Аналитика данных

Семплирование (sampling) — это статистический метод, при котором отчёт строится не по всем данным, а по выборке из этих данных. Например: У вас 1 000 000 визитов за квартал. Метрика берёт 100 000 визитов (10%), считает показатели и умножает результат на 10. Есть нюанс: при семплировании отчёт становится приближённым. Для A/B-тестов, финотчётности или анализа редких событий это может быть критично. API Яндекс.Метрики позволяет явно задавать уровень выборки через параметр accuracy. Также при упрощении запросов уровень семплирования снижается...

Если на сайте есть какой-либо файл, например анкета в формате PDF для заполнения, и требуется узнать как часто скачивают этот файл, то можно воспользоваться отчётом в кабинете Яндекс.Метрики, который называется «Загрузки файлов». Но этот отчёт может не отобразить все данные из-за семплирования, особенно, если таких скачивания мало. Тогда вооружаемся ноутбуком Jupyter, API Яндекса и пишем Python-код. import locale # Для корректного отображения русских символов в консоли import os # Работа с файловой системой import pandas as pd # Библиотека для работы с таблицами import plotly...

Как сгенерировать речь по тексту и желательно бесплатно? Без API-ключей. С возможностью «накрутить» мультяшные, монструозные или роботизированные интонации на разных языках. Ранее решал задачу по переводу записи звонка в текст. А теперь обратная задача. И вот готовый код для запуска в Google Colab. ⚠ Код работает в Google Colab или любом Jupyter-окружении. !pip install -q edge-tts librosa soundfile numpy import asyncio import edge_tts import librosa import soundfile as sf from IPython.display import...

Провели множественный A/B-тест (три варианта: A, B, C), где каждое сравнение сделано с уровнем значимости (вероятностью ошибки I рода) α = 0.05 (5%). Какая результирующая ошибка всего теста? Для одного теста (A vs B) ошибка 5% означает, что если на самом деле различий нет, то мы всё равно с вероятностью 5% ошибочно решим, что они есть. В тесте 3 парных сравнений: A vs B, A vs C, B vs C. Если тесты независимы, то вероятность не совершить ошибку в одном сравнении: 1 − 0.05 = 0.95. Для трёх независимых тестов: 1 − (1 − α)ᵐ Для 3 тестов: 1 − (1 − α)³ P(нет ошибок) = 0...

В большинстве систем аналитики результаты тестов подсвечиваются цветами. Это визуальный язык, который помогает быстро принять решение. Означает статистически значимый положительный результат. Действие — внедряем! Гипотеза подтвердилась, новая версия работает лучше. Означает статистически значимый отрицательный результат. Действие — откатываем / не внедряем. Изменение вредит продукту. Нужно проводить ревью и разбираться, почему так вышло. Означает, что статистической значимости нет. Разница между группами есть, но она настолько мала, что может быть случайным шумом...