Плохие новости для тех, кто думает что «поймал Бога за бороду» выбрав в качестве профессии одну из ИТ специальностей. Индекс HH.ru для профобласти ИТ впервые держится выше значения 8 второй месяц подряд.
В прошлой части мы с вами остановились на том, что обнаружили у временного ряда с температурой две сезонности и, несмотря на это, решили двигаться дальше в выполнении сезонной модели САРПСС по методологии АРПСС. В этой части второй главы мы с вами продолжим применение методологии для поиска оптимальных параметров модели, которая будет адекватно описывать целевой временной ряд с температурой.
Привет, Хабр! На связи команда продуктовой аналитики.
Подбор и обновление ассортимента товаров — постоянная головная боль для любого ритейлера. Это трудоемкий процесс, где каждая ошибка стоит реальных денег. В ecom.tech мы стараемся сделать его проще при помощи автоматизации, а заодно изучаем предпочтения покупателей. На этот раз мы искали, что обычно покупают в паре – так называемые комплементарные товары.
В этой статье расскажем:
- с чем обычно покупают лапшу быстрого приготовления, а с чем — детское питание;
- как география, время суток и другие факторы влияют на выбор покупателей;
- как все эти полученные знания можно применить в ассортиментных матрицах дарксторов и бизнес-процессах ритейла.
Консорциум по качеству информации и программного обеспечения (CISQ) запустил опрос «Состояние отрасли» - первое комплексное исследование анализа качества программного обеспечения. В этой статье перевод части результатов опроса - раздела "Инженерия". Во второй части будет перевод оставшихся двух разделов - "Системные интеграторы", "Управление поставщиками".
Пожалуй, одна из важнейших тем для подготовки крутых специалистов машинного обучения. Ведь закономерности всегда подлежат какой-то аналитике с точки зрения вероятностей. А как иначе?
🔜 Как вы будете рекомендовать девушек в анкетах знакомств, если не вычислите статистическую вероятность симпатии от огонечков на шести сторисах?
🔜 Как вы будете подсчитывать успех кражи внутренних данных компании в обход NDA?
🔜 Может ограбить банк не такая уж плохая идея с вашими вводными данными?
Байес — это палочка-выручалочка.
По статистике 90% мужчин и девушек, что знают метод МСМС, лучше пахнут и получают на 100% больше взаимных симпатий.
Хотите также? — читайте нашу статью по Байесовской статистике в ML для самых маленьких.
Сталкивались вы когда-нибудь с ошибкой при просмотре потокового видео на Netflix? Может — неожиданно останавливался или вовсе не запускался фильм, который вас заинтересовал? В первой части этой серии статей мы рассказали о методологии тестирования канареечных релизов, применяемой к показателям, которые представлены непрерывными потоками данных. Среди таких показателей — «задержка воспроизведения» (play‑delay). Вот комментарий одного из читателей:
«А что если выход нового релиза не связан с изменениями в функционале воспроизведения и потоковой передачи видео? Например — что если в новом релизе будет изменено что-то, ответственное за вход пользователя в систему? Тестируя такой релиз вы, как и в других случаях, так же будете наблюдать за метрикой «задержка воспроизведения»?»
Всем привет!
Меня зовут Сабина, я лидер команды исследователей данных во ВкусВилле. Мы помогаем бизнесу принимать решения, ориентируясь в том числе на данные.
Сегодня я расскажу об одном таком случае. Статья будет полезна аналитикам, которые хотят перестать беспокоиться и начать использовать линейную регрессию из питоновской библиотеки stasmodels.
Прошел еще один год и снова появилась необходимость актуализировать и проанализировать данные по предложениям работы в сфере системного администрирования для дальнейшего планирования заработных плат специалистам уже на 2025 год.
В этот раз мы дополнительно сравним результаты со значениями проведенного анализа в 2022 и 2023 годах.
Цели, условия, методика и формат анализа остались без изменений, их можно прочитать в предыдущих статьях или спойлером ниже. Данные по каждой должности сравним с предыдущими периодами по количеству вакансий и по заработным платам.
Иногда кажется, что удаленка была с нами всегда. Хотя массово айтишники начали работать из дома лишь с 2020 года из-за пандемии COVID-19. Тогда говорили, что это временная мера и уже через месяц все вернутся в офис.
Прошло 4 года, пик удаленки позади – работодатели начинают возвращать людей в офисы. Последние, конечно, сопротивляются. Рассказываем, чем мировому бигтеху не угодила удаленка, зачем российские компании стараются заманить людей обратно в офисы и почему удаленка оказалось под угрозой исчезновения.
