Аналитика мобильных приложений *

Этот коротки чек-лист поможет вам структурированно отвечать на вопросы по расчету нагрузки и стоимости системы на собеседовании System Design. Используйте его как пошаговый гайд, чтобы не упустить ключевые моменты.

Продолжая тему косяков, с которыми могут столкнуться представители различных профессий, давайте поговорим о тех проблемах, который бывают у бизнес-аналитиков.

Хотя роль бизнес‑аналитика имеет решающее значение в любой организации, она не лишена подводных камней. Даже самые опытные специалисты могут допускать ошибки, которые снижают их эффективность в этой быстро развивающейся области. Независимо от того, новичок вы в этой области или имеете за плечами многолетний опыт, важно выявить и исправить эти распространенные ошибки. Итак, приготовьтесь к тому, что мы рассмотрим 10 главных ошибок бизнес‑аналитиков, которые могут помешать вам достичь успеха! От игнорирования ключевых задач до чрезмерной зависимости от документации — мы разберем каждую ошибку и предложим практические решения, которые помогут вам избежать ее, как опытный профессионал. Давайте погрузимся в работу!

Привет! Это команда курса «Аналитик данных» в Яндекс Практикуме. Собрали подборку полезных ресурсов для тех, кто только начинает осваивать визуализацию данных или хочет расширить арсенал инструментов и источников вдохновения. Здесь вы найдёте книги, статьи, онлайн-ресурсы и телеграм-каналы, которые помогут разобраться, как правильно, наглядно и красиво представлять данные.

Недавно мне прислали фотографию c айфоном в режиме пропажи и ссылкой на телеграм-аккаунт для восстановления доступа. Владелец устройства находится в процессе поиска работы. При размещении резюме в интернете ему написали в Telegram и назначили собеседование. Во время разговора пострадавшему сообщили, что он подходит на должность и для прохождения испытательного срока ему потребуется использовать приложение, разработанное организацией для мониторинга рабочего процесса. Поскольку у соискателя имеется iPhone, для установки потребуется зайти в учетную запись их организации.

Подобные схемы использовались мошенниками еще в 2014 году, и они по-прежнему продолжают быть актуальными.

Я работал аналитиком в одной из тир-4 команд, которая не могла пройти дальше полуфиналов. Мы выигрывали небольшие турниры, перебирали составы, готовились к матчам… но каждый раз сталкивались с одной и той же проблемой — нехваткой данных или их переизбытком.

Подбирать героев приходилось по ощущениям.
Считать средний винрейт — вручную, с нескольких источников.
Анализировать контрпики, синергию, мобильность, темп — только на глаз.
Это было долго. Неточно. Почти бесполезно.

Каждый день я сталкивался с тем, что данные есть, но нет инструмента, который бы их собрал, обработал и показал бы мне не просто прогноз, а понятное объяснение:

Почему один драфт сильнее другого? На какой минуте начнётся лейт? У кого преимущество в ерли?

И вот однажды я спросил себя: «Почему в 21 веке нет алгоритма, который поможет решить эту задачу?»

Не нашёл ответа. Значит, нужно было сделать самому.

Написал товарищу, который разбирается в коде. Расписал идею, почему она сработает, и почему её ещё никто не сделал. Мы начали. Первая версия была примитивной. Даже смешно сейчас перечитывать те первые сообщения — мы сами тогда не понимали, куда катимся.

Но со временем стало получаться. Очень быстро.

Сегодня DotaDiviner — это мультиплатформенный инструмент анализа драфтов , доступный через Telegram бот, мобильное и десктоп-приложение. Он строит график силы каждой команды поминутно, показывает, когда произойдёт камбек, кто доминирует в ерли, а у кого пик силы придётся на лейт.

А ещё он умеет отправлять автоматические уведомления о матчах, где есть явное преимущество — например, как на PGL Wallachia Season 5, где можно было легко ловить коэффициенты выше 10.

Продолжение под катом.
Если тебе интересно, как всё это работает — добро пожаловать 👇

Число пользователей мобильных устройств по всему миру огромно. Согласно отчёту Facts and Figures 2023, опубликованном Международным союзом электросвязи (МСЭ) в ноябре 2023 года, доля владельцев мобильных телефонов среди населения мира в возрасте 10 лет и старше составляет 78%, а охват мобильной широкополосной связью 3G и выше среди всего населения мира составляет 95%. Смартфоны больше не ограничиваются традиционной коммуникационной функцией операторов, а становятся основным средством для ежедневных покупок, развлечений, социального взаимодействия, учебы и бытовых услуг. Они также являются узлами для мобильных офисов и даже идентификационными токенами для доступа к различным государственным и корпоративным сетям.

