Пользователь
В разные эпохи развития нашего проекта в качестве основного хранилища которое было как источник данных для аналитики у нас были хранилища MySQL, ElasitcSearch, Exasol и ClickHouse. Последний нам очень нравится и вообще вызывает дикий восторг как инструмент для работы с большими массивами данных, но если посчитать итоговую стоимость владения с учётом внедрения кластера, обучения и поддержки — лучше подумайте два раза, прежде чем тащить его в ваше стек. На наших объёмах данных вложенные усилия окупаются, но если бы мы были чуть меньше, то, наверное, экономика не сошлась бы.
Главная проблема ClickHouse — это практическое отсутствие удобных и стабильно работающих инструментов для эксплуатации и большое кол-во решение рядом в погоне добиться того же пользовательского опыта как при работе с классическим RDBMS (MySQL или PostgreSQL). Вам придется приложить не мало усилий чтобы понять как эффективно применить clickhouse для ваших задач анализировать придется много: начиная от вопросов развертывания до выбора оптимальных моделей данных под профиль вашей нагрузки, в общем доступе не так много рекомендаций по выбору конфигураций под разные типы задач.
С другой стороны, его киллер-фича — это возможность работать с огромными массивами данных невероятно быстро для решений в этой области, то что раньше нам приходилось делать в Spark или через другие реализации map reduce, теперь мы можем делать внутри clickhouse. И бесплатно, потому что такими же плюсами обладают многие MPP решения вроде Vertica или Exasol. Но ClickHouse открытый, и за это мы платим налог на использование не прогнозируемым объемом поддержки или развития системы. Не всем это подходит: например, есть опыт компаний, которые сначала было влезли в это дело, потом поняли, что это не то — и взяли платные продукты с платной поддержкой с экспертизой в решении архитектурных задач именно их продуктами. В платных продуктах есть готовые инструменты, которые понятно, как применять.
Это вторая часть статьи о том, как улучшить A/B-тесты. Здесь я подробно остановлюсь на методах увеличения мощности: поговорим про CUPED, бутстрап-критерии, стратификацию и парную стратификацию.
Всем привет! Я Дмитрий Лунин, работаю аналитиком в команде ценообразования Авито. Наш юнит отвечает за все платные услуги площадки. Наша основная задача — сделать цены на них оптимальными.
Мы не только пытаемся максимизировать выручку Авито, но и думаем про счастье пользователей. Если установить слишком большие цены, то пользователи возмутятся и начнут уходить с площадки, а если сделать цены слишком маленькими, то мы недополучим часть оптимальной выручки. Низкие цены также увеличивают количество «спамовых» объявлений, которые портят поисковую выдачу пользователям. Поэтому нам очень важно уметь принимать математически обоснованные решения — любая наша ошибка напрямую отразится на выручке и имидже компании.
Одним из инструментов для решения наших задач является A/B-тестирование.
*фарм — (от англ. farming) — долгое и занудное повторение определенных игровых действий с определенной целью (получение опыта, добыча ресурсов и др.).
Недавно (1 октября) стартовала новая сессия прекрасного курса по DS/ML (очень рекомендую в качестве начального курса всем, кто хочет, как это теперь называется, "войти" в DS). И, как обычно, после окончания любого курса у выпускников возникает вопрос — а где теперь получить практический опыт, чтобы закрепить пока еще сырые теоретические знания. Если вы зададите этот вопрос на любом профильном форуме, то ответ, скорее всего, будет один — иди решай Kaggle. Kaggle — это да, но с чего начать и как наиболее эффективно использовать эту платформу для прокачки практических навыков? В данной статье автор постарается на своем опыте дать ответы на эти вопросы, а также описать расположение основных грабель на поле соревновательного DS, чтобы ускорить процесс прокачки и получать от этого фан.