Приветствую тебя, дорогой друг! Эта публикация была создана для тебя, если ты хотел бы разобраться с этими непонятными словами из заголовка раз и на всегда. Как с идейной, так и с математической стороны. Признаюсь сразу, в свое время в универе частенько прогуливал семинары по высшей математике где-нибудь в приятном заведение со вкусной едой и хорошей музыкой или вообще дома, занимаясь чем-то "уникальным" и "сверхполезным". Но жизнь оказалась более ироничной, чем я думал. Сейчас я работаю продуктовым аналитиком в @IDFinance и познаю мат. статистику заново. И теперь уже с горящими глазами. Дается местами она не просто, а особенную трудность испытываю, когда хочу найти в интернете простые и понятные материалы по необходимой теме. Собственно, это меня и побудило написать данную статью, включающую в себя всю математику, почему она так работает и как это вообще запрограммировать.

Приветствуем всех читателей! Сегодня команда Ad-Hoc аналитики X5 Tech приоткроет дверь в увлекательный мир A/B-тестирования Causal Inference. С момента написания предыдущей статьи прошло уже 4 года. За это время наш подход к оценке инициатив значительно эволюционировал. Мы собирали бизнес-кейсы, изучали научную литературу, экспериментировали с реальными данными и в итоге пришли не только к другой модели для оценки эффекта, но и изменили методологию в целом. 

Хабр, привет! Сегодня обсудим, как применять CUPED для повышения чувствительности А/Б тестов. Рассмотрим на простом примере принцип работы CUPED, покажем теоретически за счёт чего снижается дисперсия и приведём пример оценки эксперимента. Обсудим, как выбирать ковариату, как работать с бинарными метриками и что делать при противоречивых результатах.

Привет! В последние годы аналитика данных переживает настоящий бум. Все большее количество компаний принимают решение сбора, хранения и анализа данных, чтобы повысить эффективность своих бизнес-процессов и принимать решения на основе фактов.

Одним из наиболее важных инструментов в аналитике данных является анализ временных рядов. Временной ряд - это последовательность наблюдений за определенным параметром в разные моменты времени. Таким образом, временной ряд содержит информацию о том, как изменяется параметр со временем.

Я с удивлением обнаружил, что многие разработчики, даже давно использующие postgresql, не понимают оконные функции, считая их какой-то особой магией для избранных. Ну или в лучшем случае «копипастят» со StackOverflow выражения типа «row_number() OVER ()», не вдаваясь в детали. А ведь оконные функции — полезнейший функционал PostgreSQL.
Попробую по-простому объяснить, как можно их использовать.

1. Вступление

• MP-RAS UNIX
• Microsoft Windows 2000/2003 Server
• SuSE Linux