4 сентября 1998 года Сергей Брин и Ларри Пейдж основали компанию Google. На заре своего существования Google представляла собой «фирму одного продукта», притом продукт получился настолько крутым и классным, что быстро пошатнул рыночные позиции конкурентов. Однако перенесемся на 23 года вперед. Современный Google — это уже давно не поисковая система. Вернее, не только поисковая система. Это огромная транснациональная и очень эффективная рекламная платформа, целый завод по производству денег, использующий в качестве сырья пользовательские данные. Но стоит ли делиться с этой платформой теми самыми данными? На этот счет есть разные мнения.

Всем привет! Меня зовут Владимир Баранов, я занимаюсь ASO и обладаю экспертизой в оптимизации приложений, начиная от малобюджетных читалок, заканчивая приложениями с многомиллионной аудиторией: дейтингами, играми и чатами.

Это будет первая статья цикла “Популяризация ASO”. В этом цикле я опишу все этапы оптимизации приложения, какими сервисами пользуюсь и на что нужно обращать внимание при проведении оптимизации.

Конкретно эта статья будет про составление семантическая ядра. И да, она будет полезна для владельцев приложений всех сторов и разработчиков, т.к. мы рассмотрим концепцию сбора семантического ядра, которую можно применять к любому магазину приложений. Также, будет рассмотрено несколько очень полезных инструментов, которыми я пользуюсь при его сборе.

С момента появления Excel стал самым популярным и универсальным инструментом автоматизации расчетов для непрограммистов и полупрограммистов (таких, как я). В свое время я много всякого писал на VBA, делал в студенчестве скрипты для оформления курсовых, даже запилил для диссертации мощный итерационный расчет распространения тепла в твердом топливе во время горения, который минут на 20 парализовывал комп. Сегодня в эпоху облаков и веб-решений эту нишу захватывают Google Sheets.

Недавно провел небольшое исследование гугл таблиц для работы с визуализациями. В процессе изучения родились несколько интересных идей и один скрипт. Под катом результаты моих изысканий.

Введение

Многие компании задумываются о необходимости внедрения систем сквозной аналитики для целей управления маркетингом в компании или группе компаний, в то же время многие не осознают всех преимуществ от внедрения подобных систем.

WIKIPEDIA: Сквозная аналитика в маркетинге — метод анализа эффективности маркетинговых инвестиций (ROMI) на основе данных, прослеживающий полный путь клиента, начиная от просмотра рекламного объявления, посещения сайта и заканчивая продажей и повторными продажами (LTV). При наличии нескольких рекламных касаний, предшествующих продаже, применяются различные модели атрибуции. Базируется на веб-аналитике и когортном анализе данных из CRM/ERP.

Насколько же, в действительности, может быть экономически значимой качественная маркетинговая аналитика для действующей компании? Давайте попробуем посчитать. Для упрощения мы примем ряд допущений незначительно завышающих значимость проблемы, т. к. целью данной статьи в первую очередь является наглядное представление обозначенной проблемы в цифрах. Мы пренебрегаем ограниченностью ёмкости рынка, принимаем пропорциональность роста количества заказов увеличению бюджета на рекламный канал. Руководствуясь правилом «пока гром не грянет, мужик не перекрестится» очевидно, что маркетинговой аналитикой начинают интересоваться, когда эффективность оказывается ниже ожидаемой, что может эволюционно обнаруживаться вместе с ростом уровня конкуренции.

Надо “SELECT * WHERE a=b FROM c” или “SELECT WHERE a=b FROM c ON *” ?

Если вы похожи на меня, то согласитесь: SQL — это одна из тех штук, которые на первый взгляд кажутся легкими (читается как будто по-английски!), но почему-то приходится гуглить каждый простой запрос, чтобы найти правильный синтаксис.

А потом начинаются джойны, агрегирование, подзапросы, и получается совсем белиберда. Вроде такой:

SELECT members.firstname || ' ' || members.lastname
AS "Full Name"
FROM borrowings
INNER JOIN members
ON members.memberid=borrowings.memberid
INNER JOIN books
ON books.bookid=borrowings.bookid
WHERE borrowings.bookid IN (SELECT bookid
  FROM books
  WHERE stock>(SELECT avg(stock)
    FROM books))
GROUP BY members.firstname, members.lastname;

Буэ! Такое спугнет любого новичка, или даже разработчика среднего уровня, если он видит SQL впервые. Но не все так плохо.