Но в то же время мобильные смарт устройства, такие как мобильные телефоны, таят в себе огромные риски кибербезопасности. По сравнению с традиционными ПК, они обладают более широкими возможностями распознавания и оснащены высокоточными датчиками, а также устройствами сбора информации, такими как камеры и микрофоны. Посредством сбора и анализа источников данных на устройстве можно проводить целенаправленный, точный портретный анализ личной трудовой и жизненной деятельности, поведенческих привычек, психологических характеристик, социальных отношений и окружающей среды, и даже управлять мобильным телефоном посредством использования уязвимостей и доставки вредоносного ПО, чтобы осуществлять всестороннее прослушивание телефонных разговоров и скрытое наблюдение за его владельцем. Скомпрометированный мобильный телефон — это как «жучок на ногах». Куда бы он ни пошёл, никакие секреты не могут быть сохранены: всё прозрачно для нападающего, смотрящего с позиции «Всевидящего ока». Смарт-устройства, таких как мобильные телефоны, которые используются в окружении мобильных офисов, однажды будучи скомпрометированными, могут привести к утечке чувствительных данных всей сети. Более того, они могут стать точкой входа и трамплином для вторжения во внутренние сети государственных и корпоративных структур.

Из-за экономических санкций и удаления приложений из App Store и Google Play российские организации были вынуждены отойти от привычных всем репозиториев, предоставив злоумышленникам больше возможностей для обмана пользователей: загрузка и обновление приложений по внешним ссылкам даже для банковских клиентов стали привычными. Более того, пользователи ищут более удобную альтернативу известным приложениям

Вдобавок ко всему люди стали активно использовать биометрическую аутентификацию как на устройствах, так и в мобильных приложениях. Биометрическая аутентификация не только облегчила жизнь пользователям, но и породила проблемы, связанные с безопасностью персональных данных и мобильных устройств в целом.

Эти угрозы требуют от специалистов по безопасности постоянного анализа и разработки контрмер. Для этого необходимо знать, какие инструменты и методы используют злоумышленники. Арсенал атакующих в общем случае выглядит так: вредоносное ПО, фишинговые письма и эксплойты.

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...

Как выстроить работу с фичами в мобильной разработке и не сойти с ума — простое руководство, чтобы наконец перестать бегать за командой и начать создавать рабочие продукты без хаоса и выгорания.

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: Сбер и другие банки РФ, Vivid, Slack.

Привет, Хабр! Мы команда T-Банка: Алиса — лидер проекта, Алексей — аналитик по клиентскому негативу, Влад — аналитик, разбирается в данных и превращает числа в гипотезы, Александр — исследователь-разработчик ML-алгоритмов. Мы изучаем, как коммуникации влияют на клиентов и как сделать их более точными и ценными для бизнеса.

Реакция клиентов на рекламу и их восприятие коммуникаций напрямую влияют на долгосрочные отношения. В T-Банке мы стремимся персонализировать предложения, минимизируя негатив, который может возникнуть при взаимодействии с рекламой.

Мы описывали подход к предсказанию отказов пользователей от маркетинговых уведомлений, что позволило нам ранжировать пользователей по вероятности отписки от рекламы и статистически значимо снизить отказы.

Потом перед нами появилась задача посложнее: дать количественную оценку средней денежной стоимости отказа клиента от рекламы. Мы столкнулись со сложными причинно-следственными связями в поведении пользователей, и это привело нас к важному выводу: далеко не все методы дают быстрый практический результат в условиях реальных данных.

В статье мы поделимся опытом оценки стоимости отказа от рекламы на примере трех подходов — Stratified Random Sampling, Propensity Score Matching и FAISS, а также выводами, к которым пришли в итоге.

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: Wise, Sporify, Intsagram, Wolt.

