Artwork

Контент предоставлен Владелец. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией Владелец или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.
Player FM - приложение для подкастов
Работайте офлайн с приложением Player FM !

Что такое продуктовая аналитика / Чем занимается аналитик данных / Советы начинающим

55:03
 
Поделиться
 

Архивные серии ("Канал не активен" status)

When? This feed was archived on November 14, 2024 07:36 (2M ago). Last successful fetch was on August 30, 2024 06:36 (4M ago)

Why? Канал не активен status. Нашим серверам не удалось получить доступ к каналу подкаста в течении длительного периода времени.

What now? You might be able to find a more up-to-date version using the search function. This series will no longer be checked for updates. If you believe this to be in error, please check if the publisher's feed link below is valid and contact support to request the feed be restored or if you have any other concerns about this.

Manage episode 436997473 series 2509463
Контент предоставлен Владелец. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией Владелец или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.

✅ Бесплатный курс для начинающих аналитиков данных: https://ru.hexlet.io/link/UvJyyM
🔥 Получите профессию аналитика данных с нуля: https://ru.hexlet.io/link/fyqmC7

В этом видео Андрей Киров, продуктовый аналитик в ecom.tech (ex Samokat.tech), делится своим опытом работы в сферах аналитики данных и продуктовой аналитики. Мы поговорим о ключевых различиях между разными видами аналитики, а также роли аналитика данных в разработке и улучшении продуктов через эксперименты и анализ данных.

Ещё в этом выпуске обсудим процесс проведения A/B-тестирования, использование SQL и систем BI для обработки и визуализации данных, а также то, какие данные необходимо анализировать для определения статистической значимости результатов и поделимся советами для начинающих аналитиков, включая необходимые навыки работы с данными и инструментами, такими как Jupyter и Google Collab, и рекомендациями по развитию продуктового подхода и софт-скиллов.

Это видео будет полезно для всех, кто интересуется аналитикой данных и хочет узнать больше о том, как аналитика влияет на развитие и оптимизацию продуктов в реальных условиях работы крупной компании.

____
🔗 Полезные ссылки:
– Комьюнити Хекслета: https://t.me/hexletcommunity
– Список тестовых заданий от ИТ-компаний: https://github.com/Hexlet/ru-test-assignments
– Чем занимается аналитик данных в AdTech: https://youtu.be/qAeFZ6IcCHw
– Интервью с тимлидами, разработчиками и ИТ-специалистами: https://youtube.com/playlist?list=PLo6puixMwuSO9f1eFdLeo7RfyLMAUcE-3
– С чего начать учиться на аналитика данных: особенности, источники и идеи для первых проектов: https://ru.hexlet.io/link/ayp7yX
– Гид по профессии аналитик данных: кто это, чем занимается и сколько зарабатывает: https://ru.hexlet.io/link/MzvCFH
– MediaSoft Analysts Weekend: митап для аналитиков и тех, кто хочет им стать: https://youtube.com/live/cVJXISBeI38
____
00:00 Различия между аналитикой данных и продуктовой аналитикой
03:11 Роль продуктового аналитика в разработке и улучшении продукта
07:43 Процесс проведения экспериментов и использование метрик
10:54 Инструменты для получения и обработки данных
18:25 Подготовка данных для каждого исследования
21:47 Определение статистической значимости данных
24:36 Использование дерева-метрики для локализации проблемы
26:05 Прогнозирование метрик и оценка эффекта от изменений
31:38 Разделение ответственности за аналитику в сложных продуктах
33:31 Ответственность продуктового аналитика
34:29 Метрики пользовательского опыта
35:24 Средняя выручка на пользователя
36:23 Влияние внешних факторов
39:05 Основные навыки продуктового аналитика
43:39 Развитие софт-скиллов
44:34 Понимание метрик и способы их сбора
45:57 Создание проекта на GitHub и построение дашбордов
47:23 Освоение инструментов для визуализации данных
49:40 Поиск источников данных и формирование данных
51:58 Изучение инструментов публичных сервисов

#хекслет #аналитикаданных #dataanalytics

  continue reading

12 эпизодов

Artwork
iconПоделиться
 

Архивные серии ("Канал не активен" status)

When? This feed was archived on November 14, 2024 07:36 (2M ago). Last successful fetch was on August 30, 2024 06:36 (4M ago)

Why? Канал не активен status. Нашим серверам не удалось получить доступ к каналу подкаста в течении длительного периода времени.

