Возвращаюсь с первым дайджесте в этом году. В нем про SwiftLint в масштабах компании, Android и ICMP, стабильный Compose Hot Reload и следующие два года в области разработки программного обеспечения, японская игра о скачках, электроналиватор и многое другое. Заходите!
Когда релиз раскатан не на всех, классическая схема "до" и "после" начинает рушиться: метрика растет или падает одновременно из-за сезонности, внешнего фона и изменений в каналах, а не только из-за продукта. При этом AB теста может не быть, но данные по группам есть почти всегда: по гео, сегментам, кластерам, витринам.
В этой статье разбираю два практических подхода, которые позволяют оценить эффект релиза в таких условиях. Первый - diff-in-diff: сравниваем, насколько изменилась метрика в затронутой группе относительно контрольной, и тем самым вычитаем общий фон, который влияет на всех. Второй - синтетический контроль: строим базовую линию для затронутой группы как сумму метрик нескольких контрольных групп с весами, подобранными так, чтобы до релиза эта конструкция максимально повторяла историю затронутой группы.
Отдельный акцент на том, что обычно искажает выводы: заметный рост или падение разницы между группами до релиза, изменения состава, локальные акции или технические инциденты в контрольных группах, а также ситуации, когда базовая линия плохо повторяет период до релиза и тогда мы измеряем в основном ошибку модели, а не эффект релиза. В конце показываю, какие проверки стоит сделать, чтобы результат не держался на удачно выбранных границах периода или на одной контрольной группе.
Если в первой части мы работали с одной временной линией метрики, то здесь переходим к более распространенному случаю: несколько групп, частичная раскатка и необходимость отделить влияние релиза от общего шума.
Всем привет! Я — Ольга Матушевич, преподаватель онлайн-магистратуры «Дата-аналитика для бизнеса», а в прошлом наставница на курсе «Аналитик данных» в Яндекс Практикуме. И сегодня я расскажу, чем Copilot может помочь аналитику при создании дашбордов в Power BI: как работающему в компании, только приступившей к использованию BI-системы, так и обладателю обширного legacy.
После релиза метрика почти всегда меняется. Иногда это реальный эффект изменения, иногда - сезонность, маркетинг, внешний фон или просто шум. Если AB теста не было, а решение все равно нужно принимать, остается вопрос: как аккуратно оценить влияние релиза по истории метрики и не обмануться простым сравнением до и после.
В статье разбираю практический подход causal impact для случая, когда у нас есть одна метрика во времени и понятная дата изменения. Строим контрфакт (counterfactual) - прогноз того, какой была бы метрика без релиза - и сравниваем его с фактом. На этой основе считаем эффект в абсолютных значениях, накопленный эффект и относительный вклад в процентах.
Отдельное внимание уделяю проверкам, без которых такой анализ может превратиться в тыкву: качество прогноза на периоде до изменения, учет зависимости по времени через block bootstrap, устойчивость к выбору окна и плацебо даты, которые помогают понять, выделяется ли реальный эффект на фоне ложных интервенций.
Материал ориентирован на продуктовые задачи: когда релиз уже сделан, данные есть, а надежной оценки эффекта нет. В следующей части перейдем к более частому сценарию, когда изменение затронуло не всех, и вместо одной линии метрики у нас появляется набор линий по группам (географии, сегменты, кластеры). Там разберем синтетический контроль и diff-in-diff и частые ошибки, которые встречаются в таких данных.
Привет, Хабр! Продолжаю обозревать GitHub Actions на примере пет проекта для аналитика.
Статья будет полезна начинающим аналитикам в поисках хорошего проекта для своего портфолио. В этой части разбираю подход к выбору проекта и источника данных, к сбору и анализу данных и представлении результатов своей работы.
Продолжаю изучать различные UI/UX/CX кейсы в мобильных приложениях, веб-сайтах и в реальном мире. Дизайнерам и менеджерам по продукту, чтобы вдохновиться и добавить в заметки.
Под катом: Revolut, Forest, Airbnb.
CUPED часто рекомендуют как простой способ сделать A‑B тесты чувствительнее, но в реальных экспериментах он может как помочь, так и навредить. Причины почти всегда практические: историческая ковариата пересекается по времени с экспериментом, отличается единица анализа, есть пропуски или выбросы настолько велики и значительны, что оценка коэффициента становится неустойчивой.
В этом разборе я покажу CUPED на примерах, близких к продовым метрикам вроде выручки на пользователя. Мы посмотрим, почему стандартный анализ плохо работает при выбросах, как меняется ширина доверительных интервалов при добавлении CUPED, и что происходит с мощностью и ошибкой первого рода. Отдельный акцент — как выбирать исторические данные для ковариаты и как не поймать утечку воздействия в предэкспериментальный период. В конце практический набор проверок, чтобы CUPED был полезным инструментом, но не источником искаженных выводов.
Привет, Хабр!
Я — независимый разработчик, и хочу рассказать о своём open-source проекте ATMO NeuroYoga — мобильном приложении для заботы о нервной системе. Текущая версия 1.4.1 уже доступна и включает упражнения NeuroYoga breathing и интерактивные точки акупрессуры. Но главная цель проекта — ATMO Shield, полностью оффлайн инструмент для непрерывного мониторинга и защиты нервной системы на основе вариабельности сердечного ритма (HRV).
