — от студента до руководителя — мы поговорили с Анастасией Кузнецовой — экспертом по визуализации данных и автором курсов на Stepik.

Привет! Меня зовут Арсен, я разработчик в DDPlanet и сегодня хочу поделиться нашим опытом разработки системы KPI для оценки производительности сотрудников в нашей компании. Как мы пришли к необходимости такой системы, как реализовывали первую и последующие версии и почему выбрали те или иные инструменты при разработке.

В истории человечества всегда были "знаковые личности". Иногда сеюминутные, иногда масштабные, иногда проходимые.

Одна из первых знакомых минут в истории человечества - Спартак. 70-80 ГДНЭ. Как же он повлиял на современное общество... Никак. До 19 века о нем вспоминали только как о крупнейшем провале восстания рабов. Марк Лицилий Красс положил конец восстаниям рабов. После "восстания Спартака", западная ВРИ не видала ни одного успешного восстания рабов до самого упадка. Почти 400 лет мира и спокойствия для 200 миллионов человек.

Был ли Красс позитивной личностью? Определенно нет. Он был олигархом своего времени. Но, с другой стороны, он обеспечил стабильность и безопасность империи.

Вы думаете о Крассе, как о подавителе "свобод". Каких свобод? За безосновательную кару раба полагалось 40 плетей. Плетей с цепляками. За отсечение руки полагалось лишение не менее чем пальца. За казнь раба - отсечение конечности. И, по установанию треумвирата, больше не моглго быть денежной компенсации. Нельзя было заплатить за увечия, только адекватная плата.

И все же... Марк Лициний Красс распял неизвестное количество рабов через каждые 20 шагов на протяжении Аппиевой дороги. От 4 до 6 тысяч человек были распяты на протяжении всей дороги от Капуи до Рима.

От восстания Спартака до падения Западной Римской Империи больше подобных восстаний рабов не было. Хорошо это или плохо судить не нам.

Типичная проблема в сетях: дисбаланс между продажами и товарными запасами. И для этого есть та самая волшебная таблетка. Важно видеть и считать коммерческие показатели, иначе бизнес не справится с конкуренцией. В статье на примерах расскажу, как аналитика помогает аптечным сетям.

Научимся превращать бизнес-требования в рабочую схему БД и документировать ключевые решения! Без недопонимания, технического долга и смс.

С помощью Python мы научимся отправлять себе сообщения в Telegram от имени нашего собственного бота. Причём это будут не просто сообщения, а уведомления с информацией о времени загрузки отчёта и ещё и с графиком для анализа. Пошагово разберём, как это сделать, обсудим, зачем это нужно и какие возможности для улучшения есть.

Всем привет! Меня зовут Костя, и в этой статье я продолжу рассказ моей коллеги Анастасии из команды доступности Magnit Tech о том, как можно искать проблемные товары на полках магазинов, опираясь лишь на данные по дневным продажам и остаткам товара в магазине.

В этой статье я расскажу о другом, альтернативном алгоритме, который детектирует ощутимую долю проблемных позиций наравне с тем, о котором рассказывала моя коллега. Этот алгоритм также прост для понимания и интерпретации бизнесом. Его внедрение и эксплуатация требуют минимальных затрат: вычислительные ресурсы, сопровождение и адаптация под разные форматы магазинов обходятся недорого. Кроме того, он может служить эффективным первым шагом перед внедрением более сложных и ресурсоемких ML-алгоритмов. В отличие от нейросетевых подходов к поиску аномалий, которые требуют тщательной настройки (или даже разработки) оптимальной архитектуры сети, настроить этот алгоритм значительно проще.

В жизни каждого системного аналитика наступает момент, когда он открывает две вкладки: слева – Swagger с контрактом системы А, справа – Confluence с контрактом системы Б. Между ними – пустая Excel-таблица, либо ещё одна вкладка Confluence. Задача – простая, как мир: смаппить поля.

И начинается знакомый ритуал: скопировать атрибут из одного места, вставить в другое. Ctrl+C → Ctrl+V, снова и снова. Одно неверное движение или опечатка — и через пару дней от разработчика прилетит таск с комментарием «маппинг не работает, проверь пути».

Так родилась идея десктопного приложения для маппинга...

Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: на ПМЭФ показали Лабубу-Набиуллину, Госдума окончательно запретила вывески на английском, в Швейцарии пришли за блогерами, в США выпустят трампофон, Цукерберг начнет показывать рекламу в WhatsApp, а также x-files про Сэма Альтмана.

Представьте, что вы разработали программное обеспечение. Все идеально: код отточен, тесты пройдены, система готова к работе. Но тут встает вопрос: как отправить документацию заказчику?

Всем привет! Меня зовут Катя, я развиваю Gramax, open source-платформу для управления технической документацией. В этой статье хочу поделиться впечатлением от стандартных способов передачи документации на заказную разработку. А также рассказать о том, как этот процесс можно автоматизировать с помощью Gramax.

Привет, Хабр! На связи Антон Прыгин, аналитик данных в Garage Eight. Расскажу, как с помощью простых SQL-запросов и базовых математических методов получилось построить систему ежедневного мониторинга и алертинга маркетинговых метрик, которая работает в связке с таск-трекером.

Apache Airflow давно стал стандартом в мире Data Engineering благодаря своей гибкости, масштабируемости и богатой экосистеме. В этой статье мы подробно разберём, что такое Airflow, почему он так популярен, как эффективно использовать его в аналитической архитектуре, а также предоставим максимально подробную инструкцию по развертыванию Airflow.

Вам не нужно изучать какую‑либо теорию, кроме этой статьи, чтобы начать собеседоваться. После прочтения смело приступайте к решению типовых System Design задач.

Изучая System Design, вы часто видите только теоретические материалы. В этой статье я постарался показать в том числе практическую реализацию многих вещей, чтобы вы не просто готовились к собеседованиям, но и знали, как эти вещи используются в реальном мире.