What now? You might be able to find a more up-to-date version using the search function. This series will no longer be checked for updates. If you believe this to be in error, please check if the publisher's feed link below is valid and contact support to request the feed be restored or if you have any other concerns about this.

Manage episode 436997473 series 2509463
Контент предоставлен Владелец. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией Владелец или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.

✅ Бесплатный курс для начинающих аналитиков данных: https://ru.hexlet.io/link/UvJyyM
🔥 Получите профессию аналитика данных с нуля: https://ru.hexlet.io/link/fyqmC7

В этом видео Андрей Киров, продуктовый аналитик в ecom.tech (ex Samokat.tech), делится своим опытом работы в сферах аналитики данных и продуктовой аналитики. Мы поговорим о ключевых различиях между разными видами аналитики, а также роли аналитика данных в разработке и улучшении продуктов через эксперименты и анализ данных.

Ещё в этом выпуске обсудим процесс проведения A/B-тестирования, использование SQL и систем BI для обработки и визуализации данных, а также то, какие данные необходимо анализировать для определения статистической значимости результатов и поделимся советами для начинающих аналитиков, включая необходимые навыки работы с данными и инструментами, такими как Jupyter и Google Collab, и рекомендациями по развитию продуктового подхода и софт-скиллов.

Это видео будет полезно для всех, кто интересуется аналитикой данных и хочет узнать больше о том, как аналитика влияет на развитие и оптимизацию продуктов в реальных условиях работы крупной компании.

____
🔗 Полезные ссылки:
– Комьюнити Хекслета: https://t.me/hexletcommunity
– Список тестовых заданий от ИТ-компаний: https://github.com/Hexlet/ru-test-assignments
– Чем занимается аналитик данных в AdTech: https://youtu.be/qAeFZ6IcCHw
– Интервью с тимлидами, разработчиками и ИТ-специалистами: https://youtube.com/playlist?list=PLo6puixMwuSO9f1eFdLeo7RfyLMAUcE-3
– С чего начать учиться на аналитика данных: особенности, источники и идеи для первых проектов: https://ru.hexlet.io/link/ayp7yX
– Гид по профессии аналитик данных: кто это, чем занимается и сколько зарабатывает: https://ru.hexlet.io/link/MzvCFH
– MediaSoft Analysts Weekend: митап для аналитиков и тех, кто хочет им стать: https://youtube.com/live/cVJXISBeI38
____
00:00 Различия между аналитикой данных и продуктовой аналитикой
03:11 Роль продуктового аналитика в разработке и улучшении продукта
07:43 Процесс проведения экспериментов и использование метрик
10:54 Инструменты для получения и обработки данных
18:25 Подготовка данных для каждого исследования
21:47 Определение статистической значимости данных
24:36 Использование дерева-метрики для локализации проблемы
26:05 Прогнозирование метрик и оценка эффекта от изменений
31:38 Разделение ответственности за аналитику в сложных продуктах
33:31 Ответственность продуктового аналитика
34:29 Метрики пользовательского опыта
35:24 Средняя выручка на пользователя
36:23 Влияние внешних факторов
39:05 Основные навыки продуктового аналитика
43:39 Развитие софт-скиллов
44:34 Понимание метрик и способы их сбора
45:57 Создание проекта на GitHub и построение дашбордов
47:23 Освоение инструментов для визуализации данных
49:40 Поиск источников данных и формирование данных
51:58 Изучение инструментов публичных сервисов

#хекслет #аналитикаданных #dataanalytics

  continue reading

12 эпизодов

Все серии

×
 
Loading …

Добро пожаловать в Player FM!

Player FM сканирует Интернет в поисках высококачественных подкастов, чтобы вы могли наслаждаться ими прямо сейчас. Это лучшее приложение для подкастов, которое работает на Android, iPhone и веб-странице. Зарегистрируйтесь, чтобы синхронизировать подписки на разных устройствах.

 

Краткое руководство

Слушайте это шоу, пока исследуете
Прослушать