Легко запомнить то, что интуитивно понятно, и с помощью этого руководства я надеюсь снизить порог входа в SQL для новичков, а уже опытным предложить по-новому взглянуть на SQL.

Всем привет! Меня зовут Иван Спиридонов, я создатель сервиса сквозной аналитики R7K12. Наша система помогает выявить наиболее эффективные источники рекламы, которые приносят реальную прибыль компании, а не просто расходуют бюджет. Для анализа статистики посещений, продаж, целевых обращений часть клиентов пользуется не только R7K12, но и Google Analytics (далее GA).

В первой часть статьи я рассказал о том, как оснастить двухкомнатную хрущевку различными датчиками и с их помощью собирать информацию о текущем состоянии квартиры. Во второй части речь пойдет о том, как начать активно управлять всеми доступными системами. Для этого я выполнил:

• Полную беспроводную автоматизацию всего освещения.
• Установил кнопку «выключить всё».
• Сделал возможным полное удаленное обесточивание квартиры (включая и сам сервер управления вместе с контроллером) и обратное удаленное включение.
• Применил электронакладки (устройства поворота) для кранов на воду.

Подъездный щит жилого дома с оборудованием для удаленного обесточивания квартиры

Моя статья про проводной умный дом была популярной на Хабре (159 тысяч просмотров) — в ней я описал положительный опыт от идеи до реализации умного дома в новостройке.

Вместе с тем, у меня есть опыт интеграции и со старыми домами — квартира в типовом советском пятиэтажном кирпичном доме семидесятых годов постройки уже 5 лет автоматизирована. Она имеет единую панель управления для разных подсистем и не зависит от облачных сервисов. В отличии от новостройки, эта квартира в пятиэтажке была автоматизирована не сразу, а поэтапно за несколько лет, по мере возникновения интереса к разным элементам управления и контроля, таким как:

1. мониторинг приборов учета;
2. датчики контроля: домофона, температуры, шума, открытия дверей, ...;
3. единая панель управления умным домом;
4. подъездное видеонаблюдение;
5. настенный дисплей для текущего времени и температуры за окном;
6. освещение в квартире, включая кнопку «выключить всё»;
7. удаленное обесточивание квартиры;
8. удаленное перекрытие воды.

3D модель этой двухкомнатной квартиры 47 кв.м, которая была автоматизирована, нарисованная в Sweet Home 3D

На волне тотальной толерантности стало неприлично заявлять, что мужской и женский мозг функционируют и работают по разному. Точно так же, как и судить о способностях к программированию, базируясь на гендере.

Тем не менее, исследования мозга доказали две вещи: мужской и женский мозг действительно функционирует с существенной разницей, а судя по исследованию Калифорнийского государственного политехнического университета — женщины в среднем кодят лучше мужчин.

Давайте разбираться, в чем же разница и не пытались ли исследователи подкрутить данные.

Практически каждый человек, который сталкивался с разработкой ПО знает что такое оценка задач в Story Points (SP), тем не менее периодически мне доводится рассказывать коллегам из других отделов или новичкам в команде, которые ни разу не сталкивались с таким подходом, зачем мы используем SP и почему это удобно для команды и эффективно для компании.

Цель этого текста – рассказать, что такое SP, как их использовать для оценки задач и почему эта методика получила такое широкое распространение.

Кажется, на ближайший месяц почти все мы более или менее на карантине — сидим дома в самоизоляции. Грустно, конечно, но есть и плюсы. Не нужно тратить время на дорогу в офис и обратно, а сэкономленное время можно потратить на обучение, например. Ну или сериал посмотреть, который давно хотелось. Хорошие ребята вроде bang bang и GeekBrains на месяц открывают бесплатный доступ к своим материалам. А мы будем собирать здесь ссылки на такие аттракционы неслыханной щедрости.

Google недавно выпустила в публичный доступ новую версию Google Analytics под названием App + Web. Симо Ахава уже написал отличную пошаговую инструкцию о том, как начать работать с инструментом, поэтому я решила перевести ее на русский язык. От себя добавлю, что продукт только-только появился в бете и судя по всему еще будет существенно допиливаться. Мы уже начали тестировать новую структуру данных и возможности встроенной функции экспорта данных в Google BigQuery и надеемся вскоре рассказать подробнее о преимуществах и недостатках. В целом аналитики сегодня оценивают нововведения положительно. Например, Влад Флакс из OWOX BI считает, что этим обновлением Google упростил процесс сбора данных и их доставку из Google Analytics в BigQuery для тех проектов, которые готовы изменить структуру своих данных. К тому же, это повышает ценность Google BigQuery как DWH для маркетинг-данных.

