Радует, когда на диаграмме кроме новых созвездий находится нечто похожее на зависимость. В таком случае мы строим модель, которая хорошо объясняет связь между двумя переменными. Но исследователь должен понимать не только, как работать с данными, но и какая история из реального мира за ними лежит. В противном случае легко сделать ошибку. Расскажу о парадоксе Симпсона — одном из самых опасных примеров обманчивых данных, который может перевернуть связь с ног на голову.

Привет, Хабр. Я data-аналитик отдела маркетинга Wrike: занимаюсь сбором и анализом всех рекламных данных, моделированием LTV и другими техническими задачами, помогающими команде делать самую эффективную рекламу во всех источниках. Недавно я столкнулся с проблемой настройки сбора данных на AMP-страницах и обнаружил совсем мало информации по теме, поэтому решил рассказать вам, как справиться с этой задачей.