Предиктивная аналитика в промышленности: путь к повышению эффективности и снижению затрат
Предиктивная аналитика кардинально меняет подход к обслуживанию и управлению промышленным оборудованием. В условиях цифровой трансформации бизнеса, особенно в производственном секторе, она становится незаменимым элементом для повышения эффективности, минимизации простоев и снижения затрат. Рассмотрим, как предиктивная аналитика помогает промышленным компаниям достигать стратегических целей и что важно учитывать при её внедрении.
Всем привет! Меня зовут Илья Черников, я аналитик больших данных в X5 Tech, сейчас занимаюсь аналитикой и оценкой активностей CVM маркетинга экспресс-доставки “Пятёрочки”.
В статье я расскажу о том, как мы решали вопрос автоматизации оценки эффективности большого количества маркетинговых кампаний с помощью бутстрапа в PySpark. Я опишу различные подходы к реализации бутстрапа с их плюсами и минусами, а также расскажу об итоговом варианте, который мы выбрали для себя.
Всем привет! Я, Алексей Мартынов, продолжаю публиковать отраслевые исследования по применению технологий ИИ.
Ранее были опубликованы мои материалы:
Технологии ИИ: нет ничего искусственного в заботе о здоровье / Хабр (habr.com)
В этой статье я исследую рынки, тренды и кейсы, игроков и эффекты, которые влияют на наше настоящее и формируют наше будущее в части военного назначения.
Рассмотрим статью 2018 года наших индийских коллег Rahul Baboota и Harleen Kaur «Predictive analysis and modelling football results using machine learning approach for English Premier League». Особое внимание советую уделить отбору признаков (feature engineering) — возможно, у вас появятся собственные новые идеи в этой области. Также рекомендую сравнить результаты различных моделей (naive Bayes, SVM, Random Forest, XGBoost) с вашими собственными.
Аналитики Vigo рассмотрели качество на основных курортах юга России и выявили основные проблемы, влияющие на качество пользовательского опыта абонентов мобильных сетей во время высокого сезона. На Крымском полуострове основная деградация из‑за качества транспортных сетей, а на курортах Краснодарского края наблюдается нехватка емкости радиосетей...
Цель работы: на примере статистики регистрации фоновых космических частиц изучить статистические закономерности однородного во времени случайного процесса; проверить возможность описания исследуемого процесса статистическими законами Пуассона и Гаусса; измерить среднее число регистрируемых космических лучей в секунду и определить погрешность результата.
Оборудование: счётчик Гейгера—Мюллера, компьютер с интерфейсом для связи со счётчиком, расчётная программа.
Как у всех появилась зацикленность на количественных показателях? Почему даже ошибочным цифрам верят больше, чем суждениям профессионалов?
В России настоящий фетиш на программистов. Жены айтишников — отдельный жанр в запрещенных социальных сетях, на офисы крупных технологических компаний снимают обзоры, государство раздаёт разработчикам плюшки покруче, чем социально незащищённым категориям граждан. И тут закономерно возникает вопрос, а это только у нас так?
Всем привет! Сегодня поговорим про дашборды — что это за инструмент такой и как с помощью него взаимодействовать с бизнесом.
Меня зовут Дарья Еськова, я аналитик данных в компании билайн. Если быть точнее, то в команде CLTV, лидирую направление автоматизации визуализации данных. Хочу поделиться с вами своим опытом и наработками.
Поговорим в основном про дашборды с точки зрения бизнеса. Есть технические дашборды, но акцент в посте будет на бизнес-дашбордах — на тех, которые смотрят наши руководители, менеджеры, бизнес-юниты.
Исходно дашбордом называли доску между кучером и лошадью, которая служила преградой для летящей из-под копыт грязи. Но, понятное дело, сейчас мы пользуемся этим словом совершенно для другого. Это информационная панель, которая отображает наши метрики. Как раз этот инструмент, который позволяет донести нужные цифры в нужное время для нужных людей.
Например, наш аналитик, я, кто-то из вас может сказать, что наши продажи выросли, и будет здорово, если бизнесу такой информации достаточно. Но зачастую происходит так, что бизнес просит подтвердить эти факты какими-то данными, которым мы доверяем. И вот как раз визуализация — это очень удобный инструмент, это интерфейс доступа к данным.
Проектирование A/B-экспериментов может быть сложным процессом, особенно для тех, кто только начинает работать с аналитикой и тестированием в мобильных приложениях. Нередко возникают проблемы с формулировкой гипотез, выбором метрик и определением оптимального распределения аудитории.
На связи Алексей Андриянов, менеджер продукта в RuStore. В этой статье на простом примере мы рассмотрим, как правильно подойти к постановке гипотезы и избежать распространенных ошибок при тестировании изменений в мобильных приложениях.