Материалы статьи провалидированы и обновлены автором 26.05.2023

Привет, Хабр!

Меня зовут Артём Сайгин, я веду телеграм-канал «Growth Lab», в котором делюсь опытом роста IT-продуктов.

Cделал для вас большую подборку материалов для самостоятельного изучения Google Tag Manager. В статье вы найдете всю необходимую информацию по работе GTM — от самых базовых вещей (что такое GTM, какие бывают типы триггеров) до работы с dataLayer и CSS-селекторами.

Добавляйте в закладки, чтобы не потерять.



Если я не добавил стоящий материал, свяжитесь со мной, добавлю.

Приступим!

Для большинства людей общий аудит сайта – задача достаточно сложная и трудоемкая, однако с такими инструментами, как Screaming Frog SEO Spider (СЕО Паук) задача может стать значительно более простой как для профессионалов, так и для новичков. Удобный интерфейс Screaming Frog обеспечивает легкую и быструю работу, однако многообразие вариантов конфигурации и функциональности может затруднить знакомство с программой, первые шаги в общении с ней.

Нижеследующая инструкция призвана продемонстрировать различные способы использования Screaming Frog в первую очередь для аудита сайтов, но также и других задач.

Не успели отшуметь новости о нейросети BERT от Google, показавшей state-of-the-art результаты на целом ряде разговорных (NLP) задач в машинном обучении, как OpenAI выкатили новую разработку: GPT-2. Это нейронная сеть с рекордным на данный момент числом параметров (1.5 млрд, против обычно используемых в таких случаях 100-300 млн) оказалась способна генерировать целые страницы связного текста.

Генерировать настолько хорошо, что в OpenAI отказались выкладывать полную версию, опасаясь что эту нейросеть будут использовать для создания фейковых новостей, комментариев и отзывов, неотличимых от настоящих.

Тем не менее, в OpenAI выложили в общий доступ уменьшенную версию нейросети GPT-2, со 117 млн параметров. Именно ее мы запустим через сервис Google Colab и поэкспериментруем с ней.

У нас не очень простое собеседование. Нужно пройти 3 шага:

1. Прислать резюме, программист его посмотрит, лайкнет если всё хорошо. Рекрутер позвонит, задаст несколько вопросов.
2. Встретиться или созвониться с нами. Узнаем, какой вы специалист.
3. Прийти на тестовый день. Познакомиться с командой и поработать вместе. Пообщаться с техническим директором, обсудить зарплату и получить оффер.

Я три месяца был тем программистом, который оценивает резюме. Мне есть о чём с вами поговорить.

Квантовая механика окружена ореолом таинственности. Зачастую, этот ореол возникает из-за того, что популярные источники излагают материал, не придерживаясь какой либо определенной интерпретации, а иногда пытаются втиснуть современные факты в прокрустово ложе старой Копенгагенской интерпретации.

В ноябре 2018 года новозеландская компания Perpetual Guardian стала одной из первых в мире, кто перешёл на четырёхдневную рабочую неделю, в которой количество рабочих часов уменьшено с 37,5 до 30. Это сделано по результатам предварительного эксперимента, который помогли провести и оценить учёные из Технологического университета Окленда.

Анализ одного из самых масштабных испытаний четырёхдневной рабочей недели не выявил снижения объёма производства, если для офисных работников можно говорить о «производстве». Но суть в том, что бизнес компании продолжался без изменений. Объём работ, который выполнялся при пятидневке, сохранился и при четырёхдневной неделе, при этом зафиксировано снижение стресса и увеличение вовлечённости персонала.

Я хочу рассказать о разработанном мной сервисе реферирования новостных текстов на английском, русском и немецком языках.

Системы автоматического реферирования (резюмирования) (САР) — тема довольно специфическая и будет интересна в основном тем, кто занимается автоматической обработкой языка. Хотя идеально исполненный саммарайзер мог бы стать полезным помощником в сферах, где необходимо преодолеть информационный перегруз и быстро принять решение о том, какая информация стоит дальнейшего рассмотрения.

Антон Чайников, разработчик Data Science, Redmadrobot
Привет, Хабр! Сегодня я расскажу о терниях на пути к чатботу, облегчающему работу операторам чата страховой компании. А точнее, как мы учили бота отличать друг от друга запросы с помощью машинного обучения. С какими моделями экспериментировали и какие получили результаты. Как сделали четыре подхода к чистке и обогащению данных приличного качества и пять попыток чистки данных качества «неприличного».