Времена сейчас тяжелые, я как пользователь iPhone, давно чувствую себя неполноценным пользователем смартфона в нашей юрисдикции. А с недавнего времени возглавил команду линуксоидов и потянуло меня на всё линуксовое. Решил, так скажем, стать пингвином. Все началось с того, что выкинул свой макбук, которым пользовался с 2015 года, купил хороший ThinkPad на Ryzen 7 и накатил туда Linux Mint 22.2 и, знаете что, радости моей нет предела, я прям кайфую и пропитываюсь духом опенсорса. Все таки, когда клиентам показываешь преимущества миграции на линукс с мака, есть нотка недоверия к таким ребятам. И для пущей линуксовости, уже второй месяц подумываю пересесть на линуксфон, а еще все это недоверие к корпоратам, подогревает мой интерес. В общем если с тем, как накатить Минт на ноут в целом сложностей нет, то с линуксфоном, не все так просто… погнали разбираться
В новом дайджесте последствия уменьшения приложений и новый шаг в передаче зависимостей Swift, улучшение доступности в Android-приложениях и перформанс, лёгкий и быстрый DI-контейнер, Offline-First приложения, ускорение загрузки экрана, больше рекламы в App Store и многое другое. Заходите!
Всем привет! Меня зовут Тимур, я платформенный Android-разработчик с опытом 5+ лет в ритейле и e-com.
В этой статье разберём, почему перформанс на мобильных устройствах это не ощущения, а фактор, который влияет на конверсию и GMV. Покажу, какие метрики имеет смысл собирать на клиенте, как их мониторить, и приведу примеры кода для Android.
Присаживайтесь, наливайте чай/кофе — поехали.
Воронки конверсий - популярный инструмент, который сейчас используется почти в любом коммерческом продукте.
Считается, что эта штука быстро и гибко отвечает на большое количество практических продуктовых вопросов.
Предлагаю вместе проговорить границы применимости воронок и рассмотреть методологию, которая может эффективно дополнить уже существубщие у вас инструменты анализа пользовательского поведения.
Привет, Хабр! Это Илья Красавцев и Артем Козак из команды ранжирования и поиска Lamoda Tech. Понять, насколько хорошо работает поиск, не так просто, как кажется. Здесь не поможет одна правильная метрика: поведение пользователей неоднозначно, запросы разнообразны, а контент постоянно меняется. Поэтому приходится копать глубже: анализировать метрики, использовать LLM и даже спрашивать самих пользователей.
В этой статье мы расскажем, какие процессы выстроили для непрерывной оценки качества поиска в каталоге, и как с помощью них постоянно улучшаем систему.
Прошло почти 5 лет с момента вскрытия уязвимости кнопки «Безопасность» в сервисе Яндекс.Такси, который ныне зовётся YandexGo. Но я снова решил сожрать тот же кактус.
И отправил двух дорогих мне людей на этом сервисе...
В 2025 году retention снова стал главной метрикой рынка. Трафик дорожает, конкуренция растет, AI-продукты выходят быстрее, чем я успеваю их тестировать, — и единственный способ выжить в этой гонке: удерживать пользователей, а не просто радоваться скачкам трафика по праздникам.
Но есть проблема: большинство команд все еще думают, что retention — это «график, на который мы будем смотреть, пока CFO грустит».
Приветствую, Хабр! Пока исследования по web-аналитике затянулись решил немного посмотреть в сторону маркетинговой аналитики. И собрал для вас примеры не самых лучших подходов, которых есть на просторах интернета в изобилии. И имя им - темные паттерны UX, причем это прям термин. И давайте в нем разбираться!
Какие инструменты и методы спасут от крушения в момент пика. И как выстроить устойчивость в мире маркетинга и распродаж.
Меня зовут Владимир Жилкинский и я внутренний аудитор. Моя задача — найти слабые места в процессах, чтобы бизнес терял меньше денег и работал эффективнее. Каждый год я досконально изучаю совершенно различные бизнес-процессы – от найма персонала и бюджетирования до технического обслуживания оборудования.
В начале этого года я завершил интересный проект по аудиту digital-маркетинга крупной компании. Меня часто спрашивали о данном проекте, поэтому я решил поделиться своим опытом в этой статье.
Статья будет интересна как предпринимателям и руководителям, так и тем, кто увлекается маркетингом – в ней я расскажу о том, как внутренний аудитор видит данный процесс, на что обращает внимание. В комментариях буду рад почитать о вашем опыте.
Чтобы найти работу в аналитике, мало освоить необходимый скилсет и научиться анализировать метрики. Не менее важно получить неочевидный навык — навык прохождения собеседований.
В Яндекс Практикуме прошёл вебинар «Разбор резюме и собеседования бизнес-аналитика и аналитика данных» — эксперты и работодатели проводили мок-интервью и разбирали резюме выпускников. Делимся самым важным.
Привет! Я — Лёша Белов, продуктовый аналитик в команде Отелей сервиса путешествий Туту. Рано или поздно в любом продукте встает вопрос о том, как успевать отлавливать аномалии в аналитических логах и метриках. В статье расскажу о нашем подходе к алертингу и поделюсь кодом, с помощью которого продуктовый аналитик может за пару часов самостоятельно настроить базовый алертинг.