Когда ваш сайт ежедневно заходят тысячи пользователей, но до целевого действия (покупки, регистрации, заявки) доходит лишь малая часть - довольно грустно, особенно если показатели отказов далеки от средних показателей по рынку. Но почему так происходит? 95% ответа на подобный вопрос можно найти в данных: аналитические инструменты помогают увидеть поведение посетителей под микроскопом, найти проблемные места и принять решения для роста конверсии. В эпоху data-driven подхода улучшение конверсии перестало быть угадыванием – это систематическая работа с метриками, событиями и записями действий пользователей. Давайте рассмотрим, как технические специалисты, маркетологи и продакт-менеджеры могут совместно использовать современные аналитические инструменты (и мы не будем ограничиваться одной лишь Google Analytics) и их функции – воронки, события, записи сессий, сегментацию, тепловые карты и тп – чтобы повысить конверсию сайта на практике.

Работа в рамках "Известные неизвестные" помогает нащупать новые зоны роста, выстроить карту развития, понять, чего тебе действительно не хватает, чтобы сдвинуться с мёртвой точки в продуктовой задаче.

Обмен данными между компаниями-партнерами при реализации совместных проектов — стандартная практика. Но часто есть сценарии, которые требуют особого подхода — например, из-за необходимости подстраивать формат отображения данных под специфику работы с информацией на стороне партнера. Более специфической такая задача становится, если готовых решений под такие запросы нет. С подобной ситуацией сталкивались и мы в VK.

Меня зовут Елена Климанова. Я ведущий дата-аналитик в компании VK. В этой статье расскажу, как и почему мы прошли путь от использования excel-файлов при работе с внешними партнерами-вендорами до создания собственного продукта.

Всем привет! Это команда Яндекс Практикума. Делимся подборкой полезных материалов для изучения SQL от экспертов курса «Специалист по Data Science».

В этой подборке вы найдёте ресурсы, которые помогут освоить основы, потренироваться в написании запросов и расширить знания о работе с базами данных. Многие из них интерактивные, что позволяет сразу перейти к практике и углубиться в интересующие темы.

Материалы подойдут как тем, кто изучает SQL с нуля, так и всем, кто хочет освежить или систематизировать знания.

Привет! Меня зовут Даниил Климчук, я работаю в команде, занимающейся SDK для авторизации через сервисы экосистемы VK. В него входит несколько компонентов, а именно авторизация по протоколу OAuth 2.1, кнопка One Tap для авторизации в один клик, шторка с описанием сценария авторизации и поддержка авторизации через Mail и OK.

Мы усиленно работаем над качеством нашего SDK, и одним из важных аспектов стал контроль работы SDK на устройствах пользователей. Было решено собирать краши и перформанс-метрики. Для этого отлично подходит новый инструмент AppTracer Lite SDK, разработанный в VK. Сейчас он доступен только внутри VK, но если вас заинтересовало решение и вы хотите внедрить его к себе, напишите в телеграм-чат: t.me/tracer_feedback — обсудим такую возможность. 

В статье я расскажу о самом инструменте, о том, для чего его можно использовать, и поделюсь подводными камнями, с которыми я столкнулся при разработке. Подход, описанный тут, универсален, при рассказе я буду говорить вещи, применимые к любой библиотеке.

Представьте: вы придумали новый продукт и уверены, что он совершенно гениален. Вы ждете, что клиенты будут в восторге срывать товар с полок, деньги потекут рекой, а на горизонте наконец замаячит тот самый успешный успех. Но реальность дает пощечину: ваш продукт не покупают. Вы в отчаянии спрашиваете: «Почему?!», а в ответ слышите гору неудобной правды. Клиентам товар не нравится. И вообще, им это не нужно. Больнее всего то, что это можно было предотвратить.

Кастдев, или интервью с клиентами, — это спасательный круг, который убережет вас от провала. И работает это очень просто: нужно только заранее поговорить с клиентом. Дальше разберем подробнее.

Вы выпускаете Flutter-приложение и уверены в его качестве — но знаете ли вы, как им действительно пользуются люди? Где они отваливаются, какие функции игнорируют, а какие вызывают восторг? Без правильно выстроенной аналитики всё это остаётся догадками. В этой статье — не просто про Firebase и Mixpanel, а о том, как построить гибкую, масштабируемую архитектуру аналитики, которая не развалится с ростом проекта. Включая типобезопасность, поддержку нескольких вендоров и раздельные режимы для продакшна и разработки.